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  • 本发明提出了一种基于自适应量化与动态梯度编码的高效联邦学习方法,该方法通过对梯度进行分类、量化和稀疏化,降低了通信开销,提高了联邦学习过程中的效率。首先,客户端在本地训练模型并计算梯度后利用梯度分类机制将梯度分为重要梯度与非重要梯度,并采用...
  • 本申请提出一种训练数据处理方法、装置及电子设备,其中,训练数据处理方法包括:对样本集合中每个样本文档进行划分,得到样本文档的一个或多个文本块;针对任一样本文档,识别文本块之间的逻辑关系,并基于逻辑关系构建一个或多个文本块组合;基于文本块组合...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的隧洞施工涌水量计算方法,属于隧洞涌水灾害高精度预测领域。隧洞涌水量的精确预测是地下工程关注的焦点问题之一,它直接关系到工程施工进度、洞室稳定性以及施工人员安全。因此,一种通过集合多种机器学习算法构建预测模型计算...
  • 本发明公开了风力机技术领域内的一种风力机CAD‑FEM铺层快速参数化建模方法,包括以下步骤;S1、定义叶片中心线:基于预弯曲形式,包括挥舞、扫掠及复合弯曲,通过六个几何参数定义叶片中心线的空间形态,使用SIEMENS NX创建并自动更新叶片...
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的形变预测方法,包括:S1、使用有限元分析软件创建有限元模型;S2、对创建好的所述有限元模型施加载荷进行求解,得到位移和应变的模态振型图,并提取不同作用力下的应变和形变样本;S3、对应变和形变样本进行数据预处...
  • 本发明属于激光制造数字孪生技术领域,公开了一种激光加工熔池‑匙孔动态行为高效数值模拟方法及系统,本发明针对全焊缝大尺度仿真计算资源紧张的问题,采用动态滑移技术,将大计算域缩小降低计算资源需求量。针对LBM高维数据混合通信导致的信息混乱问题,...
  • 本发明涉及交通仿真技术领域,且公开了路网负载感知的并行交通仿真加速方法,具体步骤包括:步骤1:对道路网络进行预处理;步骤2:基于优化目标,定义路网划分的优化问题;步骤3:通过图生长对路网进行初始划分;步骤4:初始分区后细化进一步减少边缘切割...
  • 本发明公开了一种轴向定量叶片泵的流量特性分析方法及系统,方法包括:构建轴向定量叶片泵的定子曲面方程和叶片曲面方程,确定参数并绘制得到叶片三维模型和定子曲面模型;装配模型得到叶片‑定子运动副,计算轴向定量叶片泵的容积;确定轴向定量叶片泵的工作...
  • 本发明提出一种基于AI驾驶行为分析的智慧叉车管理系统及方法,包括:建立叉车的三维模型,并据此建立叉车的数字孪生模型;根据数字孪生模型生成货物装卸基本模型;结合货物装卸基本模型和数字孪生模型生成驾驶员基本操作模型;获取当前驾驶员数据、当前驾驶...
  • 本发明提供基于BIM和数字孪生的双洞隧道盾构掘进施工模拟方法,包括建立双洞隧道BIM模型,导入监测系统平台;将盾构机掘进实时物理数据导入监测系统平台;将实体盾构机物理力学数据赋予盾构机模型,进行动力学模拟;实现双洞隧道盾构掘进施工的线性工程...
  • 本发明涉及物联网联邦学习技术领域,特别涉及一种面向物联网隐私和异质数据的联邦学习方法及车联网隐私数据保护方法和系统,将差分隐私引入联邦学习,将满足差分隐私的高斯噪声添加进客户端上传至服务器的本地参数,同时,为防止隐私成本在模型迭代训练中过分...
  • 本发明提供了一种时序数据的异常检测方法及装置,用于基于训练好的异常检测模型对待检测时序数据进行异常检测,异常检测模型包括多视角切片对齐模块、多尺度状态感知模块和一致表征重建模块;其方法包括:以不同切片参数对待检测时序数据进行切片,获得多组第...
  • 本发明公开了一种井上下联合的煤矿构造特征预测方法,属于煤田预测技术领域。包括以下步骤:数据采集与整理、数据预处理、特征提取、构建预测模型和构建特征预测。本发明通过统一坐标系统实现了井上井下数据的联合,有效解决了数据割裂的问题,使得对煤矿构造...
  • 本申请涉及电厂违规行为监测技术领域,特别是涉及一种基于深度学习的智慧电厂违规行为检测方法。包括:根据电厂设备参数设定多个监测子区域,并建立行为分析模型;根据预设反馈时间节点获取各个监测子区域的监测数据包;根据全部监测数据包和行为分析模型生成...
  • 本申请公开了一种多回电缆状态类型诊断方法、装置、设备及介质,该方法中,获取待诊断多回电缆对应的多回电缆三相接地环流数据;将多回电缆三相接地环流数据输入目标电缆状态类型诊断模型,输出待诊断电缆对应的状态类型,目标电缆状态类型诊断模型为基于多回...
  • 本公开提供了一种基于智能体的标签生成方法、标签生成智能体、装置、电子设备、介质及程序产品,涉及人工智能领域,尤其涉及大语言模型、智能体、数据挖掘等领域。实现方案为:收集用于生成标签的第一信息和第二信息,第一信息包括用户感兴趣的标签数量和标签...
  • 本发明属于环保技术领域领域,尤其涉及到一种基于LSTM的洗烟消热装置温度监测与调控方法,该方法通过部署在洗烟消热装置上的传感设备获取原始历史数据,利用核函数映射与注意力机制,有效挖掘出用水量与温度变化最相关的强化特征,提升数据价值。基于温度...
  • 本发明提供了一种融合样本代理和粒子群优化的高维数据特征选择方法,属于特征选择技术领域,包括:将数据集分为完整训练样本集和测试数据集,利用高维特征空间聚类技术将特征空间分割为多个特征簇。在每个特征簇内,通过基于样本选择的代理辅助进化特征选择模...
  • 本发明提出一种面向工业大数据的自适应混合特征选择方法,通过动态评估和自适应调整机制,实现了高效、精准的特征选择。该发明通过引入多种特征选择方法,结合动态评估机制,综合利用不同方法的优势,从多角度对特征进行筛选和优化,提高了最终特征集合的质量...
  • 本发明属于特征选择与机器学习领域,公开了一种基于动态博弈的数据特征降维选择方法,该方法对于输入的初始数据集,先通过基于Shapley值的个体贡献度计算、混合核HSIC的线性与非线性冗余度评估,再利用动态竞标‑淘汰博弈机制,高效、均衡地完成了...
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