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  • 本發(fā)明公開了一種基于Vision Transformer的齒輪聲振信號融合故障診斷方法，涉及旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號和聲學(xué)信號的故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括：將聲振信號分割成多個小塊并基于線性映射進(jìn)行嵌入，生成輸入序列；為輸入序列的每個位置動態(tài)分配可學(xué)習(xí)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聲紋采集的風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片異常檢測方法及系統(tǒng)，包括：首先對葉片聲紋數(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；確定至少兩個故障類型，依各故障類型對異常特征向量識別得異常狀態(tài)得分；分析聲紋嵌入特征得到故障類型權(quán)...
  • 本發(fā)明提供一種基于超高清視頻的鳥群識別方法及系統(tǒng)，涉及鳥類識別技術(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態(tài)調(diào)整視頻流的采集參數(shù)；對動態(tài)調(diào)整后的視頻流進(jìn)行時空特征提取，輸出鳥類目標(biāo)的空間坐標(biāo)和視覺置信度；對...
  • 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信號分解結(jié)合GARCH模型對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行波動建模，并提取金融數(shù)據(jù)信號特征；通過卷積變換學(xué)習(xí)提取金融數(shù)據(jù)信號特...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多時間尺度特征的氣泡缺陷預(yù)測方法，涉及產(chǎn)品缺陷預(yù)測技術(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，對工業(yè)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)堆疊預(yù)處理，得到反映熔窯溫度場隨時間變化的動態(tài)溫度場矩陣；步驟S...
  • 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方法，涉及辨識問題中的數(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)中獲取的辨識信息構(gòu)建多條證據(jù)體，計算出各個證據(jù)體的BJS散度矩陣，獲得各個證據(jù)體的支持度；2、根據(jù)獲得的支持度...
  • 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)多級加密，并采用動態(tài)傳輸協(xié)議切換算法傳輸至主站，對主站接收到的安全數(shù)據(jù)包進(jìn)行還原和數(shù)...
  • 本申請?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)法將電流信號分解為多個子信號，采用相關(guān)系數(shù)法對子信號進(jìn)行重構(gòu)得到去噪電流信號;將去噪電流信號輸入時序KAN模塊提取信號的時序特征;將時序特征輸入到多維特征...
  • 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分位區(qū)間，之后對于所述多個原始特征數(shù)值中的每個原始特征數(shù)值，根據(jù)該原始特征數(shù)值...
  • 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檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法，包括：獲取多路傳感器接收到的觀測信號；計算任意兩路信號的斯皮爾曼秩相關(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，并計算出相應(yīng)的反特征值；基于反...
  • 本申請涉及一種能耗確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及汽車領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)車輛在目標(biāo)時間段內(nèi)的行駛數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)時間段包括的多個子時間段中每個子時間段對應(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?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)明涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種全鏈路業(yè)務(wù)請求的聚合分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)路徑對應(yīng)的所有目標(biāo)路徑分段；查詢每個目標(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態(tài)規(guī)劃的問題，提供一種基于蒙特卡洛樹搜索的動態(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)時數(shù)據(jù)，包括溫度、速度和壓力信息，生成實(shí)時生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過實(shí)時收集生產(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)明提供了一種深空衛(wèi)星綜合電子系統(tǒng)，包括：由四臺計算機(jī)組成的計算機(jī)組，在計算機(jī)組正常工作狀態(tài)下，一臺計算機(jī)作為當(dāng)班機(jī)，當(dāng)班機(jī)運(yùn)行星務(wù)程序，兩臺計算機(jī)作為熱備計算機(jī)，一臺計算機(jī)作為冷備計算機(jī)；當(dāng)班機(jī)和熱備計算機(jī)交換各自的心跳數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，...
  • 本公開提供了一種USB?CAN模塊的識別方法和系統(tǒng)，該方法包括：獲取設(shè)備列表，設(shè)備列表中記錄有當(dāng)前接入至主機(jī)的兩個以上的USB?CAN模塊（簡稱模塊），且兩個以上的模塊按照初始順序排列；對設(shè)備列表中所記錄的各模塊進(jìn)行遍歷，針對遍歷到的當(dāng)前模...
  • 本發(fā)明提供一種基于代碼克隆分析的自動駕駛軟件缺陷預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述的方法包括：將缺陷預(yù)測對象克隆到本地；缺陷預(yù)測對象為自動駕駛軟件；設(shè)計和提取缺陷預(yù)測對象中各個文件的代碼克隆特征；提取缺陷預(yù)測對象中的軟件度量特征；根據(jù)歷史提交記錄，對缺陷...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其是一種面向加速器的多任務(wù)處理方法以及相關(guān)裝置。該方法包括：獲取待執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理任務(wù)；將數(shù)據(jù)處理任務(wù)中的各個待加速任務(wù)分配到各自對應(yīng)的任務(wù)加速流中；各個任務(wù)加速流用于獨(dú)立管理對應(yīng)的待加速任務(wù)；創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理任務(wù)對應(yīng)的...
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