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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發明涉及大模型技術領域，公開了一種醫學大模型回答增強方法、系統、設備及介質，采用醫學大模型對問診問題和獲取的初步回答結果進行醫學命名實體識別；基于得到的醫學實體識別結果和初步回答結果，生成結構化驗證問題集、擴展驗證問題集和反事實驗證問題集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及自然語言處理技術領域，提供一種檢索增強生成方法及裝置，本發明提供的方法，通過比較待打分召回文檔集的文檔集整體評分和評分閾值，在比較結果為文檔集整體評分小于評分閾值的情況下，基于文檔集整體評分和強化學習網絡生成檢索策略；基于檢索策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種服務器的檢索結果生成方法、裝置、計算機設備及介質，該方法包括：響應于用戶的查詢請求，利用預設的分層式索引對目標服務器的源數據進行索引檢索，確定目標數據。提取目標數據的語義向量和視覺特征，根據預設的對齊規則對齊向量和特征。提取索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種項目資源加載方法、裝置、設備及存儲介質，涉及項目資源加載方法技術領域，包括服務端將存儲的多個客戶端項目的前端資源進行分類，得到公有資源和項目私有資源；響應于客戶端初始加載項目頁面，則客戶端依次從服務端中請求公有資源和對應的項...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及缺失數據恢復技術領域，提供一種基于雙傳感器旋轉測量的噪聲溯源分析系統及方法，該系統包括：數據獲取模塊，獲取各個旋轉周期對應的能量矩陣，所述能量矩陣包括旋轉周期內各個預設方向對應的能量數據；數據計算模塊，用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習的真空預壓土體沉降預測和控制方法，旨在實現對土體沉降的精準預測與動態閉環控制。該方法采用編碼器?解碼器架構構建模型框架，經多測點時空聯合訓練及組合優化策略完成專有模型的離線生成；通過采集目標監測點的多源數據，經處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種智能化尾礦壩位移實時預測方法，屬于公共安全預測領域，其內容包括：獲取尾礦壩的在線監測歷史數據，對數據進行預處理；基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網絡模型的超參數進行優化；其次，根據優化后的超參數，訓練并構建尾礦壩位移預測模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及流域水環境污染溯源技術領域，公開了一種基于深度學習的流域非點源污染精準溯源方法，包括：構建包括污染源假設生成器和假設驗證器的生成驗證雙網絡協同框架，并建立污染源假設生成器與假設驗證器的協同優化機制；實現對污染源假設的生成和概率評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及變壓器技術領域，公開了變壓器的運行控制方法、裝置、設備、介質及程序產品，變壓器的運行控制方法包括：獲取變壓器中的多個方位在第一預設時間段的油溫數據，對多個方位的油溫數據進行特征提取和融合，得到第一預設時間段的目標油溫數據；對目標油...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種報表數據異常監控與質量評估系統、方法及電子設備，涉及數據處理技術領域，該系統包括：數據獲取模塊用于獲取企業的報表數據，并進行分析得到報表數據中每個數據類型對應的數據點；異常點分析模塊用于對數據點進行分析，結合數據類型對應的預設...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于傳感器信號相關抑制的欠定盲源分離優化方法。所述方法包括：通過對測量信號進行自適應白化處理，利用動態協方差矩陣重構技術，極大降低傳感器信號間相關性，有效壓縮特征空間維度，降低采集數據之間的耦合程度。構建基于L1范數約束的聚類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據處理技術領域，提供一種數據驅動的EBT訓練場景生成方法及系統，通過實時獲取飛行操縱數據流、生理反饋數據流以及語音交互數據流，生理反饋數據流包含瞳孔直徑變化率；基于生理反饋數據流，生成系統管理能力維度的量化評分；當其低于預設能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于量子卷積神經網絡的數據特征提取方法和裝置，方法包括：對圖像數據進行量子態編碼，得到量子態數據；構建量子核電路，并基于量子核電路對量子態數據進行映射；對量子核電路的末態進行量子測量，得到量子核矩陣；將量子核矩陣作為卷積核，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于幅相誤差和協方差矩陣聯合重構的自適應波束形成方法，包括：建立存在陣列通道幅相誤差時的干擾信號功率稀疏表示模型，將真實干擾加噪聲協方差矩陣重構轉化為幅相誤差和干擾功率的聯合估計，并將其等效表示為改進型基追蹤降噪問題；利用交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于隱變量的多視圖聚類方法、裝置、設備和存儲介質。方法包括：獲取多視圖數據的隱變量，根據隱變量得到樣本的隱表示；利用V個神經網絡將N個樣本的隱表示映射到視圖數據的特征空間得到各視圖數據的重構數據表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多尺度核注意力機制的腦網絡分析方法，包括以下步驟：對功能磁共振成像數據進行預處理，得到每個腦區的時間序列；利用皮爾遜相關性構建每個被試的初始功能腦網絡作為模型的初始輸入特征；基于多尺度核注意力機制的編碼器對初始功能腦網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種油井施工的安全監測方法及監測系統，屬于電數字數據處理技術領域，所述方法包括以下步驟：采集油井施工的監測數據；從監測數據中提取特征，并對特征和監測數據進行融合，獲得融合特征；通過基于機器學習的預測模型，對融合特征的檢測值進行預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于深度學習的單源域泛化故障診斷方法，屬于機械故障診斷領域。該方法包括：通過編碼器提取特征，得到類相關特征和類無關特征；將類相關特征和類無關特征經過特征級協混增強模塊進行增強；將增強類相關特征和增強類無關特征經過解碼器的處理；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種融合特征交互和動態加權的滑坡易發性評估方法及系統，屬于地質災害評估領域，包括步驟：建立評價指標體系并進行因子分級；采集滑坡與非滑坡點樣本數據，采用隨機森林評估因子重要性獲取初步權重，基于I?RF模型初評易發性；利用地理探測器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種壓縮空氣儲能硐庫圍巖形變監測系統，涉及硐庫圍巖技術領域，包括：數據采集模塊，在硐庫壓縮空氣入口和出口區域沿管道徑向布置同心圓監測點，獲取應變、位移的時序數據；初步篩選模塊計算位移?應變變化速率比，篩選出異常點集合A；計算模塊計...
								
            
							
            
							
						
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