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  • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的降水估算方法，包括以下步驟：S1.獲取多源遙感數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2.基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并構(gòu)建降維特征向量；S3.將降維特征向量的矩陣作為數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)損失函...
  • 本發(fā)明公開一種融合物理約束的多尺度極端大風(fēng)事件AI識(shí)別方法、裝置及介質(zhì)，涉及大氣科學(xué)與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過整合多尺度氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一種新穎的多尺度極端大風(fēng)事件識(shí)別模型。該模型通過多尺度特征提取、特征融合共享以及多任務(wù)輸出三個(gè)模塊，...
  • 本申請(qǐng)公開了一種多模態(tài)大模型訓(xùn)練方法，應(yīng)用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練，所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中，掛載有多個(gè)單模態(tài)，通過獲取訓(xùn)練樣本，并確定所述訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)類型；自所述多模態(tài)大模型的模型架構(gòu)中確定與所述數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)的單模態(tài)，并以所述單模態(tài)對(duì)所...
  • 本發(fā)明提供一種基于預(yù)訓(xùn)練大語言模型的航跡預(yù)測(cè)方法與裝置，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)飛機(jī)的歷史航跡數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到航跡序列；構(gòu)建提示詞，并將提示詞輸入到預(yù)訓(xùn)練大語言模型中，得到詞嵌入表示；提示詞包含航跡預(yù)測(cè)任務(wù)描述與航跡...
  • 本發(fā)明公開了一種多機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配方法，涉及漏電流檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：S1、電流數(shù)據(jù)的預(yù)處理；S2、電流數(shù)據(jù)的特征提取；S3、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立與訓(xùn)練；S4、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配。該多...
  • 本發(fā)明提出了一種變壓器異常狀態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建變壓器實(shí)體對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生體模型，將變壓器設(shè)備運(yùn)行信息以及電氣參數(shù)信息保存到孿生數(shù)據(jù)庫中；利用孿生數(shù)據(jù)庫中初始故障特征樣本數(shù)據(jù)，對(duì)基于正交全局和局部保持嵌入的特征提取算法模型進(jìn)行訓(xùn)...
  • 本申請(qǐng)公開一種軌道式連續(xù)運(yùn)輸機(jī)械在線智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，涉及運(yùn)輸機(jī)械監(jiān)控領(lǐng)域，方法包括：基于機(jī)械的物料運(yùn)輸操作，啟動(dòng)監(jiān)控任務(wù)；采集機(jī)械在物料運(yùn)輸過程中的實(shí)際聲音數(shù)據(jù)，并基于所述實(shí)際聲音數(shù)據(jù)，識(shí)別機(jī)械在物料運(yùn)輸過程中的異響事件和造成異響事件的...
  • 本發(fā)明提供一種時(shí)序數(shù)據(jù)的缺陷識(shí)別定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括獲取待識(shí)別時(shí)序數(shù)據(jù)和缺陷特征時(shí)序數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)跨度區(qū)間對(duì)待識(shí)別時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)截取得到多個(gè)子序列數(shù)據(jù)，根據(jù)缺陷特征時(shí)序數(shù)據(jù)與各子序列數(shù)據(jù)之間的距離得到各子序列數(shù)據(jù)的距離矩...
  • 本申請(qǐng)涉及一種負(fù)荷場(chǎng)景序列生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：對(duì)目標(biāo)地區(qū)全年的總負(fù)荷序列進(jìn)行劃分，以得到氣溫因素敏感負(fù)荷序列和非氣溫因素敏感負(fù)荷序列；基于所述氣溫因素敏感負(fù)荷序列中各第一日負(fù)荷序列對(duì)應(yīng)的日目標(biāo)溫...
  • 本發(fā)明公開了一種基于同源異構(gòu)特質(zhì)引導(dǎo)疊層脈網(wǎng)的重裝港機(jī)故障識(shí)別方法，包括如下步驟：重裝港機(jī)同源異構(gòu)特質(zhì)表征，互補(bǔ)同源異構(gòu)特質(zhì)的構(gòu)建，融合同源異構(gòu)特質(zhì)的細(xì)粒度分解與重構(gòu)，疊層脈網(wǎng)模型的建立與優(yōu)化，基于疊層脈網(wǎng)模型的重裝港機(jī)故障識(shí)別。本發(fā)明通過...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種監(jiān)測(cè)過濾器失效故障點(diǎn)的分析判斷方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于過濾器檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決過濾器進(jìn)行故障排查時(shí)需要逐一排查多個(gè)濾筒，以致耗時(shí)費(fèi)力的問題。獲取待測(cè)多濾筒過濾器在不同濾筒出現(xiàn)故障的情況下，分別對(duì)應(yīng)的氣體輸出端數(shù)據(jù)樣本；對(duì)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N車內(nèi)情緒檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，包括：獲取視覺數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)以及生理數(shù)據(jù)；將去除冗余數(shù)據(jù)后的視覺數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)以及生理數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接融合，得到長(zhǎng)連接融合數(shù)據(jù)；提取長(zhǎng)連接融合數(shù)據(jù)中的第一情緒特征，第一情緒特征包括第一視覺特征、...
  • 本公開提供一種資源時(shí)效性識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、大模型、自然語言處理、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)領(lǐng)域，能夠用于資源時(shí)效性分析、智能搜索、智能推薦等應(yīng)用場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取目標(biāo)資源...
  • 本申請(qǐng)公開了一種家庭關(guān)系的識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取第一用戶的第一屬性信息、第二用戶的第二屬性信息、第一用戶和第二用戶之間的通信關(guān)系，第一屬性信息包括第一戶籍地址，第二屬性信息包括第二戶籍地址；根據(jù)第一...
  • 本申請(qǐng)公開了一種電氣設(shè)備的故障檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)涉及電氣設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取電氣設(shè)備部署的各個(gè)傳感器在當(dāng)前時(shí)刻采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和單點(diǎn)數(shù)據(jù)；提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的第一特征，提取圖像數(shù)據(jù)的第二特征；將第一特征...
  • 本申請(qǐng)公開了一種代碼執(zhí)行方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及云計(jì)算領(lǐng)域，該方法包括：在接收到目標(biāo)用戶的登錄指令的情況下，創(chuàng)建云開發(fā)環(huán)境；依據(jù)云開發(fā)環(huán)境創(chuàng)建目標(biāo)函數(shù)實(shí)例；基于目標(biāo)函數(shù)實(shí)例創(chuàng)建HTTP觸發(fā)器；在瀏覽器中通過HTTP觸發(fā)器訪問云開...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于開放架構(gòu)的安全基線核查數(shù)據(jù)分析方法、裝置和服務(wù)器。該方法包括：服務(wù)器可以從各基線核查工具中獲取核查數(shù)據(jù)。服務(wù)器可以使用預(yù)設(shè)的核查數(shù)據(jù)規(guī)范格式，對(duì)該核查數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，得到最終的核查數(shù)據(jù)。服務(wù)器可以根據(jù)該目標(biāo)核查項(xiàng)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種混合模型驅(qū)動(dòng)的可重入漏洞檢修方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，方法包括：在待修復(fù)的代碼中獲取與預(yù)設(shè)字符對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的切片集，其中，預(yù)設(shè)字符與代碼的待修復(fù)漏洞相關(guān)聯(lián)；對(duì)切片集的特征進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到包含待修復(fù)漏洞的代碼片段；計(jì)算代碼片段...
  • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種漏洞檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。該方法包括：從各危險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)沿調(diào)用關(guān)系逆向遍歷跨語言調(diào)用圖，跨語言調(diào)用圖包括不同編程語言之間的調(diào)用關(guān)系以及同一語言環(huán)境下不同代碼之間的調(diào)用關(guān)系。記錄逆向遍歷跨語言調(diào)用圖經(jīng)過...
  • 本發(fā)明公開了一種用于醫(yī)療區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)展示的平臺(tái)，包括數(shù)據(jù)接收模塊、區(qū)塊化處理模塊、身份識(shí)別模塊、分類服務(wù)模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊；數(shù)據(jù)接收模塊接收患者的全量電子病歷數(shù)據(jù)，并執(zhí)行全量緩存命令，作為患者電子病歷區(qū)塊化的數(shù)據(jù)基點(diǎn)，區(qū)塊化處理模塊對(duì)電子病歷...
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