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  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種深度濃縮生產(chǎn)調(diào)度大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，收集濃縮生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括溫度、速度和壓力信息，生成實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實(shí)時(shí)收集生產(chǎn)過程中的溫度、速度和壓力等多維數(shù)據(jù)，精確提取...
  • 本發(fā)明屬于人工智能和自然語言處理領(lǐng)域，為解決傳統(tǒng)檢索增強(qiáng)生成方法的冗余檢索且無法多步推理動(dòng)態(tài)規(guī)劃的問題，提供一種基于蒙特卡洛樹搜索的動(dòng)態(tài)檢索決策方案確定方法及系統(tǒng)。基于蒙特卡洛樹搜索的動(dòng)態(tài)檢索決策方案確定方法包括接收初始查詢問題并作為推理過...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種全鏈路業(yè)務(wù)請(qǐng)求的聚合分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)路徑對(duì)應(yīng)的所有目標(biāo)路徑分段；查詢每個(gè)目標(biāo)路徑分段是否存在預(yù)設(shè)分段頻次表中；若目標(biāo)路徑分段存在預(yù)設(shè)分段頻次表中，獲取目標(biāo)路徑分段在預(yù)設(shè)分段頻...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的跨語言資訊數(shù)據(jù)采集與結(jié)構(gòu)化處理方法，涉及人工智能自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：通過跨語言的資訊數(shù)據(jù)源采集資訊數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的跨語言文本數(shù)據(jù)輸入至結(jié)合動(dòng)態(tài)特征提取與元學(xué)習(xí)策略的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的自...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI的新媒體智能傳播與分發(fā)的方法及系統(tǒng)，涉及新聞推薦的技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)用戶的歷史瀏覽記錄，確定其顯性興趣；根據(jù)歷史瀏覽記錄確定鄰居用戶，并根據(jù)鄰居用戶的瀏覽記錄確定目標(biāo)用戶的可能的隱性興趣；結(jié)合用戶的顯性興趣和隱性...
  • 本申請(qǐng)涉及一種能耗確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及汽車領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)車輛在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的行駛數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)時(shí)間段包括的多個(gè)子時(shí)間段中每個(gè)子時(shí)間段對(duì)應(yīng)的電池凈能耗；電池凈能耗為基于車輛的電池在放電過程中消耗的能量以及通過能量回...
  • 本發(fā)明提供一種基于斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣反特征值的信號(hào)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法，包括：獲取多路傳感器接收到的觀測(cè)信號(hào)；計(jì)算任意兩路信號(hào)的斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)，形成斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣；獲取斯皮爾曼秩相關(guān)矩陣的特征值，并計(jì)算出相應(yīng)的反特征值；基于反...
  • 本說明書實(shí)施例公開了一種用于特征預(yù)處理的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，首先獲取排序后的原始特征分布，根據(jù)所述原始特征分布及分位區(qū)間數(shù)量，確定有序的首尾相連的多個(gè)分位區(qū)間，之后對(duì)于所述多個(gè)原始特征數(shù)值中的每個(gè)原始特征數(shù)值，根據(jù)該原始特征數(shù)值...
  • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽嘶陂T控輸入權(quán)重自適應(yīng)的電池模擬器健康診斷方法。該方法包括采用相關(guān)加噪重構(gòu)法將電流信號(hào)分解為多個(gè)子信號(hào)，采用相關(guān)系數(shù)法對(duì)子信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)得到去噪電流信號(hào);將去噪電流信號(hào)輸入時(shí)序KAN模塊提取信號(hào)的時(shí)序特征;將時(shí)序特征輸入到多維特征...
  • 本發(fā)明涉及鐵路智能化運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于鐵路運(yùn)維的設(shè)備智能運(yùn)維方法及系統(tǒng)，該方法包括采集多維運(yùn)維感知數(shù)據(jù)；對(duì)所述多維運(yùn)維感知數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、自適應(yīng)多級(jí)加密，并采用動(dòng)態(tài)傳輸協(xié)議切換算法傳輸至主站，對(duì)主站接收到的安全數(shù)據(jù)包進(jìn)行還原和數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種高沖突信息下DS證據(jù)體信任度重分配辨識(shí)方法，涉及辨識(shí)問題中的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：1、根據(jù)多傳感器系統(tǒng)中獲取的辨識(shí)信息構(gòu)建多條證據(jù)體，計(jì)算出各個(gè)證據(jù)體的BJS散度矩陣，獲得各個(gè)證據(jù)體的支持度；2、根據(jù)獲得的支持度...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多時(shí)間尺度特征的氣泡缺陷預(yù)測(cè)方法，涉及產(chǎn)品缺陷預(yù)測(cè)技術(shù)，包括以下步驟：步驟S1，采集浮法玻璃熔窯生產(chǎn)過程輸出的工業(yè)溫度數(shù)據(jù)；步驟S2，對(duì)工業(yè)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)堆疊預(yù)處理，得到反映熔窯溫度場(chǎng)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)溫度場(chǎng)矩陣；步驟S...
  • 本發(fā)明公開了基于人工智能的金融數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，涉及金融數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括，通過數(shù)據(jù)API接口獲取金融數(shù)據(jù)，使用CEEMDAN信號(hào)分解結(jié)合GARCH模型對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行波動(dòng)建模，并提取金融數(shù)據(jù)信號(hào)特征；通過卷積變換學(xué)習(xí)提取金融數(shù)據(jù)信號(hào)特...
  • 本發(fā)明提供一種基于超高清視頻的鳥群識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及鳥類識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括同步獲取目標(biāo)區(qū)域的視頻流和音頻流，并基于音頻流中提取的頻譜特征動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻流的采集參數(shù)；對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的視頻流進(jìn)行時(shí)空特征提取，輸出鳥類目標(biāo)的空間坐標(biāo)和視覺置信度；對(duì)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聲紋采集的風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：首先對(duì)葉片聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行聲紋特征編碼得到聲紋嵌入特征，提取其異常特征向量；確定至少兩個(gè)故障類型，依各故障類型對(duì)異常特征向量識(shí)別得異常狀態(tài)得分；分析聲紋嵌入特征得到故障類型權(quán)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于Vision Transformer的齒輪聲振信號(hào)融合故障診斷方法，涉及旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)和聲學(xué)信號(hào)的故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括：將聲振信號(hào)分割成多個(gè)小塊并基于線性映射進(jìn)行嵌入，生成輸入序列；為輸入序列的每個(gè)位置動(dòng)態(tài)分配可學(xué)習(xí)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于TDFIT的天線罩熱力電一體化仿真分析方法，包括以下步驟：對(duì)天線罩進(jìn)行流場(chǎng)仿真分析，建立天線罩的三維模型；將實(shí)測(cè)溫度和受力情況作為邊界條件，經(jīng)過熱力學(xué)、靜力學(xué)仿真處理，得到節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)?節(jié)點(diǎn)溫度和節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)?節(jié)點(diǎn)位移的映射數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及一種BIM設(shè)計(jì)平臺(tái)融合GIS數(shù)據(jù)信息的方法、系統(tǒng)、電子裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于BIM軟件設(shè)計(jì)領(lǐng)域。包括：創(chuàng)建包括第一組件的構(gòu)件類及構(gòu)件子類，用于管理構(gòu)件對(duì)象的幾何信息和屬性信息及實(shí)現(xiàn)對(duì)構(gòu)件對(duì)象的操作；創(chuàng)建圖層類及圖層子類，用于管理圖層...
  • 本發(fā)明涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種模板支架體系早拆施工模擬優(yōu)化施工方法，通過構(gòu)建模板支架體系早拆施工安全評(píng)價(jià)和經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于數(shù)值分析方法準(zhǔn)確模擬施工現(xiàn)場(chǎng)模板支架體系的早拆施工過程，進(jìn)而對(duì)早拆施工方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)化，獲取能夠兼...
  • 本發(fā)明屬于水電工程技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地下廠房洞室地質(zhì)信息編錄系統(tǒng)及方法，包括建模模塊、采集模塊和云端協(xié)同模塊；建模模塊用于根據(jù)地下廠房洞室的參數(shù)信息構(gòu)建地下廠房洞室的三維模型；采集模塊與云端協(xié)同模塊通信連接，用于從云端協(xié)同模塊中接收并加載...
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