本技术公开了一种构件级数字孪生铁路隧道工程三维模型三维瓦片转换方法，包括步骤:打开隧道BIM模型文件，获取外部设定参数、人工约束参数以及模型信息生成三角网格模型数据；建立语义属性信息与三角网格模型之间的关联关系，逐一映射得到LOD4层级模型数据；对语义进行筛选与清洗，移除指定构件，得到LOD3层级模型数据；获取隧道模型最大外包围盒拟合椭圆柱，进行相似体块替代得到LOD2层级模型数据；通过按线路走向顺序遍历喷射混凝土构件，由此获得其包围盒几何中心点坐标，形成有序点集拟合成线作为LOD1层级模型；将不同层级的LOD模型进行格式转换，最终组织成树形结构，形成三维瓦片结构数据；本发明方法简洁、执行效率高。

 本技术公开了一种融合学习行为与时间窗口的学习表现早期预测方法，包括以下步骤:步骤1：采用时间窗口来对学习行为时间序列进行非重叠的patch构建；步骤2：采用类型嵌入的方式，将每个学习行为类型序列嵌入到一个学习行为类型token中；步骤3：将自注意力应用于整个相同学习行为的时间token；步骤4：通过嵌入获得的学习行为的类型token来整合来自不同类别的学习行为的信息，然后通过交叉注意力层的输出与学习行为的时间窗口嵌入获得的时间token连接起来；步骤5：采用多元交叉熵损失函数来评估模型预测成绩与实际成绩之间的差异。本发明不仅提高了早期学习表现预测准确率，而且通过实验证明了本发明具有有效性。

 本技术公开了一种融合多头注意力机制的风电功率预测方法，包括:S1、采集风电场风电功率特征数据和气象特征数据；S2、对特征数据进行数据清洗，使用皮尔逊系数进行气象因素相关性分析，构建数据集；S3、将数据集划分为训练集、验证集和测试集；S4、构建融合多头注意力机制的CNN‑BiLSTM风电功率预测模型；S5、使用基于非线性收敛因子和全过程柯西变异，得到融合多头注意力机制的IGWO‑CNN‑BiLSTM预测模型；S6、对测试集进行预测，并评价模型的有效性。本发明在CNN‑BiLSTM基础上引入多头注意力机制，并引入非线性收敛因子和全过程柯西变异进行优化得到IGWO，提高了风电功率的预测精度。

 本技术公开了一种基于时间稀疏S变换的地震资料时频分析方法及系统，方法包括:采集地震数据，对采集到的地震数据应用S变换进行时频分析，得到包含地震数据时频特征的时频谱；基于地震数据的采样时长和采样率特征，利用S变换时频分析得到地震数据的每个频率的窗函数；基于窗函数构建Toeplitz矩阵，并利用时频谱和Toeplitz矩阵沿时间方向反向卷积，遍历所有频率后，得到地震数据分析结果。本发明首次应用到地震数据的时频分析中，并在二维实际地震数据多尺度分析中取得了良好的效果，通过去窗口化处理，显著提高了地震数据时频分析的时间分辨率，特别是在高频部分，使得瞬态信号和地震数据的薄层识别更为精确。

 本技术公开了一种监测时序数据的自动巡检方法及系统，属于智能监控技术领域，包括:使用滑动时间窗技术，从预处理后的时序数据集中按照预设步长提取连续的数据片段作为待检测数据；从方法库中调用预先定义的异常检测算法，对提取的数据片段进行多维度分析，以识别数据中的异常情况；在检测到异常数据后，系统自动记录异常数据的类型、发生时间及其特征，然后继续检测下一个数据片段；对于无异常的数据，系统直接继续检测下一个数据片段，直到所有数据检测完毕。本发明显著提高了数据处理的准确性和可靠性，减少了人工干预的需求；且耗时较少，能够满足大规模实时数据处理的需求从而确保了监测数据的高质量和监测工作的高准确性。

 本技术涉及增材制造技术领域，具体而言，涉及一种基于晶格错配的增材制造低应力高熵合金设计系统及方法，用以有效降低梯度材料界面应力，该方法包括以下步骤:分析基体晶体结构，确定与基体晶体结构一致的高熵合金晶体结构类型；基于高熵合金晶体结构，建立高熵合金虚拟晶格近似结构模型；针对上述模型进行结构几何优化，得到稳定结构下的高熵合金晶格常数；根据上述得到的晶格常数，对比基体晶格常数来调整高熵合金各元素比例，并将重新设计的高熵合金进行计算，直至高熵合金与基体的晶格错配度较低；对设计出的具有较低晶格错配度的高熵合金和基体进行梯度设计，得到增材制造高熵合金梯度材料低晶格错配度低界面应力的设计结果。

 本技术公开了一种结合哈希时间锁与公证人机制的跨链交易方法。该方法包括公证人组的初始化与合约部署，发起跨链交易以及交易的撤回与取消。本发明通过结合公证人机制与哈希时间锁机制进行设计。可以有效的应对公证人不作为或公证人掉线导致交易失败、用户资产受损的情况，可以有效保证用户的资产安全、减少对公证人的依赖、增加交易的成功率；同时防止交易的发起者拥有单方面取消交易的权利的问题，提升了交易中双方的公平性，有效的保障了交易双方的权益。

 本技术属于软件工程技术领域，具体为基于函数选择和语义等价匹配的多函数同源漏洞检测方法。本发明方法包括签名生成和漏洞检测两个阶段；签名生成阶段包括:输入漏洞修复补丁，抽取修改方法并其中的关键修复方法；对抽取的关键修复方法进行语义等价替换后分别对语义等价替换前后的函数生成签名；漏洞检测阶段包括：输入目标检测软件，利用克隆检测软件进行预处理减少搜索空间；抽取目标检测软件中的函数并对其进行语义等价替换，分别对语义等价前后的函数生成签名，并进行两阶段签名匹配，最终输出目标项目中是否存在可疑的多方法同源漏洞。本发明方法可以帮助识别开源软件中的多方法同源漏洞，降低同源漏洞所造成的危害，提升开源软件的安全性。

 本技术涉及一种电网电磁机电暂态混合仿真方法、装置和介质，方法包括以下步骤:区分机电电磁混合系统的交流部分和直流部分；对于交流部分，根据机电电磁混合系统的应用目的划分为内部系统和外部系统，确定内部系统和外部系统的边界缓冲层，基于边界缓冲层对外部系统进行动态等值处理，得到保留系统，将保留系统处理为交流部分数据；对于直流部分，对直流部分的组件进行模块化建模，得到直流部分数据；将交流部分数据和直流部分数据共同输入到仿真软件中，得到仿真模型。与现有技术相比，本发明具有灵活性强、稳定性高等优点。

 本技术公开一种内燃机故障诊断与缺陷检测智能体系统及构建方法，本发明的大语言模型能够处理复杂的故障模式和多变的数据输入，该模型通过大量历史数据和专家知识的训练，能够更准确地识别内燃机的故障类型和原因。相比传统方法，它们不受限于固定的数学模型和规则库，能够应对新出现的故障模式，从而提高诊断的准确性。此外，该模型通常具有较快的处理速度，能够实现实时或近实时的故障诊断，有助于及时发现并解决问题，减少停机时间和维修成本。