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  • 本发明涉及石油测井仪器的数据处理与远程维护技术领域,具体涉及一种面向中子测量系统的远程数据校准方法及系统。其方法包括:采集井下仪器的多维时序数据,识别当前的温度变化状态;基于非稳态热传导原理,利用温度变化率及材料热饱和极限常数计算热滞后指数...
  • 本发明涉及信号降噪技术领域,尤其涉及一种基于信噪比的路面力学响应信号自适应降噪滤波方法,包括采集路面结构在车辆荷载作用下的原始力学响应时域信号;对原始力学响应时域信号进行分段处理,得到多个连续的信号段;针对每个信号段,依次执行以下处理流程:...
  • 本发明提供一种风机运行数据的清洗方法、装置、电子设备和存储介质,属于数据处理技术领域,风机运行数据的清洗方法,包括:接收多个风机运行数据;重复执行以下迭代操作直至满足迭代结束条件,以确定多个所述风机运行数据中的目标风机运行数据:确定每一个风...
  • 本发明公开了一种周期‑相位优化的机器人触觉信号分割与对齐方法,可快速提取机器人接触物体时的有效信号片段,解决触觉信号形态不稳定、基线漂移及周期不定长等问题。该方法提出一种联合优化范式:首先,通过自相关分析估计触觉信号的平均周期;然后,将分割...
  • 本发明提出了一种基于用户属性信息补全和校正算法的跨网络用户对齐方法,步骤为:构建基于属性信息补全和校正的用户对齐模型,并进行训练:对所述源网络数据和目标网络数据进行属性信息的联合补全和校正;对补全和校正后的属性信息和网络结构信息进行多级网络...
  • 本发明公开一种面向稀疏观测的高精度水汽时空插值方法,构建能够自适应学习水汽与环境因子之间复杂时空映射规律的深度学习模型,所述模型融合了图注意力网络GAT与BERT编码器,并通过创新的交叉注意力机制进行时空特征深度融合,以充分挖掘水汽数据在空...
  • 本发明公开了一种数据预测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及数据处理及模型计算领域,该方法包括:响应于获取到原始条件数据,判断原始条件数据中是否存在缺失参数或异常参数;若确定原始条件数据中存在缺失参数或异常参数,将原始条件数据输入给训练完成...
  • 本发明提出一种基于深度神经网络模型的样品多参数速度匹配方法。本发明通过系统性地构建样品物理参数与声速之间的非线性映射关系,提出一种基于相关性分析的渐进式特征选择策略,并设计一种可动态调整架构的深度神经网络模型。该技术利用渐进式特征选择有效识...
  • 本发明公开联合二次缺失生成与下游预测的路面材料数据填补方法,涉及改性沥青材料技术领域,解决传统填补模型无法在真实缺失模式之外充分学习潜在的复杂缺失情形,也无法保证填补结果能够提升后续沥青性能预测模型精度的问题;本发明包括收集整理路面材料数据...
  • 本发明提供一种两阶段参数级不良根因定位方法及系统,涉及不良根因智能定位技术领域,所述方法流程为:获取制程数据、量测数据以及不良率数据;基于量测数据和不良率数据构建良率预测模型,并且使用排列特征重要性度量量测参数对不良率的影响程度,以识别关键...
  • 本申请公开了一种基于大语言模型的数据精准调优方法,包括:S1、采集多源数据并进行预处理,获得带原始数据元信息的标准化数据;S2、基于预训练的大语言模型构建智能质量评估模型;S3、采用S2中构建的智能质量评估模型对S1中获得的标准化数据进行筛...
  • 本发明公开了基于跨设备迁移的电火花成型机故障数据分析方法及系统,涉及制造设备数据分析技术领域,多源故障数据采集,多模态数据预处理与对齐,放电特征与故障因子提取,跨机台知识迁移分析,因果链条推断与根因定位,智能预警与闭环优化,本发明通过采集多...
  • 本发明提供了一种基于改进阈值函数的信号降噪方法及气体浓度检测方法,该信号降噪方法包括:将包含噪声的原始信号分解为多个信号分量;对至少部分信号分量进行小波阈值降噪处理,并在处理过程中通过改进的阈值函数来处理小波系数;基于小波阈值降噪处理的结果...
  • 本发明提出了一种基于格兰杰因果的时间序列缺失数据插补方法,属于数据科学与人工智能技术领域。针对现有插补方法难以捕捉时间序列动态因果依赖、特征选择主观、可解释性差的问题,结合格兰杰因果分析与扩散生成模型,构建动态因果条件扩散插补模型和神经格兰...
  • 本发明公开了一种平地机高程数据的自适应滤波方法、装置、设备及介质。包括:接收平地机当前原始高程数据获取当前趋势序列;依历史数据量用匹配规则检测并修正当前原始数据,得当前预处理高程数据;对当前及历史预处理数据残差分析得噪声波动系数,进而得到微...
  • 本申请公开了一种面向办公场景的多模态数据质量评估与自适应清洗方法,涉及人工智能与数据处理技术领域,包括:将待评估多模态数据输入多模态置信度评分模型,获得由上下文语义一致性得分、模态内噪声得分和跨模态互补性得分加权求和得到的多模态置信度评分,...
  • 一种基于时空不确定性建模的飞行器姿态传感器去噪方法,它涉及一种飞行器姿态传感器去噪方法。本发明为了解决现有飞行器姿态传感器去噪方法在面对高动态性、高耦合性及强不确定性运行环境下存在的建模精度不足与参数感知能力较弱的问题。本发明的步骤包括采用...
  • 本发明公开了基于机器学习的金融数据指标动态挖掘方法与系统,属于金融科技与数据处理技术领域,解决了现有方法进行大数据挖掘时通过指标分类结果和主题实体关系挖掘时,难以应对金融市场的动态变化和实时波动,导致挖掘结果滞后于市场发展,缺乏对指标演化过...
  • 雾化器功率智能预测系统、方法、雾化器系统及雾化器,获取一个或多个用户的多源异构数据;所述多源异构数据包括雾化器的用户行为数据、雾化器的设备特征数据、雾化器的环境参数数据以及雾化器的时间特征数据中的一者或多者;根据每个用户的多源异构数据得到该...
  • 本申请提供的基于数字滤波和深度学习的去噪方法及系统,涉及数据分析技术领域。在本申请中,首先,对待去噪数据进行数字滤波,形成第一去噪数据;其次,分别对待去噪数据和第一去噪数据进行潜在语义挖掘,形成待去噪语义向量和第一去噪语义向量;然后,基于第...
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