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  • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應殘差的高精度預測方法，涉及深度學習技術領域，包括以下步驟：收集大量的數(shù)據(jù)和相關因素數(shù)據(jù)，并進行基本數(shù)據(jù)預處理，高斯噪聲注入增強小樣本數(shù)據(jù)表達，同時利用多源異構數(shù)據(jù)融合技術整合多種類型數(shù)據(jù)；利用注意力機...
  • 本申請涉及半導體技術領域，提供面向碳化硅高壓MOSFET的自對準工藝異常預測方法。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，進行一次異常預測，獲得一次異常概率；獲取柵極金屬沉積參數(shù)，結合模擬柵極氧化層進行二次異常預測，獲得二...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的變電設備故障預測方法，該方法包括：獲取變電設備在多個周期中的電流數(shù)據(jù)、負載數(shù)據(jù)和溶解氣體濃度；確定當前周期的異常程度；基于負載數(shù)據(jù)與溶解氣體濃度之間的關聯(lián)關系對負載數(shù)據(jù)和溶解氣體濃度進行聚...
  • 本申請公開了一種基于PSO?AWDV算法的風電機組的故障分類方法及設備，所述方法包括：采集SCADA系統(tǒng)中的傳感器信號數(shù)據(jù)；將堆疊多級自編碼器與多級噪聲訓練相結合，以構建堆疊多級去噪自編碼器模型；在所述堆疊多級去噪自編碼器模型中引入稀疏性約...
  • 本申請公開了基于高階特征交互的個性化推薦方法、設備及介質，涉及深度學習領域，方法包括：將獲取的用戶信息，以及知識庫中的知識，輸入至預先訓練的個性化推薦模型中，輸出用于表示用戶是否已獲取知識的分類變量；根據(jù)所述分類變量對用戶進行知識的個性化推...
  • 本申請?zhí)峁┮环N逐時數(shù)據(jù)近實時處理方法，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法由處理器執(zhí)行，包括：對目標時間執(zhí)行確定待用目標時間數(shù)據(jù)集；基于目標時間數(shù)據(jù)集執(zhí)行確定觀測數(shù)據(jù)以及軌道數(shù)據(jù)；基于目標時間數(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；對數(shù)據(jù)處...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型提示指令的電梯故障知識圖譜構建方法，包括以下步驟：1）設計電梯故障本體提示指令，使大模型生成電梯故障的各類本體及其關聯(lián)關系；2）設計電梯故障知識抽取提示指令，并結合電梯故障本體，使大模型從故障文本中自動提取故障實體...
  • 本發(fā)明公開了一種知識圖譜知識擴充方法，通過基于K跳鄰域與鏈路長度約束的知識圖譜子圖提取方法提取目標實體的子圖來降低資源消耗，隨后利用注意力機制提取鄰域關系表示信息和鄰域關系鏈路表示信息，并利用基于門控機制的關系融合方法融合這兩種關系表示信息...
  • 本發(fā)明公開了一種openGauss數(shù)據(jù)庫的慢查詢分析方法和系統(tǒng)，其涉及數(shù)據(jù)庫管理技術領域。包括：獲取openGauss數(shù)據(jù)庫的查詢日志中的歷史慢查詢、歷史慢查詢對應的資源消耗情況和歷史慢查詢產生的原因；解析歷史慢查詢對應的執(zhí)行計劃，獲取歷史...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的多源異構數(shù)據(jù)實體與關系抽取方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域。方法包括:自動識別解析多種數(shù)據(jù)格式并進行字段名稱的標準化處理；基于結構化數(shù)據(jù)，采用正則表達式或規(guī)則直接識別實體；基于非結構化數(shù)據(jù)，通過文本分割技術將非結...
  • 本發(fā)明涉及能耗監(jiān)控技術領域，具體公開了一種用于農機能耗監(jiān)控的邊緣計算系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、預處理模塊、邊緣計算模塊、云端服務器、數(shù)據(jù)分析模塊、優(yōu)化模塊。本方案通過邊緣計算技術實現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)的實時處理和優(yōu)化，同時優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，增強系統(tǒng)的適...
  • 本發(fā)明屬于超級計算機技術領域，公開了一種基于Burst Buffer資源預留的作業(yè)調度優(yōu)化方法，引入了Burst Buffer資源的預留機制，具體包括如下：作業(yè)提交與資源需求預留，Burst Buffer資源的預留機制具體包括系統(tǒng)根據(jù)每個作...
  • 本公開公開了一種基于多內存塊的計算矩陣存儲處理方法及內存控制器。其中，方法包括：按照預設的存儲方式將計算矩陣中各元素存儲至預設的多個內存塊中，使得計算矩陣中同行元素分別存儲在不同內存塊且同列元素分別存儲在不同內存塊。
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，具體涉及一種自然對流恒溫試驗箱的溫度控制方法及系統(tǒng)，方法包括：采集試驗箱內部溫度，計算各溫度的異常程度；計算所有溫度的差分，將所述差分作為誤差變化率，將誤差變化率對應的兩個相鄰的溫度的異常程度的乘積作為該誤差變化率的...
  • 本發(fā)明公開了一種考慮多約束耦合的無人機光伏巡檢路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括：建立時間窗口分段的風速模型，定義無人機動態(tài)軌跡優(yōu)化問題的目標函數(shù)；對基于混沌單一候選者的加速對立算法的初始化參數(shù)進行設定；根據(jù)加速對立學習機制生成所述目標函數(shù)的隨機...
  • 本發(fā)明公開了一種消防無人機的智能協(xié)同控制方法及系統(tǒng)，屬于自動化控制技術領域。該智能協(xié)同控制方法根據(jù)無人機的數(shù)量在作業(yè)中心標定作業(yè)編隊，根據(jù)狀態(tài)參數(shù)將無人機標定至作業(yè)編隊的每一行，根據(jù)有效工作半徑標定每一無人機的列。本發(fā)明根據(jù)實際作業(yè)情況重建...
  • 本申請涉及一種實時檢測場景更新變化的無人機路徑在線規(guī)劃方法、裝置和計算機設備。所述方法包括：獲取初始場景重建模型中包含的第一采樣點，以及第一概率；根據(jù)第一采樣點以及第一概率，得到各第一候選視角的第一重要性程度，從第一候選視角中獲取目標視角；...
  • 本申請實施例公開了一種用于診斷模組信號發(fā)生器的診斷系統(tǒng)及方法，可以提高診斷效率和準確性。本申請實施例診斷系統(tǒng)包括：診斷器、模組信號發(fā)生器和控制機；所述控制機分別與所述診斷器、所述模組信號發(fā)生器網絡連接；所述診斷器與所述模組信號發(fā)生器通過數(shù)據(jù)...
  • 本申請涉及工控安全技術領域及計算機技術領域，公開了一種工控時序數(shù)據(jù)異常檢測方法，包括：將新型自編碼器、生成式對抗網絡和自監(jiān)督對比學習網絡有效整合，新型自編碼器通過融合長短期特征分析技術，利用改進的長短期記憶網絡建模長期依賴，并結合時序卷積網...
  • 本發(fā)明提供了一種數(shù)據(jù)中心CDU系統(tǒng)的泄漏監(jiān)測方法和系統(tǒng)，涉及CDU系統(tǒng)泄漏監(jiān)測技術領域，本發(fā)明通過獲取CDU系統(tǒng)的實時監(jiān)測漏液信號、補水數(shù)據(jù)、內部壓力數(shù)據(jù)以及穩(wěn)壓罐的液位變化數(shù)據(jù)，首先根據(jù)實時監(jiān)測漏液信號初步判斷是否存在漏液風險。當檢測到漏...
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