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  • 本發(fā)明公開了基于智能校驗(yàn)的電費(fèi)異常差錯(cuò)處理方法及系統(tǒng),涉及電力計(jì)費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電費(fèi)計(jì)算進(jìn)行異常檢測(cè),所述電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù)包括電價(jià)特征、力調(diào)標(biāo)準(zhǔn)特征和定比特征;電費(fèi)計(jì)算異常時(shí),基于潮流計(jì)算和能量平衡...
  • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種溫度傳感器故障診斷方法及系統(tǒng),其中一種溫度傳感器故障診斷方法,包括以下步驟:處理工業(yè)爐多源傳感數(shù)據(jù),獲得標(biāo)準(zhǔn)化多物理場(chǎng)特征數(shù)據(jù)集;處理所述標(biāo)準(zhǔn)化的多物理場(chǎng)特征數(shù)據(jù)集,獲得多物理場(chǎng)耦合特征向量;處理所述多...
  • 本發(fā)明屬于單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于跨組學(xué)注意力融合的單細(xì)胞多組學(xué)聚類方法、系統(tǒng),通過自注意力機(jī)制和跨組學(xué)注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了多組學(xué)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)交互,引入深度學(xué)習(xí)門控機(jī)制,自適應(yīng)調(diào)整特征選擇和動(dòng)態(tài)特征融合,能夠靈活應(yīng)對(duì)不同細(xì)胞類型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的匹克球運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)方法,屬于運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,通過采集匹克球運(yùn)動(dòng)員的歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及歷史運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的損傷類型構(gòu)建深度訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),然后利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)深度訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)之后,從而可以利用深度學(xué)習(xí)技...
  • 本公開涉及互感器在線監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種寬頻互感器誤差預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:首先獲取寬頻互感器的歷史影響參量數(shù)據(jù)集;其次,基于極端隨機(jī)樹算法和歷史影響參量數(shù)據(jù)集對(duì)多個(gè)影響參量進(jìn)行篩選,得到目標(biāo)影響參量;并基于目標(biāo)影響參量和歷...
  • 本發(fā)明提供一種環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法、介質(zhì)及系統(tǒng),屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明首先構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)原始矩陣并進(jìn)行時(shí)間序列分段,通過矩陣分解獲取規(guī)律矩陣與異常矩陣,繼而計(jì)算環(huán)境參數(shù)的歷史均值、歷史標(biāo)準(zhǔn)差、空間特征和時(shí)間特征,基于這些特...
  • 本發(fā)明公開了一種面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備指紋提取方法和系統(tǒng),所述方法包括:采集數(shù)據(jù);生成屬性特征子集;流量數(shù)據(jù)預(yù)處理;特征提??;生成融合特征向量;輸出所述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的設(shè)備類別。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了將設(shè)備屬性特征和流量特征有效融合,有效提高了設(shè)備的身...
  • 本發(fā)明涉及大模型降維技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種基于同態(tài)合并的源代碼安全檢測(cè)大模型降維方法。其包括以下步驟:S1、從開發(fā)環(huán)境中收集源代碼數(shù)據(jù),同時(shí)獲取計(jì)算機(jī)的性能數(shù)據(jù);S2、對(duì)源代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取分析,并根據(jù)分析結(jié)果以數(shù)據(jù)特征對(duì)源代碼數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了基于擴(kuò)展長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法,涉及可再生能源預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、從原始風(fēng)電數(shù)據(jù)中提取趨勢(shì)性和季節(jié)性成分;S2、通過構(gòu)建擴(kuò)展長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提取的趨勢(shì)性和季節(jié)性成分進(jìn)行預(yù)測(cè);S3、集成不同組合...
  • 本發(fā)明屬于測(cè)量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于自適應(yīng)變徑識(shí)別算法的復(fù)合地基承載力快速檢測(cè)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:分布式光纖傳感陣列、地基應(yīng)變特征提取部分、地基動(dòng)態(tài)耦合計(jì)算部分和承載力計(jì)算部分;所述分布式傳感陣列包括設(shè)置于地基的多個(gè)按照陣列排列的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)信息生成方法及系統(tǒng),包括采集預(yù)設(shè)產(chǎn)品的服務(wù)數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù),對(duì)所述服務(wù)數(shù)據(jù)和所述測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;對(duì)所述服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性篩選獲得有效數(shù)據(jù),通過所述有效數(shù)據(jù)獲得質(zhì)量數(shù)據(jù);所述質(zhì)量數(shù)據(jù)包括第一質(zhì)量和第二質(zhì)量...
  • 本發(fā)明涉及基坑支護(hù)力學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種自然放坡和土釘墻支護(hù)中基坑位移估算方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:根據(jù)指定開挖工況,確定基坑深度 2025-06-02
  • 本發(fā)明公開了一種地?zé)醿?chǔ)量的動(dòng)態(tài)計(jì)算方法,屬于地?zé)醿?chǔ)量估算技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)有計(jì)算方式無法準(zhǔn)確反映地?zé)醿?chǔ)層的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性,導(dǎo)致儲(chǔ)量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況誤差較大的問題。所述方法包括:S1、確定目標(biāo)區(qū)域在目標(biāo)深度處的當(dāng)前熱儲(chǔ)溫度,并根據(jù)當(dāng)前熱儲(chǔ)溫...
  • 本發(fā)明提出了基于層次門控和判別網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)評(píng)分預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)的問題是:現(xiàn)有技術(shù)中未考慮無關(guān)評(píng)論的噪聲影響,未捕捉用戶?項(xiàng)目間的復(fù)雜性和層次性,同時(shí)缺乏監(jiān)督信號(hào),評(píng)分預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確性差。該方法獲取推薦系統(tǒng)信息;利用...
  • 本發(fā)明涉及物品推薦技術(shù)領(lǐng)域,具體是涉及一種基于文本的推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明對(duì)用戶在目標(biāo)領(lǐng)域產(chǎn)生的交互序列應(yīng)用文本編碼器和語義意圖編碼器,得到語義意圖;對(duì)該交互序列再應(yīng)用物品編碼器和行為意圖編碼器,得到行為意圖。最后根據(jù)語義意...
  • 本發(fā)明屬于檢索匹配領(lǐng)域,提供了一種基于用戶畫像特征融合的標(biāo)準(zhǔn)化需求檢索匹配方法及系統(tǒng),對(duì)標(biāo)準(zhǔn)撰寫需求先進(jìn)行字符拆分,拆分后進(jìn)行池化操作及維度映射,得到維度映射特征;對(duì)維度映射特征拆分成多個(gè)子特征后,將子特征兩兩進(jìn)行多維對(duì)稱交叉注意力處理,得...
  • 本發(fā)明公開了瀏覽器端頁面顯示數(shù)據(jù)庫語句的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取軟件系統(tǒng)用戶登錄的唯一標(biāo)識(shí);獲取軟件業(yè)務(wù)功能唯一標(biāo)識(shí);偵測(cè)該功能訪問的數(shù)據(jù)庫類型;偵測(cè)該功能訪問數(shù)據(jù)庫SQL命令和查詢參數(shù);然后依據(jù)偵測(cè)到的數(shù)據(jù)庫類型,解析SQL命...
  • 本申請(qǐng)公開了一種教育專題識(shí)別方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及自然語言處理領(lǐng)域,本申請(qǐng)通過配置的教育目標(biāo)專題分類模型從互聯(lián)網(wǎng)信源數(shù)據(jù)中篩選出教育目標(biāo)專題,對(duì)于教育目標(biāo)專題,計(jì)算其與目標(biāo)專題庫中各條主專題的相似度,若存在相似度大于設(shè)定相似度...
  • 本申請(qǐng)涉及智能問答技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型和知識(shí)圖譜結(jié)合的智能問答方法、裝置及設(shè)備。該方法包括:接收用戶輸入,并判斷用戶輸入是否為文檔問答;若用戶輸入為文檔問答,則調(diào)用RAG模塊和LLM模塊判斷用戶輸入是否與上傳文檔有關(guān);若用戶輸入...
  • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽嘶谠七呉惑w化的金融交易大數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),其中方法包括:獲取金融交易數(shù)據(jù),清洗并得到將對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);進(jìn)行分布式存儲(chǔ),將經(jīng)過分布式存儲(chǔ)的金融數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到分布式搜索引擎集群中;將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到區(qū)塊鏈中,進(jìn)行數(shù)據(jù)上鏈;對(duì)數(shù)據(jù)...
技術(shù)分類
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