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  • 本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種移動(dòng)式數(shù)據(jù)銷毀系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)置擊穿控制模塊用于控制高壓擊穿模塊輸出的電壓和電流。分析歷史銷毀過程中的電數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建電數(shù)據(jù)矩陣方便對歷史銷毀過程中的電數(shù)據(jù)波動(dòng)、以及不同歷史銷毀過程之間相同時(shí)刻的數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明提供一種基于客戶自主決策機(jī)制的機(jī)臺權(quán)限管理方法，首先獲取目標(biāo)機(jī)臺的當(dāng)前賬戶權(quán)限配置集合，該當(dāng)前賬戶權(quán)限配置集合含多個(gè)權(quán)限等級節(jié)點(diǎn)及對應(yīng)操作范圍標(biāo)識、關(guān)聯(lián)賬戶標(biāo)識與驗(yàn)證特征，接著對其進(jìn)行權(quán)限特征提取，得到各權(quán)限等級節(jié)點(diǎn)的層級約束特征與操...
  • 本發(fā)明公開了一種地質(zhì)礦產(chǎn)勘查提取數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，涉及地質(zhì)礦產(chǎn)勘查提取數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用多源數(shù)據(jù)收集方法對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、無人機(jī)航測數(shù)據(jù)以及地面物探數(shù)據(jù)，并得到原始數(shù)據(jù)集；采用初步數(shù)據(jù)處理方法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于纏繞機(jī)的工作過程監(jiān)控方法及系統(tǒng)；其方法包括：獲取纏繞機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的EWMA算法對所述標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的數(shù)據(jù)，對所述平滑后的數(shù)據(jù)進(jìn)行...
  • 本發(fā)明公開了一種設(shè)備故障診斷方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括通過待診斷設(shè)備的設(shè)備屬性信息實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模板匹配，通過查找到的日志采集模板實(shí)現(xiàn)對待診斷設(shè)備的日志采集，通過日志解析模板實(shí)現(xiàn)對采集到的目標(biāo)日志的自動(dòng)解析...
  • 本申請涉及一種大規(guī)模聯(lián)邦多視圖聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。方法包括：客戶端基于視圖數(shù)據(jù)的線性核矩陣生成本地?cái)?shù)據(jù)表示；服務(wù)器集成各客戶端的本地?cái)?shù)據(jù)表示并聚類得到一致標(biāo)簽和聚類中心，將一致標(biāo)簽作為各客戶端的偽標(biāo)簽，正交化聚類中心得到一致中心矩陣...
  • 本發(fā)明提供一種基于小波分解的信號特征參數(shù)估計(jì)方法，屬于信號時(shí)頻分析領(lǐng)域。該方法通過小波分解方法獲得信號時(shí)域高頻分量，然后通過直方圖統(tǒng)計(jì)排序法計(jì)算高頻分量噪聲平均幅值，根據(jù)時(shí)域幅值門限法確定突發(fā)信號起止位置，最后根據(jù)起止位置計(jì)算突發(fā)信號的保持...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)識別技術(shù)，提供了一種基于AI的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)違規(guī)操作行為識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；采用、特征嵌套生成的對抗網(wǎng)絡(luò)算法模型生成新樣本，利用新樣本擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫；將擴(kuò)充后的數(shù)據(jù)置入基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)振蕩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法特征提...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種基于AI的維護(hù)記錄數(shù)據(jù)的分析方法及系統(tǒng)，通過獲取目標(biāo)終端設(shè)備的第一故障記錄數(shù)據(jù)流并進(jìn)行分割操作，得到第一待處理故障記錄數(shù)據(jù)流和第二待處理故障記錄數(shù)據(jù)流；將第一待處理故障記錄數(shù)據(jù)流加載到故障前瞻推理網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)空...
  • 本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于人工智能的氫氣泄漏風(fēng)險(xiǎn)評估模型，該模型包括動(dòng)態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)模塊、風(fēng)險(xiǎn)特征提取模塊、泄漏速率預(yù)測與源點(diǎn)反演模塊和泄漏演化模塊；所述動(dòng)態(tài)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)模塊采集實(shí)時(shí)參數(shù)，并對實(shí)時(shí)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理；風(fēng)險(xiǎn)特征提取模塊...
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)資源推薦方法及系統(tǒng)，屬于資源推薦技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、學(xué)生聚類、學(xué)生聚類模型參數(shù)尋優(yōu)和生成學(xué)習(xí)資源推薦列表。本方案基于雙重鄰域集合計(jì)算鄰域累積局部密度，根據(jù)鄰居交集中的數(shù)據(jù)數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)...
  • 本公開提供了一種基于智能體的技術(shù)文檔關(guān)鍵信息抽取方法，包括：接收用戶輸入的文本信息；智能體調(diào)用大語言模型對抽取動(dòng)作進(jìn)行拆解，形成抽取目標(biāo)的抽取子任務(wù)；大語言模型根據(jù)工具描述為每個(gè)抽取子任務(wù)確定待調(diào)用工具，形成任務(wù)編排序列；大語言模型調(diào)用待調(diào)...
  • 本發(fā)明提供了一種存儲(chǔ)器及其固件優(yōu)化方法，存儲(chǔ)器包括：至少一個(gè)閃存控制單元，其上配置至少一個(gè)閃存單元；接口閃存單元，用于存儲(chǔ)待測試的固件；觸發(fā)控制單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)測試項(xiàng)目生成對應(yīng)的測試指令；主控單元，用于根據(jù)所述測試指令修改待測試的固件中的...
  • 本發(fā)明涉及操作系統(tǒng)內(nèi)存管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種操作系統(tǒng)實(shí)時(shí)容器內(nèi)存管理方法及系統(tǒng)，通過求解系統(tǒng)用戶組合并策略和系統(tǒng)內(nèi)存分配策略指導(dǎo)操作系統(tǒng)的內(nèi)存管理，將若干個(gè)系統(tǒng)用戶在目標(biāo)內(nèi)存管理時(shí)段的不同最小管理周期進(jìn)行系統(tǒng)用戶組合并，為每個(gè)系統(tǒng)用戶組進(jìn)...
  • 本申請涉及人工智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及大小模型協(xié)同驅(qū)動(dòng)的AIOps多任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取異構(gòu)運(yùn)維時(shí)序數(shù)據(jù)集，對異構(gòu)運(yùn)維時(shí)序數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性校準(zhǔn)，確定多源標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維數(shù)據(jù)流；分析多源標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維數(shù)據(jù)流，確定運(yùn)維指標(biāo)動(dòng)態(tài)因果...
  • 本申請公開了一種基于環(huán)境感知的多媒體展示方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及智能展示設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域。多媒體展示方法包括：獲取目標(biāo)展示環(huán)境的第一環(huán)境參數(shù)；根據(jù)第一環(huán)境參數(shù)確定多媒體展示終端的工作模式；根據(jù)第一環(huán)境參數(shù)確定目標(biāo)展示環(huán)境當(dāng)前所對應(yīng)的目標(biāo)輸出...
  • 本發(fā)明涉及一種基于分段線性混合整數(shù)規(guī)劃的無人機(jī)Dubins路徑規(guī)劃方法。所述方法包括：根據(jù)無人機(jī)的飛行場景構(gòu)建速度控制模型。速度控制模型包括：最小化總時(shí)間函數(shù)與混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。根據(jù)無人機(jī)在當(dāng)前時(shí)刻位姿坐標(biāo)構(gòu)建飛行路徑的分段線性約束。根...
  • 本發(fā)明公開了基于智能監(jiān)測的設(shè)備上下線管理系統(tǒng)，涉及設(shè)備監(jiān)測管理技術(shù)領(lǐng)域，包括設(shè)備管理模塊、數(shù)據(jù)獲取模塊、監(jiān)測分析模塊、實(shí)時(shí)調(diào)控模塊、協(xié)同管理模塊；本發(fā)明通過獲取設(shè)備運(yùn)行過程中的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)備運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)需求與設(shè)備實(shí)際消耗值，預(yù)測設(shè)備運(yùn)行需求...
  • 本發(fā)明屬于服裝生產(chǎn)系統(tǒng)控制調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種服裝生產(chǎn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取遠(yuǎn)程設(shè)備監(jiān)控的服裝生產(chǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)服裝生產(chǎn)數(shù)據(jù)，生成時(shí)域特征矩陣和工況標(biāo)量；根據(jù)時(shí)域特征矩陣，生成設(shè)備控制參數(shù)；對設(shè)備控制參數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種城市燃?xì)庹咀詣?dòng)化采集監(jiān)控系統(tǒng)，包括節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)采集模塊、電控調(diào)節(jié)模塊、安全柵、控制電路板；所述節(jié)點(diǎn)為設(shè)置于燃?xì)鈭稣緝?nèi)的多個(gè)智能監(jiān)控節(jié)點(diǎn)；所述數(shù)據(jù)采集模塊和/或所述電控調(diào)節(jié)模塊與所述節(jié)點(diǎn)一一對應(yīng)設(shè)置，并與所述安全柵電連接；所述安...
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