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  • 本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星跨域信息確定方法，可以應(yīng)用于航天航空技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于待測(cè)區(qū)域的區(qū)域位置信息，從搜索引擎包括的多個(gè)星下點(diǎn)中確定與待測(cè)區(qū)域相關(guān)的多個(gè)目標(biāo)星下點(diǎn)；基于目標(biāo)星下點(diǎn)的時(shí)間戳，及與目標(biāo)星下點(diǎn)相關(guān)的衛(wèi)星，將多個(gè)目標(biāo)星下點(diǎn)劃分...
  • 本發(fā)明公開了用于不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪的多維數(shù)據(jù)綜合處理方法及系統(tǒng)，涉及不動(dòng)產(chǎn)測(cè)繪與評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過激光雷達(dá)設(shè)備全面掃描不動(dòng)產(chǎn)區(qū)域，采集包括地形數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用數(shù)據(jù)分割算法識(shí)別并提取不動(dòng)產(chǎn)區(qū)域的要...
  • 本公開提供了基于生物信號(hào)不變表示學(xué)習(xí)的身份識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能及模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括將波形心拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，再通過圖結(jié)構(gòu)特征提取單元提取圖結(jié)構(gòu)的拓?fù)涮卣鲌D，通過多粒度語義轉(zhuǎn)換器對(duì)波形心拍數(shù)據(jù)進(jìn)行多粒度語義相關(guān)性評(píng)估，采用注意力...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI環(huán)境監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)處理方法及服務(wù)器，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集的包含空氣質(zhì)量、噪聲強(qiáng)度、氣象參數(shù)的環(huán)境數(shù)據(jù)集合，依據(jù)數(shù)據(jù)空間分布特征動(dòng)態(tài)劃分監(jiān)測(cè)子區(qū)域，并為各子區(qū)域分配數(shù)據(jù)特征提取規(guī)則...
  • 本發(fā)明涉及一種煤巖截割狀態(tài)檢測(cè)方法，屬于智能煤礦技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取采煤機(jī)當(dāng)前截割煤巖時(shí)多個(gè)傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號(hào)；將每個(gè)傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號(hào)通過改進(jìn)循環(huán)譜進(jìn)行分析，得到每個(gè)傳感器采集信號(hào)的模態(tài)分量；計(jì)算每個(gè)傳感器采集信號(hào)的模...
  • 本發(fā)明提供一種基于LSTM?RF的深海采礦提升系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟1、獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)域特征的差值；步驟2、訓(xùn)練RF模型；步驟3、實(shí)時(shí)訓(xùn)練LSTM模型及實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)位移；步驟4、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)故障；步驟5、重新實(shí)時(shí)訓(xùn)練LSTM...
  • 本發(fā)明公開了多場(chǎng)景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)，具體涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中因多源傳感器數(shù)據(jù)物理特性差異及非線性耦合導(dǎo)致的噪聲干擾與偽特征誤判問題；是通過基于設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與傳感器物理響應(yīng)特性動(dòng)態(tài)劃分初始頻段范圍...
  • 本發(fā)明公開了一種駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及智能交通與駕駛安全技術(shù)領(lǐng)域，包括采集車輛的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取特征參數(shù)構(gòu)成特征向量，并計(jì)算特征向量的馬氏距離得分；根據(jù)特征向量的馬氏距離得分，采用改進(jìn)的分層模糊推理系...
  • 本發(fā)明公開了基于并行注意力機(jī)制可解釋的癲癇發(fā)作識(shí)別方法和裝置，涉及信號(hào)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，得到癲癇樣發(fā)作信號(hào)識(shí)別模型；獲取患者頭皮腦電信號(hào)，癲癇樣發(fā)作信號(hào)識(shí)別模型利用若干卷積層對(duì)輸入的腦電信號(hào)片段進(jìn)行編碼，輸...
  • 本發(fā)明公開了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的翻車機(jī)摘鉤機(jī)器人故障分析方法，涉及翻車機(jī)摘鉤機(jī)器人故障分析相關(guān)領(lǐng)域，該方法包括：確定多個(gè)功能單元；建立正常協(xié)同關(guān)系，以及任意一個(gè)或多個(gè)單元異常時(shí)的異常協(xié)同影響關(guān)系集合；進(jìn)行故障特征的區(qū)分度分析，建立區(qū)分度滿足預(yù)設(shè)區(qū)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于注意力機(jī)制多特征融合的電力日志異常檢測(cè)方法，涉及電力數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。電力日志異常檢測(cè)方法包括以下步驟：收集電力系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理獲得原始日志數(shù)據(jù)，基于Drain對(duì)所述原始日志數(shù)據(jù)進(jìn)行日志解析獲得結(jié)構(gòu)化日志序列，基...
  • 本發(fā)明涉及基于數(shù)字孿生的疲勞測(cè)試加載系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)方法監(jiān)測(cè)手段單一、信息化程度低、實(shí)時(shí)性較差等問題。本發(fā)明首先搭建疲勞測(cè)試加載系統(tǒng)物理空間，部署加載系統(tǒng)參數(shù)傳感器采集疲勞測(cè)試加載系統(tǒng)的參數(shù)，...
  • 本公開提供一種異常檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待檢測(cè)任務(wù)的未標(biāo)注數(shù)據(jù)，對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行局部特征提取，得到至少一個(gè)未標(biāo)注數(shù)據(jù)特征；通過預(yù)先構(gòu)建的特征匹配模型對(duì)至少一個(gè)未標(biāo)注數(shù)據(jù)特征進(jìn)行特征匹配，得到至少一個(gè)未...
  • 本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)測(cè)方法及其預(yù)測(cè)系統(tǒng)，涉及故障分析預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)的損耗率。本發(fā)明先是對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間分析，確定航空發(fā)動(dòng)機(jī)的工作時(shí)長(zhǎng)和航空發(fā)動(dòng)機(jī)的空閑時(shí)長(zhǎng)，其次...
  • 本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種時(shí)空域融合的三維脈搏信號(hào)的構(gòu)建方法，包括：S1：使用安裝有陣列壓力傳感器的智能仿生脈診手采集寸、關(guān)、尺部位的脈搏信號(hào)；S2：使用改進(jìn)的自適應(yīng)波谷檢測(cè)算法檢測(cè)脈搏信號(hào)的波谷；S3：根據(jù)標(biāo)記出的...
  • 本發(fā)明公開了一種模型指紋嵌入和模型版權(quán)認(rèn)證方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及大模型、加密等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)隨機(jī)種子、所述模型所有方的所有方私鑰、以及模型使用方的使用方公鑰，確定目標(biāo)模型的目標(biāo)模型密鑰；所述目標(biāo)模型密鑰...
  • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)靜態(tài)行為映射與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱蔽攻擊溯源方法，包括在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)獲取含加殼和混淆代碼的APT組織PE文件樣本并預(yù)處理；針對(duì)預(yù)處理后的樣本構(gòu)建控制流圖，提取高頻子圖模式作為代碼基因，結(jié)合其他特征構(gòu)建組織指紋；處理樣本靜態(tài)代碼...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI大模型的0DAY漏洞檢測(cè)模型構(gòu)建方法及裝置，涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，解決了難以針對(duì)不同層級(jí)代碼的采用不同的分析策略，難以針對(duì)性地進(jìn)行問題定位和性能優(yōu)化，也難以結(jié)合多種模型的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)不同的分析參數(shù)進(jìn)行充分分析的技術(shù)問題；...
  • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的服裝防偽溯源管理系統(tǒng)及方法，具體涉及防偽溯源技術(shù)領(lǐng)域，用于解決服裝溯源管理不清晰的問題；本發(fā)明通過AES?GCM模式對(duì)數(shù)據(jù)加密并生成認(rèn)證標(biāo)簽，再使用RSA公鑰對(duì)AES密鑰加密，生成密文密鑰，并通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)傳輸至...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種教育資源信息數(shù)據(jù)的安全防護(hù)方法及系統(tǒng)，包括：利用用戶的賬號(hào)的使用記錄數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行行為分析，獲取用戶的行為穩(wěn)定系數(shù)，基于課程安排數(shù)據(jù)對(duì)用戶所參與的事項(xiàng)進(jìn)行分析，生成用戶對(duì)應(yīng)角色的實(shí)際權(quán)限表，基于賬號(hào)的...
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