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  • 本发明提供了一种基于深度学习的多源异构数据融合处理方法及系统, 包括:获取物联网终端的多源传感器数据流, 提取多源传感器数据流的模态描述向量, 生成元特征, 并将每个数据源独立封装为数据块;根据数据块中元特征向量动态分配处理路径, 对不同模...
  • 本发明属于视频特征解析技术领域, 尤其涉及一种多模态视频数据与文本数据混合融合方法及系统, 包括:基础模态融合与语义引导的多模态融合;使用预训练的视觉特征编码器提取 : 视觉数据1、视觉数据2、视觉数据3;通过文本特征编码器提取 : 文本数...
  • 本发明提出了一种集成电路的信号完整性测试方法与系统, 涉及信号处理领域, 该方法包括:获取集成电路的原始数据;将原始信号输入至训练好的完整度测试模型中, 得到由完整度测试模型输出的完整性评估结果。本发明从多角度揭示信号特性、有效区分不同类型...
  • 本发明涉及一种基于多模态融合的跑道视程预测方法, 包括以下步骤:S1、构建时空匹配的数据集, 包括Himawari‑9卫星热红外通道亮温图像数据、机场站点气象要素数据以及机场观测的RVR/MOR数据, 进行数据的清洗工作, 并划分成训练集、...
  • 本申请是关于一种锂矿找矿预测的方法及系统, 涉及矿产勘探技术领域。一种锂矿找矿预测的方法及系统, 矿体识别的预测准确率高, 能够缩短勘探周期, 降低勘探成本。本申请通过多维数据融合结合智能算法, 实现通过预测神经网络模型输出三维成矿概率, ...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的课堂多模态数据处理方法及系统, 旨在解决现有技术中, 因数据源的全局异步、模态间的非线性时序关系以及对教学语义的缺乏感知, 导致课堂多模态数据融合分析效果差的复合型技术问题。本发明的方法包括:获取课堂多模态数据...
  • 本发明公开了基于神经网络的局部放电模式融合识别方法及系统, 属于放电检测领域, 通过构建并训练跨模态特征交互融合网络进行局部放电模式识别, 在输入层获取局部放电的相位分辨局部放电数据和相位直线数据, 在网络层通过两个结构相同但权重独立的基础...
  • 本发明提供了一种河湖浊度监测方法、装置、系统和计算机可读存储介质, 应用于河湖浊度监测系统, 涉及水质监测技术领域。该方法包括:获取先验水域的水体数据, 进行预处理后提取特征向量;基于深度嵌入聚类算法对特征向量划分为多个子区域;按照预设的时...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的电磁兼容分析方法, 属于数据分析技术领域, 先采用样本电磁兼容数据构建训练样本, 以样本电磁兼容数据对应的状态构建训练标签, 获取训练数据;然后以训练数据为基础, 采用多阶信息融合优化算法对深度学习模型进行训练...
  • 本发明提出一种基于大数据分析的互感器状态预测方法, 涉及互感器状态预测领域, 具体步骤包括:构建互感器状态数据集, 将数据集中张量化时间序列数据进行分段表示, 利用正弦变换、tanh函数, 结合线性投影与跨维度差分项生成互感器状态特征向量,...
  • 本申请公开了一种林区林地识别方法、装置、设备、介质及产品, 涉及国土空间规划领域, 该方法包括提取国土变更调查数据中的林地数据;对所述林地数据依次进行空间外扩、融合和空间内缩, 生成林地融合数据;基于数字高程模型, 分别对所述林地数据和所述...
  • 本发明公开了基于大数据的环境检测数据采集处理方法及系统, 通过采集卫星遥感数据、无人机热成像数据和地面物联网设备数据, 对采集的数据进行预处理, 得到初始多模态数据;利用TCN时序卷积网络提取所述初始多模态数据中的时空特征, 并通过注意力机...
  • 本发明涉及多模态对话技术领域, 尤其涉及面向智能家居多模态对话系统的知识抽取与挖掘方法, 其包括以下步骤:S1.智能家居多模态对话系统输入数据获取;S2.多模态显性知识图谱构建;S3.多模态显性知识表示学习;S4.多模态显性知识的推理与关系...
  • 本公开涉及多模态数据融合技术领域, 具体而言, 涉及数据融合方法、装置、计算机程序产品以及车辆。待融合的数据至少包括图像数据和雷达数据, 数据融合方法包括:提取所述图像数据的浅层空间特征;对所述雷达数据进行浅层编码获取雷达特征;将所述浅层空...
  • 本发明涉及云计算与多源数据融合技术领域, 公开了基于云计算的多源数据融合方法和系统, 其中, 基于云计算的多源数据融合方法包括:获取源场景数据和目标场景数据, 通过贝叶斯神经网络建模源场景的不确定性分布, 得到带有概率分布的网络参数;计算源...
  • 本发明提供一种水轮发电机组轴承摆度趋势预测方法, 包括如下步骤:S1、采集水轮发电机组的摆度数据、运行工况参数及环境变量, 进行去噪处理和归一化操作以形成标准化特征数据集;S2、进行特征筛选, 生成综合特征后构建三维输入张量, 并传输至动态...
  • 本发明涉及一种基于大数据分析与GPT模型的锂电安全性能预测及归因系统, 包括数据采集模块、数据预处理模块、安全性能预测模块、归因分析模块及人机交互模块;数据采集模块用于从MES系统获取锂电池生产数据, 从T‑BOX终端获取使用数据以及从故障...
  • 本申请提出一种规则生成方法、故障预测方法及相关装置, 涉及数据处理技术领域。该规则生成方法可以包括:获取目标样本;其中, 所述目标样本包括正样本与负样本, 所述正样本是指发生目标故障的样本, 所述负样本是指未发生故障的样本;按照输出时间先后...
  • 本发明公开了流式时序异常检测与故障数据提取方法及系统, 通过分布式消息队列实时采集IoT设备时序数据并存储至时序数据库;对流式数据进行时间窗口对齐、清洗及特征工程, 提取窗口统计特征和基于专家知识的测点间关系特征;采用分层异常检测策略, 依...
  • 一种基于上下文感知动态图融合的多模态情感分析方法, 属于情感计算技术领域, 包括如下步骤:构建CCDGCF模型;设定输入表示;使用特定模态的编码器提取初始特征;上下文感知动态图构建与融合CCDGCF模型;回归预测头;引入模态生成对比辅助损失...
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