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								      本發(fā)明提供了一種課堂實(shí)錄視頻與知識(shí)圖譜的自動(dòng)關(guān)聯(lián)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)利用一個(gè)授課視頻內(nèi)正常情況下一定存在連續(xù)的片段隸屬于同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)或連續(xù)知識(shí)點(diǎn)的規(guī)則特性，采用以點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)行前后向知識(shí)點(diǎn)匹配的推導(dǎo)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)及面的計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種多源信息檢索融合方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)獲取的用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定查詢(xún)數(shù)據(jù)的查詢(xún)意圖類(lèi)型、意圖表征和約束條件；從預(yù)設(shè)的多類(lèi)信息源中確定與查詢(xún)意圖類(lèi)型匹配的多個(gè)目標(biāo)信息源針對(duì)每個(gè)目標(biāo)信息源，根據(jù)意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種搜索結(jié)果展示方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括：在對(duì)搜索詞進(jìn)行抽取處理，得到搜索詞關(guān)聯(lián)的第一實(shí)體，對(duì)多個(gè)目標(biāo)商品中的任意一個(gè)目標(biāo)商品的商品標(biāo)題進(jìn)行信息提煉，得到關(guān)聯(lián)的第二實(shí)體集合之后，根據(jù)第二實(shí)體集合中每一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水土流失監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的水土流失監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)及方法；所述系統(tǒng)包括：水土數(shù)據(jù)采集處理單元基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器使用NB?IoT通信技術(shù)采集氣象數(shù)據(jù)、土壤環(huán)境數(shù)據(jù)以及區(qū)域基本數(shù)據(jù)；土壤狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元使用土壤狀態(tài)標(biāo)簽機(jī)制將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的湖泊生態(tài)容量計(jì)算方法及系統(tǒng)，涉及湖泊生態(tài)容量計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：對(duì)湖泊進(jìn)行區(qū)域劃分，得到初始分區(qū)，再對(duì)初始分區(qū)進(jìn)行合并得到第二分區(qū)；對(duì)第二分區(qū)進(jìn)行水質(zhì)檢測(cè)，通過(guò)分區(qū)水質(zhì)對(duì)第二分區(qū)進(jìn)行合并，得到湖泊分區(qū)；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種大模型調(diào)用函數(shù)的方法、設(shè)備和介質(zhì)，所述方法包括：獲取用于大模型上下文協(xié)議服務(wù)器調(diào)用的原始函數(shù)調(diào)用；利用特征識(shí)別模型，確定所述原始函數(shù)調(diào)用的場(chǎng)景特征；利用聚合策略模型，基于所述場(chǎng)景特征以及所述原始函數(shù)調(diào)用，將所述原始函數(shù)調(diào)用分類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于集中參數(shù)的航空燃油齒輪泵性能預(yù)測(cè)方法，涉及航空液壓仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括依據(jù)燃油齒輪泵的幾何結(jié)構(gòu)劃分流體工作腔，定義各個(gè)流體工作腔間的流量交換關(guān)系及壓力變化關(guān)系，并建立耦合計(jì)算路徑，形成基礎(chǔ)預(yù)測(cè)模型；根據(jù)實(shí)時(shí)輸入的燃油組分參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了江河排污口污染源溯源方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)流域的多個(gè)江河排污口的當(dāng)前水質(zhì)參數(shù)、當(dāng)前流速數(shù)據(jù)以及無(wú)人機(jī)圖像；通過(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)識(shí)別當(dāng)前水質(zhì)參數(shù)的時(shí)序變化，得到未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)水質(zhì)參數(shù)，并根據(jù)預(yù)測(cè)水質(zhì)參數(shù)判斷目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的石菖蒲存儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括存儲(chǔ)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)優(yōu)化、建立石菖蒲存儲(chǔ)環(huán)境評(píng)估模型和石菖蒲存儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)。本發(fā)明屬于存儲(chǔ)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體是指基于人工智能的石菖蒲存儲(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，本方案通過(guò)引入共享編碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)與自我學(xué)習(xí)的方法，屬于光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集光伏電站的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化特征集進(jìn)行在線增量學(xué)習(xí)，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)發(fā)電量初始預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估和優(yōu)化；對(duì)歷史光伏發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及石油生產(chǎn)領(lǐng)域，提供一種石油生產(chǎn)流程自主診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分割得到生產(chǎn)數(shù)據(jù)序列，提取目標(biāo)診斷數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)；進(jìn)行去中心化并計(jì)算協(xié)方差矩陣和特征值，從而得到空間特征維度后，進(jìn)行投影得到投影特征，投影得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及赤潮預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時(shí)間區(qū)間與低秩時(shí)頻Trasformer的赤潮預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括獲取海洋赤潮多源數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；利用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征融合；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種工業(yè)設(shè)備軌跡誤差大數(shù)據(jù)分析與智能補(bǔ)償方法及系統(tǒng)，涉及智能誤差補(bǔ)償技術(shù)領(lǐng)域，包括采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并分段處理，提取運(yùn)動(dòng)特征生成特征指紋并與特征指紋庫(kù)比對(duì)計(jì)算特征偏差；將特征偏差分配至多智能體分析區(qū)域誤差特征，構(gòu)建誤差傳遞鏈；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多輪對(duì)話(huà)樣本數(shù)據(jù)生成的方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，該方法可以包括：將對(duì)話(huà)提示信息輸入到大語(yǔ)言模型中，生成符合所述對(duì)話(huà)提示信息中的對(duì)話(huà)目標(biāo)的系統(tǒng)回復(fù)信息；其中，所述對(duì)話(huà)提示信息還包括：種子對(duì)話(huà)內(nèi)容；所述系...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，用于訓(xùn)練醫(yī)療報(bào)告解讀大語(yǔ)言模型，以使得訓(xùn)練得到的醫(yī)療報(bào)告解讀大語(yǔ)言模型既能輸出與輸入的目標(biāo)醫(yī)療報(bào)告和目標(biāo)待解答問(wèn)題對(duì)應(yīng)的目標(biāo)醫(yī)療報(bào)告解讀結(jié)果，又能輸出用于描述基于目標(biāo)醫(yī)療報(bào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種腦機(jī)接口信號(hào)增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：將設(shè)定的條件模態(tài)腦數(shù)據(jù)分別與各目標(biāo)模態(tài)腦數(shù)據(jù)組成多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對(duì)，通過(guò)腦數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練特征提取模塊輸出多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對(duì)的異質(zhì)空間特征，通過(guò)超維度對(duì)齊模塊利用變換矩陣將得到多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提供一種基于聚類(lèi)與密度評(píng)估的離散電磁信號(hào)樣本回放方法及裝置，該方法包括：對(duì)離散電磁信號(hào)的樣本進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的樣本進(jìn)行聚類(lèi)與重要性評(píng)估，得到有序回放樣本集；對(duì)有序回放樣本集中的樣本進(jìn)行密度評(píng)估...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及配電網(wǎng)領(lǐng)域，具體涉及公開(kāi)了一種高壓輸電線路故障的識(shí)別及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本包括高壓輸電線路的電信號(hào)時(shí)序數(shù)據(jù)及其真實(shí)狀態(tài)；使用訓(xùn)練樣本對(duì)預(yù)設(shè)的識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的識(shí)別模型，識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于相空間張量高階奇異值分解的OLTC故障診斷方法，涉及有載分接開(kāi)關(guān)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，用于利用多測(cè)點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)的特征信息，實(shí)現(xiàn)OLTC機(jī)械故障的精確診斷。包括步驟：S1、OLTC振動(dòng)信號(hào)相空間張量表示；S2、基于高階奇異值分解HOSVD分解相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了風(fēng)機(jī)葉片覆冰監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：采集多源數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)包括在風(fēng)機(jī)葉片預(yù)設(shè)位置布置多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)、環(huán)境氣象數(shù)據(jù)和風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)；將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并對(duì)融合后數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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