本发明公开了一种基于加密的财务信息化数据处理方法和系统，方法包括：秘钥模块遍历财务文件每个位置对应的文件内容，并从文件内容中提取与财务相关的关键词；将位置代码及关键词集合作为输入数据输入秘钥模块中的密级划分模型，以输出各个位置代码对应的...

本发明涉及车载网络安全技术领域，特别涉及一种基于增量学习的车载CAN网络入侵检测系统及方法，系统包括汽车终端模块、路侧边缘模块、云端服务器和增量学习检测模块；采用了增量学习和深度神经网络（DNN）相结合的方式，使用标记的真实车辆数据训练...

本发明公开的一种滚刀故障诊断模型训练方法，包括获取滚刀原始状态数据，原始状态数据包括每个滚刀的磨损数据、转速数据以及温度数据；对原始状态数据进行预处理得到状态数据和时间序列集合；根据状态数据对滚刀状态进行分类标注，得到标签值；利用滑动窗...

本发明公开了一种基于特征还原的闪变测量方法，其步骤包括：利用两点间隔的改进Teager能量算子提取电网闪变包络D(n)；采用加五项Rife

本发明提供一种稻壳灰液态硅肥及其制备与应用方法以及稻壳灰低温碳化炉。稻壳灰液态硅肥中无定型二氧化硅含量为0.14～295g/L；稻壳灰液态硅肥是稻壳在低温碳化下经过加碱反应，稀释1～2105倍，以及调节pH后加入表面活性剂制备得到。应用...

本发明公开了一种确定阿尔茨海默症的风险要素的电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器执行计算机程序时用于实现：将多个被试者的脑区

本申请公开了一种基于软件定义的机载雷达成像方法、装置、设备及介质，涉及机载雷达成像探测技术领域，包括：获取待处理的机载雷达数据，并基于所述机载雷达数据从预先创建的算法库中确定出基于软件定义实现的预设成像方法；利用所述预设成像方法对所述机...

本申请提供一种基于超图的异常数据识别的电子设备、装置及存储介质。所述电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现：获取脑区影像数据，根据脑区影像数据构建脑区影像关联矩阵，根据脑区影像关...

本申请公开一种机器学习的SAR成像处理方法、装置及可读存储介质，涉及信息技术领域。本申请所提供的机器学习的SAR成像处理方法，通过引入了机器学习模型，在获取机载SAR采集的数据后，通过学习模型处理，筛选出数据对应的应用场景，然后根据该应...

本发明公开了一种阿尔茨海默症的预测方法和装置，所述方法包括：根据待预测的LMCI患者的脑影像数据和基因数据，构建该LMCI患者的脑区

本发明公开了一种黄蓍胶/壳聚糖/杂化纳米磷灰石三元复合多孔材料及其制备方法，该多孔材料是指将黄蓍胶与壳聚糖、杂化纳米磷灰石三种复合物在水溶液中超声搅拌均匀混合后，再添加少量冰醋酸，即得复合凝胶物，置于培养皿中预冷后冷冻干燥，最后用NaO...

本发明提供一种基于影响力超图的晚期轻度认知障碍风险预测系统及产品，其中系统包括处理子系统和风险预测子系统，风险预测子系统包括初始超图生成单元、生成器、相似性获取单元和风险预测单元；初始超图生成单元根据患者的脑区图像和基因数据得到其初始脑区

本实用新型公开了一种儿童体操架，涉及体操架技术领域，包括底板，所述底板的表面固定连接有固定轨，所述固定轨的内部滑动连接有螺纹块，所述螺纹块延伸至固定轨的外部，所述底板的表面固定连接有连接块，所述螺纹块的表面螺纹贯穿有螺纹杆，所述螺纹杆转...

本发明公开了一种穿衣辅助装置，包括主穿衣装置、抬手辅助装置、支撑结构、控制部分和凳子。本发明采用两侧夹式结构布置，主穿衣装置对称分布在两侧支撑板上，抬手辅助装置对称分布在两侧支撑结构上，控制部分和操作按钮分布在底座板上。本发明可以帮助老...

本发明公开了一种运动康复设备，属于运动康复技术领域，包括底座和设置在其上方的顶壳，所述顶壳内部设有触发组件，所述顶壳外部设有数显计数器，所述触发组件内部设有弹性支撑组件和计数组件，所述计数组件与数显计数器电性连接，所述顶壳的中部轮廓呈漏...

本实用新型公开了一种便于调节的舞蹈训练用护腰，涉及腰部保护技术领域。一种便于调节的舞蹈训练用护腰，包括绑带，还包括护腰机构和调节机构，所述绑带的表面设置有多组护腰机构，所述绑带的端头安装有调节机构，所述护腰机构包括固定架、安装板、转杆、...

本发明公开了一种图像的语义分割方法、装置及计算机可读存储介质，涉及语义分割领域，该方法包括：将原始图像切分成各个预设尺寸的图像块以及将原始图像下采样到预设尺寸的粗糙图像；对于每个图像块，将所得粗糙图像和图像块一同输入到语义分割模型中，得...

本发明公开了一种疏水的磁性离子液体及其制备方法和应用，涉及磁性离子液体领域；该疏水的磁性离子液体的结构式如下：该疏水的磁性离子液体的制备方法包括以下步骤：以1,1,3,3

本发明公开一种基于互对抗训练的异常图像检测方法、装置及介质，应用于深度学习领域的异常图像检测，包括：获取并调整检测图像；将检测图像输入到双子网络的重构网络中，然后分别输出重构图像，取其权重之和作为最终的输出；使用损失函数计算检测图像与重...

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