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  • 本发明公开了一种从桥梁结构效应监测数据中在线提取车致过桥脉冲信号的方法,采用滑动窗口在线获取数据段;对数据段进行预处理;通过一种基于聚类稳定性的鲁棒分割算法进行分割,通过在不同簇数下进行多次层次聚类,并自动寻找分割结果保持不变的稳定区域,来...
  • 本发明公开了一种净负荷场景分类方法及系统,涉及净负荷场景分类领域,所述方法包括以下步骤:利用条件变分自编码器CVAE对净负荷数据和气象数据进行潜在特征提取,在预训练阶段通过重构损失和KL散度损失对模型进行初步训练,同时利用迭代聚类增强的训练...
  • 本发明公开了一种全钒液流电池储能系统的等值建模方法,过程为:步骤1、以每个全钒液流电池分别作为样本,提取每个样本每个指标维度数据的特征;步骤2、采用主成分分析法,对各个样本所有指标维度数据的特征进行降维,以得到最优样本;步骤3、采用K‑me...
  • 本发明提出一种基于高斯混合模型的稳态进化地理流聚类识别方法,所述方法通过引入噪声检测机制,并通过概率阈值自动识别并过滤异常点,以提升聚类结果的抗干扰性;同时采用进化算法迭代优化包括均值、协方差、混合系数的GMM参数,通过交叉操作融合优质解、...
  • 本发明公开了一种用于太赫兹雷达扩展目标跟踪的聚类算法,包括使用原始数据绘制方位距离图、方位距离维进行二维单元平均恒虚警检测、连通域标记法聚类三个步骤。第一步中,使用网格插值法对离散点反射强度进行插零值,便于后续计算背景噪声;第二步中,通过设...
  • 本发明涉及一种基于云计算架构的电量异常报警方法及系统,包括以下步骤:步骤1、确定云计算节点;步骤2、得到电量矩阵;步骤3、根据云计算节点的位置关系,对步骤2获得的电量矩阵进行组合,然后基于时间维度对组合后得到的电量矩阵进行排列,从而构建出电...
  • 本申请提供一种基于硬件与模型特征的大语言模型配对方法、装置、终端、介质及产品。该方法包括:根据获取的目标配对需求,获取至少一个硬件平台以及至少一个大语言模型;获取各硬件平台的硬件特征参数,并令各大语言模型分别执行对应的预设目标任务,得到各大...
  • 本发明涉及电力系统自动化测试技术领域,尤其涉及一种馈线终端自动化测试方法及系统。所述方法通过实时数字仿真器生成电网物理信号并注入虚拟扰动,结合数字孪生模型构建虚实结合测试环境,实现测试流程全自动化,提升测试效率且无需人工干预;同步采集多源数...
  • 本发明涉及石油开采技术领域,是一种基于BOW‑MOGP的重复压裂方案智能匹配方法、装置、设备及存储介质,其通过词袋模型将不同的压裂方案转化为只记录特征词汇出现频率的词频向量;将样本数据集划分为训练集和测试集;假定多输出高斯过程回归待定超参数...
  • 本发明公开了一种基于伪标签赋权的弹性记忆漂移检测与热更新方法及系统,方法包括:获取数据流中的新样本,对新样本中未标注样本,利用当前预测模型参数预测其类别作为伪标签,同时计算预测模型预测的置信度,并作为该伪标签的原始置信权重;将赋予权重的新样...
  • 本发明涉及齿轮性能预测方法技术领域,更具体的说是一种齿轮结构‑材料‑工艺‑性能集成预测模型建立方法,针对多功能微型齿轮的检测结果多样、检测效率低下进行改进,采用以下方案:S1:构建基于预训练语言模型的多模态知识库,将知识库经自然语言处理转化...
  • 本申请提供了一种装卸货点推荐模型训练方法、推荐方法和相关设备,上述方法包括:获取训练样本集;按照每组训练样本对应的预设排序,将训练样本集中的一组训练样本输入至装卸货点推荐模型的因子加权层,以及装卸货点推荐模型的训练层;融合因子加权层和训练层...
  • 本发明一种显著性引导的时间序列对抗样本生成方法及,包括:获取目标时间序列分类模型及其对应的原始输入样本,采用时间序列训练集对所述模型进行有监督训练以确保所述模型对原始输入样本预测的准确性,并设定扰动迭代参数;基于目标时间序列分类模型,生成输...
  • 本发明公开了一种基于扩散模型的自适应数据增强方法,包括:1构建知识追踪网络,通过嵌入层将学生交互三元组映射为向量,并输出下一问题的预测概率;2构建条件扩散模型,并通过马尔可夫转换将原始交互序列转化为噪声序列,结合双向转换器提取的上下文条件生...
  • 本申请涉及一种将最小熵分桶应用于交叉统计特征的推荐模型训练方法,包括:获取用户的特征信息表和用户与内容集合的交互行为日志;基于二者的交互频次,生成交叉统计特征值;基于交叉统计特征值,构建训练样本集合;对训练样本中的交叉统计特征值序列执行递归...
  • 本申请实施例提供一种模型训练方法、系统、装置、设备、介质及程序产品。该方法应用于云端服务器,包括:接收来自目标设备的数据分布特征,所述数据分布特征为所述目标设备通过数据分布特征提取模型,对第一数据集进行数据分布特征提取得到的;基于所述数据分...
  • 本申请公开了一种模型的样本注入方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,该方法首先获取模型对应的业务场景及含文本、结构化、图像数据的待注入样本;提取样本特征,编码业务场景得上下文特征,据此计算注入权重;将样本输入模型,结合真实标签确定...
  • 本发明涉及数据集扩增技术领域,特别是涉及一种基于有限材料的神经网络模型数据集扩增方法,包括搭建实验平台采集数据:在待测电缆靠近终端的位置模拟故障点,保存数据;对每次采集的原始波形实时添加噪声扰动;进行波形变换,以获得不同故障位置处的模拟波形...
  • 本申请提供了一种数据标注方法、装置、设备以及存储介质,涉及数据标注技术领域,该方法包括:获取待标注数据的多个候选标签。根据多个候选标签所属的标签类型以及待标注数据的数据特征,确定标签拟合方案;标签类型包括分类标签、检测框标签和文本标签;一种...
  • 本发明涉及软件技术领域,具体涉及一种基于大语言模型的软件缺陷预测数据集的构建方法及装置,该方法包括获取软件缺陷预测数据集,选取多个大语言模型分别对同一所述软件缺陷预测数据集从不同批注维度进行批注,得到多个批注结果;选取投票模型对所述批注结果...
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