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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N逐時(shí)數(shù)據(jù)近實(shí)時(shí)處理方法，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法由處理器執(zhí)行，包括：對(duì)目標(biāo)時(shí)間執(zhí)行確定待用目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)集；基于目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)集執(zhí)行確定觀測(cè)數(shù)據(jù)以及軌道數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)時(shí)間數(shù)據(jù)集執(zhí)行確定參數(shù)輸入文件；執(zhí)行數(shù)據(jù)處理；對(duì)數(shù)據(jù)處...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于高階特征交互的個(gè)性化推薦方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，方法包括：將獲取的用戶信息，以及知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，輸入至預(yù)先訓(xùn)練的個(gè)性化推薦模型中，輸出用于表示用戶是否已獲取知識(shí)的分類(lèi)變量；根據(jù)所述分類(lèi)變量對(duì)用戶進(jìn)行知識(shí)的個(gè)性化推...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于PSO?AWDV算法的風(fēng)電機(jī)組的故障分類(lèi)方法及設(shè)備，所述方法包括：采集SCADA系統(tǒng)中的傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)；將堆疊多級(jí)自編碼器與多級(jí)噪聲訓(xùn)練相結(jié)合，以構(gòu)建堆疊多級(jí)去噪自編碼器模型；在所述堆疊多級(jí)去噪自編碼器模型中引入稀疏性約...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的變電設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法，該方法包括：獲取變電設(shè)備在多個(gè)周期中的電流數(shù)據(jù)、負(fù)載數(shù)據(jù)和溶解氣體濃度；確定當(dāng)前周期的異常程度；基于負(fù)載數(shù)據(jù)與溶解氣體濃度之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對(duì)負(fù)載數(shù)據(jù)和溶解氣體濃度進(jìn)行聚...
  • 本申請(qǐng)涉及半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域，提供面向碳化硅高壓MOSFET的自對(duì)準(zhǔn)工藝異常預(yù)測(cè)方法。所述方法包括：獲取柵極氧化層沉積參數(shù)，生成模擬柵極氧化層，進(jìn)行一次異常預(yù)測(cè)，獲得一次異常概率；獲取柵極金屬沉積參數(shù)，結(jié)合模擬柵極氧化層進(jìn)行二次異常預(yù)測(cè)，獲得二...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應(yīng)殘差的高精度預(yù)測(cè)方法，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：收集大量的數(shù)據(jù)和相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)，并進(jìn)行基本數(shù)據(jù)預(yù)處理，高斯噪聲注入增強(qiáng)小樣本數(shù)據(jù)表達(dá)，同時(shí)利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)整合多種類(lèi)型數(shù)據(jù)；利用注意力機(jī)...
  • 本公開(kāi)涉及光計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種空時(shí)譜智能全光可重構(gòu)表征方法、架構(gòu)與系統(tǒng)。該方法包括：獲取動(dòng)態(tài)光場(chǎng)在當(dāng)前時(shí)間幀下輸入的多光譜光場(chǎng)，并對(duì)多光譜光場(chǎng)對(duì)應(yīng)的光譜空間信息集合進(jìn)行加權(quán)融合，得到多光譜空間光場(chǎng)；對(duì)多光譜空間光場(chǎng)進(jìn)行時(shí)序調(diào)制，得到...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜巖石的不同礦物元素特征參數(shù)確定方法，所述方法包括：建立元素測(cè)井和元素錄井?dāng)?shù)據(jù)的一體化應(yīng)用方法，結(jié)合巖心元素?cái)?shù)據(jù)驗(yàn)證一體化元素?cái)?shù)據(jù)的可靠性；基于巖心礦物數(shù)據(jù)，按照巖性進(jìn)行分類(lèi)并統(tǒng)計(jì)不同巖心的礦物分布特征，確定不同復(fù)雜巖性的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于開(kāi)源軟件的安全診斷評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及安全診斷技術(shù)領(lǐng)域；對(duì)代碼屬性圖進(jìn)行依賴提取后構(gòu)建代碼關(guān)系樹(shù)；通過(guò)上下文切片提取源代碼中與漏洞相關(guān)的上下文代碼得到目標(biāo)代碼片段，對(duì)目標(biāo)代碼片段進(jìn)行特征提取得到第一特征；對(duì)源代碼中的變量...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種建筑給排水及供暖工程用防水與保溫施工方法，包括以下步驟：S1、利用BIM技術(shù)構(gòu)建管道線路的三維模型，并對(duì)管道線路的管道節(jié)點(diǎn)及管道參數(shù)進(jìn)行備注；S2、建立自動(dòng)化管道預(yù)制生產(chǎn)線，基于三維模型中的管道參數(shù)，裁剪制備管道；S3、基于...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)需共形網(wǎng)格剖分的面向邊界表示的三維機(jī)械部件的直接靜力學(xué)仿真方法及系統(tǒng)，尤其適用于飛機(jī)、電子產(chǎn)品在載荷作用下的應(yīng)力與變形分析。傳統(tǒng)有限元方法需要對(duì)模型進(jìn)行復(fù)雜的共形網(wǎng)格剖分，在狹長(zhǎng)/細(xì)小的特征區(qū)域往往需要特別密的單元，嚴(yán)重影...
  • 本發(fā)明涉及電磁加熱溫升均勻性優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于響應(yīng)面法與多參數(shù)優(yōu)化的列車(chē)凍煤感應(yīng)加熱溫升均勻性優(yōu)化方法，通過(guò)建立包含車(chē)廂、轉(zhuǎn)向架、感應(yīng)線圈和空氣域的精細(xì)化電磁?熱耦合模型，采用中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)建立二階多項(xiàng)式響應(yīng)面模型，設(shè)計(jì)了基于首...
  • 本申請(qǐng)屬于飛機(jī)結(jié)構(gòu)剛度設(shè)計(jì)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)構(gòu)有限元?jiǎng)偠染仃嚦?jié)點(diǎn)并行Cholesky數(shù)值分解方法。方法包括：步驟一、獲取結(jié)構(gòu)有限元?jiǎng)偠染仃囍械某?jié)點(diǎn)，并確定所述超節(jié)點(diǎn)的數(shù)值分解任務(wù)；步驟二、構(gòu)建任務(wù)池；步驟三、將所述數(shù)值分解任務(wù)添加到所...
  • 本發(fā)明提供了一種用于短線法高位滑移節(jié)段梁的監(jiān)測(cè)方法，涉及交通土建工程領(lǐng)域，包括：構(gòu)建有限元計(jì)算模型，分析節(jié)段梁在滑移過(guò)程中的受力情況以及結(jié)構(gòu)姿態(tài)變化情況，在節(jié)段梁的結(jié)構(gòu)受力不利位置安裝應(yīng)力傳感器和溫度傳感器，在節(jié)段梁的結(jié)構(gòu)姿態(tài)變化敏感部位安...
  • 本發(fā)明涉及溫度場(chǎng)仿真應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種發(fā)電機(jī)定子繞組溫度場(chǎng)在線仿真方法，包括：建立仿真模型，獲取離線仿真計(jì)算樣本集；獲取歷史正常運(yùn)行數(shù)據(jù)集合，修正獲得的樣本集，得到修正樣本集；對(duì)仿真模型進(jìn)行降階處理，得到降階模型；利用降階模型構(gòu)建...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的專(zhuān)家畫(huà)像刻畫(huà)與動(dòng)態(tài)更新方法，包括如下步驟：S1、采集專(zhuān)家數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，生成知識(shí)向量、行為向量和語(yǔ)義向量S2、構(gòu)建以潛在認(rèn)知標(biāo)簽為核心的專(zhuān)家認(rèn)知表示張量；S3、將專(zhuān)家認(rèn)知表示張量輸入變維擬態(tài)生成網(wǎng)絡(luò)，生成專(zhuān)家...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于對(duì)抗時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的新能源功率魯棒預(yù)測(cè)方法、裝置，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)節(jié)點(diǎn)入度特征和節(jié)點(diǎn)出度特征構(gòu)建鄰接矩陣，通過(guò)預(yù)設(shè)模型基于鄰接矩陣和每個(gè)新能源出力節(jié)點(diǎn)在歷史時(shí)段的歷史出力特征，預(yù)測(cè)每個(gè)新能源出力節(jié)點(diǎn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輕質(zhì)建筑材料的損耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)篩選、損耗預(yù)測(cè)建模和輕質(zhì)建筑材料損耗預(yù)測(cè)。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體是指一種輕質(zhì)建筑材料的損耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，本方案引入環(huán)境差異度量函數(shù)進(jìn)行子區(qū)域合并，捕捉局部損耗特...
  • 本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于山區(qū)環(huán)境的充電站可達(dá)性測(cè)度方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品。應(yīng)用于山區(qū)環(huán)境的充電站可達(dá)性測(cè)度方法包括：S1、構(gòu)建山區(qū)環(huán)境的交通拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將交通拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)劃分為I個(gè)柵格單元G1~G
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種工程車(chē)輛的質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)工程車(chē)輛上傳的故障信息以及針對(duì)各類(lèi)型故障預(yù)先設(shè)置的故障等級(jí)系數(shù)，分別計(jì)算目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)每日的平均無(wú)故障工時(shí)；根據(jù)目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)每日的平均無(wú)故障工時(shí)，確定目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)無(wú)故障...
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