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  • 本发明涉及光纤声波传感数据特征提取方法、装置及计算机存储介质,其方法包括如下步骤:步骤1,得到视频训练数据;步骤2,得到可见视频块;步骤3,得到编码网络输入张量;步骤4,得到可见视频数据特征;步骤5,得到重构视频;步骤6,得到优化后的自编码...
  • 本发明提供一种基于深度学习的船舶轨迹预测方法及装置,该方法包括:基于时空图神经网络从船舶的历史轨迹数据中提取所述船舶的时空融合特征;将所述历史轨迹数据对应的海洋环境数据转换为多通道二维栅格图像,并基于深度学习模型从所述多通道二维栅格图像中提...
  • 本发明公开了基于声调与运动状态融合分析的景观照明智能调节系统,涉及数字信息处理技术领域。用于解决多模态数据逻辑冲突与控制信号阶跃问题。首先,对采集的时空序列数据执行频域变换与微分运算,生成归一化声调与运动强度;随后,计算协同增益系数与离散度...
  • 本发明涉及信号识别技术领域,具体的是一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法,包括:采用卷积积分的方式建立实时行波信号和标准行波信号的映射关系;提取每个时间窗口内电压和电流的波动幅度,确定实时行波信号的信号特征;对信号特征进行场景分...
  • 本发明提供一种基于大模型数据分析的水电站异常监控方法及系统,涉及水电站运行监控技术领域,首先采集水电站全场景运行的多维度运行信息,包括设备工况、水流动态、电力传输及环境交互信息;再通过预训练的水电站运行耦合大模型进行跨场景耦合关联建模,生成...
  • 本发明属于高电压设备监测处理技术领域,公开了一种基于混合时频卷积的油中放电冲击信号数据增强方法及系统,该方法对采集的油中放电冲击信号进行二维化处理,得到二维时频图;利用二维时频图对生成对抗网络进行训练;生成对抗网络包括编码器、解码器和判别器...
  • 本发明公开了一种用于接收机干扰响应预测的小样本模型构建方法,该方法包括以下步骤:步骤1)从若干单一典型干扰信号数据集中构造样本空间,形成不同干扰响应数据的任务分布;步骤2)分别读取任务分布中支持集、查询集中数据的输入信号,对其进行小波变换,...
  • 本发明涉及一种基于分布式光纤温度传感FK滤波数据的生产井动液面识别方法,该方法首先通过分布式光纤温度传感系统采集全井筒连续温度数据,形成时间‑深度二维温度场;接着利用FK滤波技术对温度数据进行频域分析,通过设计方向性滤波掩模分离液面扰动信号...
  • 本发明属于人工智能技术领域,公开了一种基于灵活投影和自适应图优化的无监督降维方法,具体步骤如下:1)、在原始空间中构建一阶相似图,并利用幂次传播得到高阶图结构;2)、通过学习非负且和为1的权重对多阶图进行加权融合,生成多阶融合图用于指导子空...
  • 本发明涉及智能天线阵列技术领域,具体为一种基于深度学习的自适应智能天线系统,通过阵元幅值差与相位差结合空间坐标距离的筛选方式,将超阈值阵元对标记并转化为邻接关系,利用多层迭代合并的拓扑结构,使阵列特征呈现出更清晰的耦合层次,通过逐次迭代选取...
  • 本发明属于冶钢烧结数据处理技术领域,具体涉及一种基于多源数据分析的智能烧结方法、系统、设备及介质。本发明通过采集多源数据和质检数据,对多源数据进行去除噪音、去除异常值、补充缺失值、提取特征的预处理,并临时保护预处理后的数据,对预处理后的数据...
  • 本发明提供一种海洋台站实时观测数据自动化处理方法,属于海洋观测数据处理技术领域,本发明通过压缩感知理论的稀疏采样重构方法对异步采样数据进行时间同步处理,建立小波包分解多尺度噪声分离算法区分环境噪声与真实信号,采用双传感器冗余配置结合贝叶斯推...
  • 本发明实施例公开了一种电力负荷的预测模型的训练方法、使用方法及相关装置,训练方法包括:获取至少包括第一样本数据与第二样本数据的训练样本数据;利用第一样本数据对预设的第一自回归模型进行模型训练,得到第一预训练模型;基于第一样本数据、第二样本数...
  • 一种模型训练方法及设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:在对语言模型进行微调的过程中,每次迭代均从多个数据子集之一中,确定训练样本,每个数据子集均为具有同类共性的样本的集合,不同数据子集之间样本的共性不同;将训练样本输入语言模型中,以训练...
  • 本发明提供了房屋结构健康监测技术领域的一种多模型协同的房屋结构损伤监测方法及系统,方法包括:步骤S1、获取大量的历史监测数据构建房屋结构的有限元数字孪生模型;步骤S2、在有限元数字孪生模型上模拟预设突发事件以及预设事件强度,得到事件模拟数据...
  • 本申请提供一种车辆测试策略生成方法、装置、存储介质及设备,该方法中,获取目标区域中未被标准场景库覆盖的特色场景数据,包括非标准道路标记、交通参与者行为模式以及地方性天气组合,之后基于该特色场景数据训练目标大模型,使得目标大模型在训练过程中,...
  • 本发明提供了一种基于Transformer模型的水轮机调速系统漏油识别方法,该方法通过实时采集液压油箱油位数据,并结合时间序列数据预处理技术,构建并训练基于Transformer的深度学习模型,以预测未来短时间内油位的变化趋势。本发明通过引...
  • 本申请提供一种推荐模型的训练方法、产品推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能领域。该方法包括:基于用户特征分类器对用户特征向量进行分类以计算第一分类损失,基于产品特征分类器对产品特征向量进行分类以计算第二分类损失;在用户特征...
  • 本申请公开了实体生成模型的训练方法、实体生成方法及装置,涉及计算机领域,尤其涉及深度学习、大模型等人工智能领域。具体实现方案为:获取目标领域中的任一主体对应的输入序列;其中,输入序列中包括样本文本和待抽取字段;采用目标领域的基座模型,对输入...
  • 本公开提供了一种推荐模型的训练方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习、大语言模型、智能对话等技术领域。具体实现方案为:获取多轮对话,每轮对话包括用户输入的问题和对话系统针对问题输出的答案;基于多轮对话确定第一数...
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