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  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)各能源數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的加密模型參數(shù)進(jìn)行解密，獲得模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)，模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)為各能源數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)基于本地能源數(shù)據(jù)對(duì)本地模型優(yōu)化得到，對(duì)模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行聚合，獲得全局...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)安全技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全管理系統(tǒng)及方法，包括，數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊、漏洞預(yù)測(cè)模塊、動(dòng)態(tài)隔離模塊、行為分析模塊、安全響應(yīng)模塊。本發(fā)明中，通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深入監(jiān)控與分析，提升了對(duì)異常操作的識(shí)別和處理能力，從而增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全，通...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能代碼評(píng)審的方法及系統(tǒng)，涉及程序測(cè)試的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于開發(fā)者在代碼管理工具中需要進(jìn)行代碼評(píng)審的項(xiàng)目綁定觸發(fā)機(jī)制；獲取提交的本地代碼，根據(jù)觸發(fā)機(jī)制自動(dòng)調(diào)用后臺(tái)接口，其中本地代碼包含開發(fā)者提交的增量代碼或者全量代碼；若確...
  • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫變更捕獲工具自動(dòng)化測(cè)試方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，它們是一一對(duì)應(yīng)的方案，方案旨在拓展已在單機(jī)數(shù)據(jù)庫上被證明有效的PQS自動(dòng)化測(cè)試方法，探測(cè)現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的潛在漏洞，具體來說，方案中：基于源數(shù)據(jù)庫與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)一致性的初...
  • 本發(fā)明公開了一種基于分層交互對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)情感識(shí)別方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多模態(tài)情感識(shí)別模型并利用層次表示分布對(duì)齊層對(duì)齊進(jìn)行訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的多模態(tài)情感識(shí)別模型；獲取目標(biāo)域人群中的其中一個(gè)待識(shí)別人員的腦電數(shù)據(jù)與眼動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)并...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的智慧博物館虛擬交互方法及系統(tǒng)。該方法對(duì)單模態(tài)中的特征集合進(jìn)行自注意力機(jī)制計(jì)算，通過特征向量與局部特征向量的注意力關(guān)注程度間關(guān)聯(lián)程度，對(duì)特征向量聚類得到特征聚類簇；利用交叉注意力機(jī)制對(duì)不同模...
  • 本發(fā)明屬于康養(yǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域。提供了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析的老年康養(yǎng)支持系統(tǒng)，包括：復(fù)合接收端口，用于識(shí)別被監(jiān)測(cè)老人的康養(yǎng)場(chǎng)景類型，根據(jù)康養(yǎng)場(chǎng)景類型確定關(guān)聯(lián)對(duì)象；接收與被監(jiān)測(cè)老人相關(guān)的第一多模態(tài)數(shù)據(jù)，以及與關(guān)聯(lián)對(duì)象相關(guān)的第二多模態(tài)數(shù)據(jù)；分析處...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N針對(duì)雙曲玻璃幕墻結(jié)構(gòu)膠損傷檢測(cè)的數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)方法，方法包括在雙曲玻璃幕墻中，通過預(yù)設(shè)的超聲波傳感器陣列采集結(jié)構(gòu)膠對(duì)應(yīng)的超聲波反射信號(hào)；通過紅外熱成像儀獲取雙曲玻璃幕墻的表面溫度分布數(shù)據(jù)；將超聲波反射信號(hào)和表面溫度分布數(shù)據(jù)輸入至...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N雙曲玻璃幕墻損傷預(yù)測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)，方法包括獲取雙曲玻璃幕墻的傳感器采集信息；控制預(yù)設(shè)的無人機(jī)采集雙曲玻璃幕墻對(duì)應(yīng)的可見光圖像和熱成像圖像；無人機(jī)搭載可見光設(shè)備和紅外熱像儀；將可見光圖像和熱成像圖像輸入基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損傷...
  • 本發(fā)明提供一種超臨界機(jī)組水汽管道腐蝕監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)裝置，涉及管道腐蝕監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過水汽管道的歷史工況和腐蝕量訓(xùn)練腐蝕模型，將待監(jiān)測(cè)水汽管道實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)輸入腐蝕模型獲取預(yù)測(cè)腐蝕量，獲取管道進(jìn)水口和出水口的水質(zhì)數(shù)據(jù)，形成水質(zhì)差值并生成...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于電參數(shù)分析的斷路器故障檢測(cè)方法，該方法包括：獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建參數(shù)矩陣；基于參數(shù)矩陣中元素的預(yù)測(cè)偏差以及突變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果篩選可疑元素，根據(jù)可疑元素確定的起始時(shí)刻以及可疑元素的波動(dòng)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)波動(dòng)的規(guī)則...
  • 本發(fā)明公開了一種基于GNN的充電樁用電異常行為識(shí)別方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取用戶的充電樁歷史用電數(shù)據(jù)及用戶信息；基于充電樁歷史用電數(shù)據(jù)及用戶信息構(gòu)建用電圖；使用訓(xùn)練好的GNN模型對(duì)用電圖進(jìn)行特征提取，以獲得高維特征；將高維特征與歷史時(shí)間序列...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)測(cè)控系統(tǒng)入侵檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于Mamba模型的工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：本發(fā)明對(duì)流量日志進(jìn)行聚類分析后得到初始流量日志數(shù)據(jù)，計(jì)算得到初始流量日志數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頻繁度序列，并將前G個(gè)序列值對(duì)應(yīng)的初始流量日志...
  • 本申請(qǐng)公開了一種融合腦電和眼電信號(hào)的連續(xù)動(dòng)態(tài)情緒識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及情緒識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)受試者的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)、眼電信號(hào)數(shù)據(jù)、大五人格分?jǐn)?shù)及動(dòng)態(tài)情緒標(biāo)簽；對(duì)腦電信號(hào)數(shù)據(jù)和眼電信號(hào)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)預(yù)處理后的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)，提取...
  • 本發(fā)明公開了一種變工況固井泵凡爾泄露故障檢測(cè)與定位方法，屬于固井設(shè)備安全監(jiān)控與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過將時(shí)域振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為角度域信號(hào)，有效消除了轉(zhuǎn)速波動(dòng)對(duì)故障特征提取的影響，提高了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。基于貝葉斯推理模型的故障檢測(cè)和...
  • 本發(fā)明涉及集中器狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種分布式集中器狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括查詢集中器中的傳感器，根據(jù)傳感器的位置構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣；基于數(shù)據(jù)矩陣獲取每個(gè)傳感器的各時(shí)刻的運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，確定各個(gè)集中器的運(yùn)行狀態(tài)，...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于物聯(lián)網(wǎng)的水利系統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法，基于物聯(lián)網(wǎng)獲取水利系統(tǒng)中多個(gè)時(shí)刻的發(fā)電量數(shù)據(jù)以及每一發(fā)電量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的水位數(shù)據(jù)，根據(jù)發(fā)電量數(shù)據(jù)，確定每一時(shí)刻發(fā)電量的變化平穩(wěn)性，根據(jù)發(fā)電量數(shù)據(jù)、水位數(shù)據(jù)以及變化平穩(wěn)性，確定每一...
  • 本發(fā)明涉及一種地下管道缺陷的智能檢測(cè)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1:基于巡檢機(jī)器人，采集地下管道的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并傳輸至智能檢測(cè)評(píng)估平臺(tái)；S2:智能檢測(cè)評(píng)估平臺(tái)，對(duì)采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3:基于預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)地下管道進(jìn)行...
  • 本發(fā)明為一種基于不均衡樣本的電能表運(yùn)維策略的判斷方法與系統(tǒng)，涉及電力計(jì)量在線監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括以下步驟：獲取電能表的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的擴(kuò)散模型對(duì)歸一化后的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)充，獲得樣本數(shù)據(jù)；構(gòu)建故障判斷模型，包括特征提取層...
  • 本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)聚焦通道注意力的電機(jī)氣隙不勻診斷方法，該方法包括采用格拉姆角場(chǎng)將高頻電流信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維電流圖像；在生成網(wǎng)絡(luò)與參數(shù)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)之間引入?yún)f(xié)同對(duì)比重建約束，構(gòu)建無監(jiān)督的協(xié)同對(duì)比重建模塊，增強(qiáng)二維電流圖像的清晰度約束；采用動(dòng)態(tài)聚焦通...
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