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  • 本发明公开了一种基于流形稀疏杂交育种优化的联邦多标签特征选择方法。各客户端在本地独立执行特征选择,并通过服务器聚合优化结果,实现了在隐私保护前提下的间接信息交互与跨方模型协同更新。具体地,在客户端侧设计了HBO‑MRSC算法融合三种关键优化...
  • 本公开提供了一种解决方案,用于确定每个版权保护的资产拥有者对训练生成式AI模型的贡献程度。此外,本公开还提供了一种解决方案,用于识别对生成式AI模型生成特定生成产品贡献最大的特定资产。这根据与构成资产和所生成产品的元特征相关的度量相关性来执...
  • 本发明涉及大语言模型领域,具体涉及一种面向安全性优化与高效训练的大语言模型数据选择方法及装置。方法包括:将数据选择过程建模为一个双层优化问题,所述双层优化包括内层优化和外层优化;构建具备安全感知能力的数据选择器,基于数据选择器对原始数据进行...
  • 本申请实施例提供了一种冷源负荷运行状态识别方法和装置、电子设备及存储介质,属于数据处理技术领域。该方法包括:获取目标冷源负荷的冷却功率和冷却效率;其中,冷却功率和冷却效率由预设传感器检测得到;根据冷却功率、冷却效率、备选运行状态对应的物理状...
  • 本申请实施例提供一种基于AI和多传感器的施力动作的智能识别方法及装置,涉及计算机技术领域。其中,方法为:获取在目标按摩操作中,接触面阵列中包含的各阵列节点各自对应的多维数据,其中,各阵列节点等间距排列,各阵列节点中除边界节点外的每个阵列节点...
  • 本发明公开了基于数据驱动的多模态显著特征信息提取方法、系统、设备及介质,属于电网运维技术领域,包括采集电网运行中的多种数据,并根据数据类型进行预处理,得到数据预处理记录;对多种数据进行分析,提取多种数据的变化模式和波动周期,并识别与故障事件...
  • 一种基于多源数据的富水隧道渗透性动态分区方法,包括以下步骤:获取隧道掘进区域的渗透系数、岩石抗压强度、完整性系数、RQD及纵波波速数据,通过时空对齐与标准化处理构建多源特征矩阵;基于熵权法动态计算各指标权重,结合地质类型自适应调整参数贡献度...
  • 本发明公开了一种水下电液作动器故障信号联合去噪方法,涉及故障信号去噪技术领域,包括以下步骤:采用改进型经验模态分解方法对水下电液作动器系统采集的原始信号进行自适应分解,提取出不同尺度下的本征模态分量;基于原始信号与每个本征模态分量的相关性,...
  • 发明公开了一种基于奇异值分解增强路由函数的多模态任务的微调方法,包括使用PEFT方法将输入的语言与视觉特征从高维空间映射到低秩空间,通过对低秩空间中的语言特征进行奇异值分解,通过高效重构后的张量进行路由函数对齐,最后重新从低秩空间恢复到原始...
  • 本发明具体涉及一种基于RNN和GRU混合神经网络(RGNN)的惯性平台稳定回路的干扰估计方法,属于自动控制领域。本发明通过从惯性平台上收集数据信息,来制作模型训练集。这些数据输入到由RNN和GRU组成的并行连接的RGNN模型中进行训练。RN...
  • 本申请涉及基于多目标耦合与深度学习的水电站灾害防护方法及系统,属于水利水电工程安全技术领域,方法包括:通过地质传感器网络、水文监测终端和机电设备状态传感器采集监测数据,进行时空对齐和特征工程处理,生成多灾害因子向量;基于该向量计算灾害因子间...
  • 本发明公开了一种基于质量感知与多尺度对齐的音视频深度伪造检测方法,包括如下步骤:对同步音视频序列进行编码,获得帧级视觉特征、面部动作单元与音素级语音表示;引入视觉质量评估模块生成空间可靠性掩码,对视觉特征进行质量加权;设计全局—局部多尺度跨...
  • 一种基于改进GMM模型的特征提取及负荷分解方法,包括如下步骤:形成功率组合表;得到设备单独运行时的负荷数据样本特征向量;基于功率组合查表法负荷分解;对分解后得到的所有可能的负荷数据序列进行基于高斯混合模型的拟合聚类,得到所有可能的分解后的负...
  • 本发明公开了一种面向电缆通道的安全质量实时监控方法及系统,涉及电力系统运维与安全监测技术领域。该方法包括:使用传感器采集电缆通道内的气体、温度及水位数据;对气体数据执行空间聚类,生成正向和反向浓度变化率;对温度数据进行分段趋势提取,生成正向...
  • 本发明涉及一种变电设备故障诊断方法、设备及介质,涉及电力设备技术领域,该方法基于故障特征传播模型分析变电设备的多模态数据中不同特征的传播路径和传播影响力以构建知识图谱,并通过分析传播动态特性和传播链路对知识图谱进行优化,利用优化后的知识图谱...
  • 本发明公开了一种基于信息熵与特征值分解的降噪及碰摩故障识别方法,涉及旋转机械故障诊断技术领域,方法包括以下步骤:通过传感器以及数据采集卡获取原始离散振动信号;根据原始离散振动信号,构造Hankel矩阵,并通过特征值分解,获得Hankel矩阵...
  • 本发明提供一种基于ARIMA模型和竞争型K‑SVD算法的滚动轴承故障特征提取方法,涉及滚动轴承故障检测技术领域,所述方法步骤包括获取初始振动信号;构建ARIMA模型,将初始振动信号输入至ARIMA模型中进行预处理,以抑制初始振动信号中的谐波...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的电机故障状态监测方法、系统、计算机程序产品及存储介质,实时采集电机运行过程中的振动信号和转速信号;根据转速信号,利用区间划分算法识别电机运行的当前工况段;在当前工况段内,按预定时间规则截取第一时长和第二时长内的...
  • 本发明提出了基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法及系统,属于变压器热点温度预测技术领域,包括:获取油浸式变压器的关键运行参数数据并进行数据预处理;将数据预处理后的油浸式变压器的关键运行参数数据输入至变压器热点温度预测...
  • 本发明提供了一种融合量子计算和深度学习模型的短时降水临近预报方法,属于短时降水临近预报领域,步骤如下:首先提取目标区域的降水量和气象要素的长期历史数据,然后将拟预报时刻的降水量作为预测目标量,拟预报时刻前M小时的气象要素和降水量作为模型输入...
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