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  • 本申请公开了一种访问权限管理方法、装置、设备及存储介质,涉及信息安全技术领域,包括:通过最小权限原则对操作系统的原超级用户的权限进行拆分构建三权分立模型,利用TE安全模型中的策略模型确定安全策略规则;对用户信息进行用户名登录认证、角色切换认...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的脑电‑多模态数据动态对齐方法及系统,涉及数据对齐技术领域,根据脑电信号和多模态数据的特性,构建图结构和基于图神经网络的模型;应用图神经网络算法,迭代更新网络参数,以最小化损失函数,在每次迭代中,根据当前的网络...
  • 本发明属于多模态数据处理领域,涉及一种智慧医疗环境下的高效多模态摔倒检测方法,包括:采集多模态数据并输入训练好的多模态摔倒检测模型,得到检测结果;摔倒检测模型的训练过程包括:采集多模态数据并输入多模态特征提取模块得到多模态特征;将多模态特征...
  • 本发明适用于多源数据融合技术领域,提供了一种异构数据源的多源数据融合方法及系统。本发明通过接收数据融合请求,采集多个异构采集数据;进行缺陷识别,确定融合缺陷时间和缺陷数据源;匹配多个同源采集数据和多个异源同时数据;确定等级预估时段,进行缺陷...
  • 本发明提出一种基于LSTM网络和核密度估计的盾构机刀盘结泥饼预警方,该方法通过筛选与结泥饼现象密切相关的盾构机运行参数,进行数据预处理,包括异常值去除、数据标准化和线性插值标注;利用LSTM网络构建模型,捕捉数据的时序关联性;并通过KDE方...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于人工智能的刹车盘性能预测方法,包括:根据刹车盘在每次制动实验过程中各转动周期内制动应力损失程度的分布相似情况,获取刹车盘在每次制动实验过程中的制动效果优异度;获取刹车盘在每次制动实验过程中的温控表...
  • 本发明涉及交通流预测领域,尤其是涉及一种基于域对抗和多视角时空图神经网络交通流预测方法,包括以下步骤:分别基于三个不同的视角构建三个不同的时空图,三个不同的时空图包括空间距离图、功能相似图和自适应图;构建时空图卷积网络,时空图卷积网络包括多...
  • 本发明公开了一种变分图自编码器的图神经网络模型反转攻击方法,所述反转攻击方法包括:构建目标分类模型、初始目标函数、最终目标函数、带有图结构损失的投影梯度下降模块和个性化PageRank的变分图自编码器模块;所述目标分类模型定义受攻击的模型;...
  • 本发明公开了一种电能质量扰动分类识别方法及系统,包括:获取电能质量扰动信号并进行处理,获得二维扰动信号;对基础的CNN结构层次增添调节层,获得改进CNN;通过改进CNN的卷积层获取特征矩阵,对特征矩阵进行局部特征化,利用池化层对电能质量扰动...
  • 本发明公开了一种排污异常检测方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取多个生产设备分别对应的第一用电数据,以及治污设备对应的第二用电数据,其中,治污设备用于对多个生产设备分别造成的排污进行处理;基于多个生产设备分别对应的...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的周期变星光变曲线分类方法,涉及天文测光数据分类与识别领域,包括:采用智能神经网络组成原理,训练若干个小网,每个小网负责识别一种变星类型,再将所有小网组成大的智能神经网络,以识别所有变星类型。本发明将光变曲线的傅...
  • 本发明涉及档案管理技术领域,尤其是公开了一种基于人工智能的档案分类管理系统,包括以下模块:多模态数据采集模块:用于整合文本、图像、音频及元数据,生成融合特征向量;动态分类引擎:基于Transformer模型和强化学习框架动态优化分类规则;区...
  • 本发明公开了一种多视图子空间聚类方法、装置、设备及存储介质,涉及多视图子空间聚类技术领域,包括以下步骤:通过多个特征映射矩阵将多视图数据进行映射,得到多个嵌入锚图;对多个嵌入锚图进行分解,得到多个内在锚图;将多个内在锚图进行堆叠,得到一个具...
  • 本发明涉及一种基于类关系约束下的深度子空间聚类方法,包括:对输入数据进行编码处理,获取潜在特征;利用第一预设损失函数对潜在特征进行优化;基于优化后的所述潜在特征施加自表示约束,构建自表示系数矩阵;对所述自表示系数矩阵引入系数正则化约束;利用...
  • 本申请公开了一种射频增益控制方法、装置、设备及存储介质,涉及信号控制技术领域,包括:接收射频信号源发射的原始射频信号;对所述原始射频信号进行特征提取,得到原始射频信号的时频特征;将所述时频特征输入至增益预测模型,得到增益控制策略;根据所述增...
  • 本发明公开了一种电能质量责任主体定位及模型构建方法及系统,包括:获取电能质量检测数据,通过离散小波Mallat变换,对电能质量检测数据中的电流和电压进行分解和重构,提取高频扰动的分量,基于高频扰动能量的正负判别扰动方向;采用改进量子遗传算法...
  • 本发明公开了一种基于多维多尺度关联样本熵的电机定子绕组退化特征提取方法及系统,方法包括:根据电机的运行参数,采集电机定子绕组的多维原始时间信号矩阵;对多维原始时间信号矩阵进行粗粒化重构,得到粗粒化重构后的一维信号矩阵;将一维信号矩阵进行重构...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的机器人流程自动化方法,涉及数据处理技术领域,解决了难以构建多模态预测模型、识别分类模型和异常检测模型分析业务数据;并难以将构建后的各种模型分别集成到机器人流程自动化程序中;最后难以评估机器人流程自动化流程的性能...
  • 本发明提供了一种基于联邦学习的样本特征分箱方法、装置及电子设备,该方法包括:各个参与方对用户特征数据进行加密得到加密用户特征数据;计算各个参与方的加密用户特征数据的用户特征统计信息;协调器对加密后的用户特征统计信息进行聚合操作,得到全局用户...
  • 本发明公开了一种螺旋桨叶片颤振识别模型的训练方法、识别方法及系统,属于机翼螺旋桨叶片异常颤振识别技术领域,该方法基于公开数据集构建源域样本,将不同颤动状态的振动信号和对应标识作为目标域样本;获取源域样本和目标域样本不同深度层振动信号的特征,...
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