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								      本申請公開了基于負(fù)載預(yù)測的固態(tài)硬盤功耗優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體涉及固態(tài)硬盤技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：S1.數(shù)據(jù)采集；S2.負(fù)載預(yù)測模型構(gòu)建與訓(xùn)練；S3.負(fù)載預(yù)測；S4.功耗優(yōu)化：根據(jù)負(fù)載預(yù)測結(jié)果，采用多目標(biāo)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)功耗調(diào)節(jié)算法對固態(tài)硬盤的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種需求提交過程智能質(zhì)量閥實(shí)現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技中需求過程質(zhì)量評審場景領(lǐng)域，該方法包括獲取需求描述并上傳至創(chuàng)建的大模型智能平臺，基于與已有同類需求的比對進(jìn)行文檔擴(kuò)寫，并進(jìn)行規(guī)范化處理以補(bǔ)齊缺失要素，生成需求文檔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)模型與深度學(xué)習(xí)快速生成GUI代碼方法及系統(tǒng)，涉及圖形用戶界面設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：接收多模態(tài)輸入，并進(jìn)行特征提取獲得多模態(tài)特征；采用多模態(tài)融合注意力網(wǎng)絡(luò)對多模態(tài)特征進(jìn)行融合獲得融合特征；采用基于Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一個(gè)基于大模型的微服務(wù)故障診斷與自愈系統(tǒng)，屬于軟件工程與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集層采集微服務(wù)架構(gòu)下各服務(wù)實(shí)例的多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以適應(yīng)大模型的輸入要求。隨后，大模型分析層基于預(yù)訓(xùn)練的故障診斷大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)及其調(diào)試方法，對每個(gè)業(yè)務(wù)模塊需要監(jiān)測的程序部分均具有預(yù)設(shè)輸出級別，可以根據(jù)不同程序的重要程度設(shè)置不同的輸出級別，以多輸出需要重點(diǎn)監(jiān)測的部分程序；通過調(diào)試設(shè)置模塊可以根據(jù)需求設(shè)置需要獲取調(diào)試信息的待調(diào)試業(yè)務(wù)模塊，以僅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括一種測試方法，所述測試方法包括：獲取多個(gè)被測代碼段和多個(gè)測試用例之間的初始映射關(guān)系，其中，所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關(guān)系的對象；在確定出所述初始映射關(guān)系已被破...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進(jìn)行測試的方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，生成與業(yè)務(wù)流程中資金處理節(jié)點(diǎn)一一對應(yīng)的多個(gè)頂點(diǎn)并根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的調(diào)用關(guān)系在各頂點(diǎn)之間添加跨節(jié)點(diǎn)有向邊，獲得該業(yè)務(wù)流程對應(yīng)的業(yè)務(wù)圖模型；為各頂點(diǎn)和各跨節(jié)點(diǎn)有向邊添加業(yè)務(wù)線標(biāo)簽及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗(yàn)證與相似度約束的問答生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：獲取與用戶輸入的問題相關(guān)的文檔內(nèi)容；利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段；對引用列表中的每一引用內(nèi)容進(jìn)行一致性驗(yàn)證，若任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于增強(qiáng)大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法，包括：針對用戶輸入問題，采用大語言模型抽取主題實(shí)體；采用輕量大模型獲取用戶意圖標(biāo)簽；基于用戶意圖標(biāo)簽控制知識圖譜的關(guān)系篩選與路徑擴(kuò)展過程，構(gòu)建語義路徑集合；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動(dòng)汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)，包括如下步驟：構(gòu)建電動(dòng)汽車充電行為的特征空間，分別針對連續(xù)值特征、時(shí)間相關(guān)特征和離散值特征，進(jìn)行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的條件概率建模，得到基于特征注意力和殘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過物理約束噪聲擾動(dòng)對真實(shí)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)樣本集；根據(jù)所述增強(qiáng)樣本集，對物理本構(gòu)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)；通過所述最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻(xiàn)度評估方法和系統(tǒng)，涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)設(shè)置的數(shù)據(jù)時(shí)效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個(gè)維度對應(yīng)的權(quán)重分配規(guī)則，確定訓(xùn)練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度；根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡(luò)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測方法，包括S1：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)照明多源數(shù)據(jù)集；S2：多源數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：邊緣聚合與特征提取：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)照明多源數(shù)據(jù)特征集；S4：多維度數(shù)據(jù)分析：計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能移動(dòng)式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過多源傳感器同步采集移動(dòng)式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動(dòng)態(tài)工況參數(shù)；采用多尺度頻譜模態(tài)分解構(gòu)建環(huán)境噪聲基底向量組，通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種室內(nèi)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目識別方法及相關(guān)裝置，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)用戶進(jìn)行的室內(nèi)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目準(zhǔn)確識別。本申請方法應(yīng)用于配有三軸加速度傳感器的智能設(shè)備，主要包括：獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標(biāo)用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路凝冰相變潛熱智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建三維監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)步驟，以道路側(cè)面為X軸，長度方向?yàn)閆軸，高度方向?yàn)閅軸，建立三維直角坐標(biāo)系，構(gòu)建光纖光柵傳感器分布式拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聲學(xué)測試異常處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及聲學(xué)測試技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先對聲學(xué)測試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督聚類，得到各聚類結(jié)果對應(yīng)的異常類別；根據(jù)異常類別，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識別，得到異常數(shù)據(jù)；對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為農(nóng)產(chǎn)品采樣數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括以下步驟：登記采樣批次的圖像信息、產(chǎn)地信息與產(chǎn)品品類，以及農(nóng)藥殘留量、添加劑殘留量和獸藥殘留量。本發(fā)明通過對農(nóng)產(chǎn)品果皮硬度、果肉彈性模量、呼吸速率、乙烯釋放...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及身份驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種企業(yè)登記自助服務(wù)終端及其身份驗(yàn)證方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于企業(yè)登記自助服務(wù)終端，核驗(yàn)序列號、發(fā)卡機(jī)關(guān)標(biāo)識與有效期，并將動(dòng)態(tài)二維碼參數(shù)逐項(xiàng)比對，判斷各字段一致性，依據(jù)結(jié)果與登記系統(tǒng)信息匹配，識別辦理流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高階函數(shù)和依賴代數(shù)的惡意軟件逃逸行為檢測方法，涉及函數(shù)式編程和程序分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括接收逃逸失敗惡意軟件的源代碼，并基于依賴代數(shù)理論，分析所述源代碼中的函數(shù)間的依賴關(guān)系，并構(gòu)建相關(guān)集合，其中依賴關(guān)系包括數(shù)據(jù)依賴、控制依...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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