隐藏主题检测

主题建模：使用方法如LDA（Latent Dirichlet Allocation），通过分析文本数据中的词语模式，找出隐藏的主题。

语义分析：运用自然语言处理技术将文本转化为向量，使用词向量模型（如Word2Vec）捕捉语义相似度，从中发掘隐藏主题。

聚类分析：将文本数据进行向量化处理，然后使用聚类算法（如K-means），以识别文本中的隐藏主题类别。

母题分析：以指定的词典为基础，计算文本中词汇的频率和共现关系，通过图模型识别出潜在的主题。

时间序列分析：对文本数据进行时间上的变化分析，识别随时间推移而出现的隐藏主题趋势和模式。

光谱分析仪：用于检测物质的光谱特征，以识别成分、结构和浓度变化。

红外热成像仪：通过检测物体的热辐射，用于发现隐藏的热点或异常热点，适合墙体、设备中的隐蔽问题检测。

X射线检测仪：利用X射线穿透能力检测物体内部结构，常用于无损检测，发现内部缺陷或异物。

超声波探伤仪：通过超声波检测材料内部缺陷，适用于金属、复合材料等内部裂纹、夹杂物的探测。

磁粉探伤仪：使用磁粉和磁场检测铁磁性材料的表面和近表面缺陷，如裂纹和气孔。

涡流检测仪：利用电磁感应原理检测导电材料内部和表面裂纹，适用于管道、钢板等检测。

激光雷达（LiDAR）：通过激光测距生成高分辨率三维图像，用于考古、树木研究以及地形扫描。

视频内窥镜：配有摄像头的柔性管，用于查看难以接触到的内部区域，如引擎、管道内部。