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  • 本發(fā)明涉及礦山開(kāi)采工作效率分析領(lǐng)域，尤其是一種基于多維數(shù)據(jù)的礦山爆堆鏟裝效率統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：獲取鏟運(yùn)機(jī)在礦山爆堆鏟裝過(guò)程中的多維實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于所述多維實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)獲得所述鏟運(yùn)機(jī)的多模態(tài)融合特征信息數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多模...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的熱水器熱效率計(jì)算方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取熱水器的電源干擾參數(shù)，分析得到電源噪聲干擾指標(biāo)，獲取熱水器的電磁干擾參數(shù)，分析得到電磁噪聲干擾指標(biāo)，分析得到熱水器的外部干擾指標(biāo)；分析得到熱水器...
  • 本發(fā)明提出了VDT采集裝置的有效值確定方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)器及電子設(shè)備，屬于無(wú)人機(jī)仿真測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)VDT采集裝置的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到正向分布的離散數(shù)據(jù)；利用辛普森法對(duì)正向分布的離散數(shù)據(jù)形成的分布波形進(jìn)行積分運(yùn)算，得到總面積；根...
  • 本發(fā)明涉及游泳體能訓(xùn)練分析領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的游泳水下體能訓(xùn)練效果分析系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)集成水下攝像頭、慣性測(cè)量單元及肌電、心率、血氧傳感器采集游泳者的視頻數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)空同步分析；基于關(guān)節(jié)角度變化一...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的校園綠色空間具身感知評(píng)估方法及系統(tǒng)，所述方法具體包括：將視覺(jué)特征編碼網(wǎng)絡(luò)和聽(tīng)覺(jué)特征編碼網(wǎng)絡(luò)各自的輸出結(jié)果輸入到視聽(tīng)模態(tài)特征融合模塊進(jìn)行融合處理，獲得環(huán)境聯(lián)合表征；將生理響應(yīng)數(shù)據(jù)集和心理評(píng)估數(shù)據(jù)集輸入至生理心理協(xié)同...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力數(shù)據(jù)特征動(dòng)態(tài)感知的自適應(yīng)池化方法。該方法采集多源歷史和實(shí)時(shí)電力數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后構(gòu)建自適應(yīng)池化模型，模型包含輸入層、動(dòng)態(tài)感知層、池化操作層和輸出層。其中，動(dòng)態(tài)感知層能根據(jù)數(shù)據(jù)特征動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口大小，池...
  • 本發(fā)明涉及站用電設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于事件感知的站用電設(shè)備暫態(tài)特征提取系統(tǒng)，系統(tǒng)包括電流電壓分析模塊、事件檢測(cè)分類模塊、應(yīng)急響應(yīng)優(yōu)化模塊和監(jiān)控反饋調(diào)整模塊。本發(fā)明，通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析電流波形數(shù)據(jù)，識(shí)別與電壓和電流相關(guān)的異常事件，識(shí)別過(guò)程不...
  • 本發(fā)明涉及設(shè)備監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于橡膠地板硫化設(shè)備的防異物報(bào)警系統(tǒng)，包括干擾參數(shù)獲取模塊、干擾系數(shù)構(gòu)建模塊、異物檢測(cè)模塊、異物去重模塊、異物溯源模塊、管理數(shù)據(jù)庫(kù)，本系統(tǒng)通過(guò)硫化腔室內(nèi)的環(huán)境干擾參數(shù)、設(shè)備自身干擾參數(shù)構(gòu)建硫化設(shè)備的...
  • 本發(fā)明屬于無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于合成數(shù)據(jù)生成的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法，高斯混合模型尋找原始的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的聚類中心和標(biāo)準(zhǔn)差；貝葉斯優(yōu)化通過(guò)衡量基于高斯混合模型聚類中心和標(biāo)準(zhǔn)差的各向同性高斯斑點(diǎn)生成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)分布的差異，為...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)車振動(dòng)模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)車振動(dòng)模式識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)機(jī)車的實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度，根據(jù)感應(yīng)傾斜角度及實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度計(jì)算實(shí)時(shí)偏差角度，判斷實(shí)時(shí)偏差角度是否大于偏差閾值，若大于，則對(duì)實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度進(jìn)行振動(dòng)調(diào)節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及飛行器故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于因果權(quán)重的垂直起降飛行器診斷泛化性增強(qiáng)方法。首先，通過(guò)信息流因果發(fā)現(xiàn)方法建立飛行特征和故障類型之間的有向無(wú)環(huán)圖，能夠清晰呈現(xiàn)兩者的因果關(guān)系，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。接著，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間互信息并轉(zhuǎn)化為因...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Transformer的在線大規(guī)模異常軌跡檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于軌跡檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：模型訓(xùn)練階段，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，初始化編碼器和解碼器的權(quán)重參數(shù)；對(duì)初始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和路網(wǎng)匹配得到第一軌跡數(shù)據(jù)；根據(jù)第...
  • 本申請(qǐng)涉及地理信息數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源異構(gòu)地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取地理信息數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)集以及待更新數(shù)據(jù)集，根據(jù)兩個(gè)數(shù)據(jù)集中道路實(shí)體的幾何特征進(jìn)行同名實(shí)體匹配，并將源數(shù)據(jù)集中未匹配的道路實(shí)體的所有數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于模型融合的人工林地上生物量監(jiān)測(cè)方法，涉及生物量監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，收集觀測(cè)區(qū)域內(nèi)機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)、機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)以及任一部分觀測(cè)區(qū)域的生物量的真實(shí)值；對(duì)機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)和機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多源感知下基于沙普利值的權(quán)重分配方法和系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：S1通過(guò)融合函數(shù)整合圖像、語(yǔ)音、知信數(shù)據(jù)、雷達(dá)信號(hào)，生成綜合狀態(tài)表示；S2智能體基于當(dāng)前策略和探索噪聲，選擇動(dòng)作并執(zhí)行，獲得全局獎(jiǎng)勵(lì)及更新后的多模態(tài)數(shù)據(jù)；將經(jīng)...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于鄉(xiāng)村教育資源評(píng)估的數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述方法包括獲取鄉(xiāng)村教育資源的待評(píng)估數(shù)據(jù)；對(duì)待評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和打分結(jié)果；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和打分結(jié)果，計(jì)算得到權(quán)重系數(shù)；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，計(jì)算得到關(guān)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種車載平板電腦控制方法、裝置及平板電腦，其中，車載平板電腦控制方法包括檢測(cè)副駕駛空間是否有人進(jìn)入；在檢測(cè)到副駕駛空間有人進(jìn)入的情況下，采集主駕駛員和副駕駛員的相關(guān)信息；基于采集主駕駛和副駕駛的相關(guān)信息，分配副駕駛對(duì)于車載平板電腦...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多芯片CCGA封裝焊柱失效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，屬于電子封裝及可靠性分析技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)獲取多芯片CCGA封裝結(jié)構(gòu)的幾何和材料參數(shù)建立有限元分析模型；設(shè)定非均勻工況條件并施加邊界條件及約束，經(jīng)熱循環(huán)加載分析獲取焊柱的非均勻分...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了拱上吊機(jī)抗傾覆性分析方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中，拱上吊機(jī)抗傾覆性分析方法解決了現(xiàn)有無(wú)法對(duì)不斷變化姿態(tài)的拱上吊機(jī)進(jìn)行傾覆性判斷的問(wèn)題，所述抗傾覆性分析方法包括：獲取拱肋的幾何參數(shù)，基于拱肋的幾何參數(shù)確定承重平車在拱肋上移動(dòng)的多個(gè)目標(biāo)位...
  • 本申請(qǐng)涉及礦山支護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的礦山支護(hù)參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，方法包括：初始化支護(hù)參數(shù)，并構(gòu)建礦山支護(hù)模型；對(duì)礦山支護(hù)模型進(jìn)行有限元分析，獲取支護(hù)參數(shù)下的最大應(yīng)力和最大形變，將允許強(qiáng)度極限和最大應(yīng)力的差值，以及允許形變閾值...
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