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  • 本发明公开了一种基于废品智能回收箱的物品识别系统,涉及废品回收技术领域,包括:图像识别模块、重量测量模块和数据处理模块,其中;所述图像识别模块,用于配置于回收箱投入口上方的图像识别摄像头,所述摄像头连接至内置的图像处理单元,所述图像处理单元...
  • 本发明公开了一种核磁安全区间确认装置,包括:量子噪声抑制模块,用于消除超高场强环境下金属物体表面量子隧穿效应引发的雷达信号噪声;多传感器融合中心,用于整合雷达清洁信号、实时磁场强度数据及太赫兹穿透性探测结果,生成融合后的物体位置信息;动态磁...
  • 本申请提供了一种侵入式脑电信号解码方法、装置以及处理设备,用于在引入了LSTM来执行解码分类任务的基础上,通过通道选择机制来替代脑电信号全通道处理,一方面大幅度减少了处理模型输入所需的时间,另一方面也可以有效地剔除冗余的通道信息,仅保留对信...
  • 本发明公开了一种融合双注意力与小波变换的实时钻井岩性识别方法。该方法首先采集钻井参数并预处理,通过滑动窗口形成深度域分析矩阵;然后进行小波变换,提取并滤波振幅和相位特征;接着构建双注意力模型,利用自注意力捕捉时域依赖、交叉注意力融合时频特征...
  • 本发明涉及语义处理技术领域,具体涉及一种基于大数据的政务服务热线平台数据治理与分析方法。本发明首先获取历史通话数据的沟通词组,从中筛选出强调词组和可能诉求词组;进一步在任意两个历史通话数据中,基于强调词组之间的相似性对不同通话的强调词组进行...
  • 本发明涉及石油装备智能监测技术领域,具体提供一种基于多模态融合深度学习的工业设备状态诊断方法。该方法包括:通过防爆型RTU同步采集载荷、振动及电流数据,经工业LoRaWAN传输至边缘节点;采用卡尔曼滤波对齐多源信号时序,融合生成时域一致的数...
  • 本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种电力样本数据采集分类方法及系统。该方法包括:通过多点终端同步采集有功功率、无功功率波动和电压谐波数据,构建六类特征指标向量组;运用电力负荷遗传优化算法在潮流约束下寻优分类阈值;基于最优阈值通过EFC‑K...
  • 本发明公开了一种中药饮片成品质量检测分析方法及系统,属于医药领域,包括步骤:S1.构建复方组分数据库,所述数据库整合药典标准、临床组方结构、药材来源属性及药效关联参数,并以多层次结构化方式建立标准模型;S2.采集中药饮片样品的多模态图谱数据...
  • 本发明属于人机交互技术领域,尤其为一种改进的CNN‑LSTM‑Attention在手势识别中的应用,具体包括以下几个步骤:S1.通过毫米波雷达采集手势的原始信号;S2.对手势原始信号进行预处理,包括归一化、采样和OMP稀疏编码算法去噪;S3...
  • 本发明提供能量流时频分析的大型设备早期故障检测系统及方法,所述能量流时频分析的大型设备早期故障检测系统包括多传感器数据采集与预处理模块、能量流时频特征提取模块、深度迁移学习故障识别模块、数据增强与动态平衡模块以及多尺度能量流建模模块,本发明...
  • 本发明提出一种基于轻量3D可变形卷积的多尺度MI‑EEG分类方法,步骤包括:将原始MI‑EEG数据重构为三维张量;将三维张量输入多尺度TD3D空间注意力模块生成空间特征,多尺度TD3D空间注意力模块包含首层TD3D卷积层和多个不同尺度的并行...
  • 本申请提供了一种局部放电类型识别模型的生成方法及相关装置,涉及图像处理技术领域,包括:对PRPD图谱数据集中所有PRPD图谱进行划分,得到旧数据集和新数据集;利用旧数据集中的各PRPD图谱对预先构建的局部放电类型识别模型进行训练,使局部放电...
  • 本发明属于水产养殖与食品工程技术领域,涉及一种基于声学信号时频域特征融合的鱼类麻醉恢复活性预测方法。在鱼类麻醉恢复过程中实时采集声学呼吸振动信号,并对其进行0.1‑50Hz带通滤波、去噪等预处理,提取ZCR和Gammatone特征图谱;同时...
  • 本申请公开了一种基于非线性迭代的γ能谱解谱优化方法及装置,包括:获取已知γ能谱数据,并对已知γ能谱数据进行预处理,得到预处理后的已知γ能谱数据;对预处理后的已知γ能谱数据进行核素特征提取,得到核素特征峰位置以及对应的强度信息;基于核素特征峰...
  • 本发明公开了一种基于RF‑GA拟合的生物滞留设施施工设计方法及电子设备,包括:以现有生物滞留设施层级结构参数和现有环境参数建立原始数据集;现有环境参数包括运行时城市径流雨水浓度和处理后污染物出水浓度数据;对原始数据集进行预处理后用于训练RF...
  • 本发明公开了一种基于粗细分层迁移的跨被试认知负荷模糊边界识别方法,包括如下步骤:S1、获取原始EEG信号并进行预处理;S2、采用粗特征提取器提取与任务相关的全局特征,作为粗粒度特征;S3、采用细特征提取器提取与任务无关的局部特征,作为细粒度...
  • 本发明公开了基于深度学习的光能电站故障预测系统,包括:数据采集模块:用于从传感器读取设备运行数据;数据预处理模块:对设备数据进行去噪、插值和标准化;图卷积网络构建模块:构建设备数据图结构并提取特征;Lemap降维模块:将高维设备特征映射至低...
  • 本发明涉及联网设备异常识别技术领域,具体地说,涉及基于人工智能的物联网设备异常行为识别方法与系统。其包括以下步骤:通过多源传感采集目标设备的运行状态数据,基于滑动时间窗口对多维时间序列特征矩阵进行切分,提取表征设备状态演化的时序行为特征向量...
  • 本发明涉及的是一种基于裂缝网络拓扑特征和分形维数的构造域划分方法,它包括:获取所需研究的构造域的地质数据,包括岩性,层厚和沉积特征;在所需研究的构造域中,从受到相同区域构造应力场影响的岩层中选取多个测点;通过窗口映射技术采集数据;确定测量圆...
  • 本发明属于多模态人工智能风险识别领域,核心包括:多源异构数据并行采集模块;模态专属特征提取模块;图注意力驱动的动态融合模块;带注意力机制的风险分类模块。通过跨模态关联矩阵生成实时融合权重,实现自适应特征加权与隐性风险关联挖掘,显著提升复杂场...
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