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  • 本申请公开了一种基于签名轨迹识别的柜员签到方法、系统、设备及介质,主要涉及签名轨迹识别技术领域,用以解决密码和卡片方式存在泄露、丢失等风险、生物识别存在一定误识率和使用不便、电子签名为图像形式的静态签名采集,无法有效防止伪造签名行为的问题。...
  • 本发明提供了一种区块链最优特征选取方法、装置、服务器和存储介质,该方法包括:基于完整数据集训练基准模型,评估基准模型的基础准确率;完整数据集表示为特征集合,特征集合中具有多列特征数据;对特征集合中的每一列特征数据进行重要性评估,生成特征重要...
  • 本发明提出了一种蜂窝数据低频趋势自适应提取方法,用于在非线性、强波动蜂窝流量数据中自动提取演化趋势。该方法首先通过Akima样条插值修复原始序列中的缺失值,恢复数据结构的连续性与光滑性。随后构建联合目标函数,以最小化候选趋势的排列熵并最大化...
  • 本发明提出了一种基于多因子动态驱动的土壤污染累积预测方法,包括:基于地理探测器方法解析各潜在驱动因子对土壤污染物累积特征的驱动能力,识别主要驱动因子及具有协同增强驱动能力的因子组合;将识别的主要驱动因子输入BP神经网络模型进行训练,通过迭代...
  • 本发明提出了一种基于多种自相关尺度嵌套的土壤污染累积预测方法,本方法通过半变异函数解析土壤污染物的多尺度嵌套空间结构,确定各尺度对应的块金效应、偏基台值和变程参数,并计算其对总体变异的贡献度;结合原始采样数据,识别不同尺度下污染物累积的主要...
  • 本发明涉及动力电池技术领域,公开了一种基于预训练模型的电池状态特征提取方法,包括S1,选取有效电池数据字段,将电池数据重组后得到单位训练数据库;S2,将单位训练数据库进行数据归一化及卷积处理生成矩阵X;S3,将矩阵X输入预训练模型架构中得到...
  • 本申请公开了一种基于价值感知的模型中期训练样本选择方法及装置,涉及获取处于中期训练阶段的大语言模型及垂直领域问答系统的候选训练样本集合。通过当前大语言模型的参数和中间状态,对候选样本集合执行价值感知推理,构建样本的领域内价值表征。根据样本的...
  • 本申请提供了一种多旋翼飞机近地面大气数据滤波方法,属于多旋翼飞行器大气数据技术领域,具体包括对采集到的原始压力信号进行快速傅里叶变换,获得频域数据;对频域数据进行滤波处理;对滤波处理后的频域数据进行傅里叶逆变换得到最终压力数据;利用最终压力...
  • 本申请提供了一种基于MoE的生态修复评估指标自适应筛选方法,涉及生态修复评估技术领域,方法包括:构建原始生态修复评估指标数据集;利用生成对抗网络对原始生态修复评估指标数据集进行数据增强,构建完整数据集;设计分层混合专家网络结构模型;采用多目...
  • 一种特征筛选方法,获取训练数据集,训练数据集包括若干训练数据子集,每个训练数据子集包括若干训练样本,每个训练样本包括待筛选特征集合中的若干特征的特征值;基于训练数据子集,训练目标网络,得到已训练的目标网络;基于特征交互贡献度信息,从待筛选特...
  • 本发明公开了动态聚类与混合代理联合辅助的高维数据进化特征选择方法,属于高维数据特征筛选领域,包括以下步骤:S1、构建初始种群;S2、基于初始种群,结合成对比较代理模型和样本代理模型,形成混合代理模型;S3、利用样本代理模型近似评价初始种群个...
  • 本发明公开了一种用于儿童吸入性过敏预测的特征选择方法及装置,涉及数据处理技术领域,本发明首先利用梯度搜索优化算法对种群进行搜索,使得能够在病理学特征和临床表现特征附近形成合理且有目标性的局部搜索方向,向预测性能较优的区域快速收敛,提升搜索效...
  • 本公开提供了一种模型微调数据集生成方法及装置、电子设备和存储介质,涉及计算机技术领域,通过服务器端生成多个合成样本并构建用于近似最近邻搜索的索引结构,设备端能基于该索引结构高效确定与用户查询相似的目标合成样本且对其标识做隐私保护处理后上报,...
  • 本发明涉及风力发电技术领域,特别涉及基于多源数据的风电机组性能评估方法及系统。该方法包括:采集风电机组的多维度特征数据,生成原始数据集;对所述原始数据集进行标准化和关联映射处理,生成标准化评估数据集;基于评估模型生成所述标准化评估数据集的性...
  • 本发明涉及生物电信号检测技术领域,尤其基于人工智能的离子通道电流检测与分析方法,其技术方案包括:采集目标细胞的离子通道电生理信号,生成原始电信号数据,进行预处理以滤除干扰,将待分析信号输入至预先训练好的人工智能模型中,该模型对待分析信号进行...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的楼宇能耗监管系统及方法,涉及楼宇能耗监管技术领域,该方法包括:按用电单元类型采集用电行为轨迹数据,结合楼宇用能规范参数生成初始合理用电行为轨迹模板;将实际用电行为轨迹与模板逐节点匹配,计算轨迹偏差度,调取上一挖...
  • 本发明提出一种基于时空图卷积神经网络的非规则多变量时序预测方法,该方法包括:通过可学习连续时间编码器将非规则观测映射为结构化补丁特征;通过提取振幅谱抑制相位漂移,增强对时空漂移的鲁棒性;构建解耦的动态‑静态图学习机制,分别建模演化时序依赖与...
  • 本发明公开了一种基于多源多模态数据的宕渣路基压实质量快速评估方法,包括:在路基上布设多个测点,同步采集每个测点的现场高像素图像、PFWD动态模量、DCP贯入度、空隙率、监督标签;对选中测点的现场高像素图像进行预处理,形成该测点的点级图像特征...
  • 本发明涉及一种基于深度学习的冬播春小麦田间动态诊断系统,具体涉及农作物栽培领域,能够实现对冬播春小麦田间病害的早期精准识别与动态监测。通过多源数据融合与深度学习特征提取,有效提升了对细微病变的检测灵敏度;借助在线学习机制,系统可自适应作物生...
  • 本发明公开了一种工业园区VOCs浓度变化驱动因素的综合评估方法,涉及大气污染防治技术领域。本发明中的综合评估方法包括如下步骤:数据准备;光化学损失校正;基于小时平均通风系数的扩散归一化;小波变换分离不同时间尺度信号波动;低百分位法分离不同时...
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