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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其中，該方法獲取數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和若干個(gè)不同業(yè)務(wù)類(lèi)型的慢查詢(xún)數(shù)據(jù)；將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至運(yùn)行預(yù)測(cè)模型中，得到所述運(yùn)行預(yù)測(cè)模型輸出的運(yùn)行預(yù)測(cè)信息；將每個(gè)所述慢查詢(xún)數(shù)據(jù)輸入至對(duì)應(yīng)的慢查詢(xún)預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向多模態(tài)實(shí)時(shí)搜索的異構(gòu)數(shù)據(jù)緩存方法，涉及異構(gòu)數(shù)據(jù)緩存技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括：S10：構(gòu)建關(guān)鍵信息的實(shí)時(shí)搜索特征；S20：將各分片與各模態(tài)類(lèi)型進(jìn)行匹配；S30：明確各緩存對(duì)象的緩存區(qū)域；S40：對(duì)各緩存對(duì)象在對(duì)應(yīng)緩存區(qū)域中的搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種醫(yī)療機(jī)構(gòu)名稱(chēng)匹配方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括接收源醫(yī)療機(jī)構(gòu)名稱(chēng)字符串并進(jìn)行語(yǔ)義成分解析，獲取源醫(yī)療機(jī)構(gòu)的地理坐標(biāo)，并基于源醫(yī)療機(jī)構(gòu)的至少一個(gè)實(shí)體屬性動(dòng)態(tài)地確定搜索半徑，以地理坐標(biāo)為中心、以搜索半徑構(gòu)建地理圍欄并以此獲取候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多標(biāo)簽文本分類(lèi)的配穴推薦方法，涉及通過(guò)信息技術(shù)處于中醫(yī)穴位的領(lǐng)域，包括：S1、對(duì)中醫(yī)癥狀原始文本進(jìn)行預(yù)處理，以將中醫(yī)癥狀文本轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化輸入的新癥狀文本；S2、從穴位標(biāo)簽庫(kù)中獲取與新癥狀文本描述相適配的穴位處方，通過(guò)癥狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)輛出行風(fēng)險(xiǎn)安全評(píng)估系統(tǒng)，涉及車(chē)輛出行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括行車(chē)數(shù)據(jù)采集模塊、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算模塊、綜合風(fēng)險(xiǎn)分析模塊以及出行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊；所述行車(chē)數(shù)據(jù)采集模塊用于采集車(chē)輛的行車(chē)數(shù)據(jù)；所述風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算模塊用于分析行車(chē)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)時(shí)空建模的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速訂正方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲得整場(chǎng)功率曲線并獲得歷史時(shí)段的整場(chǎng)風(fēng)速構(gòu)建多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取局部特征，并輸入長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算各時(shí)間步特征的相關(guān)性并獲得注...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供基于PSO?SVM的ATE內(nèi)嵌式晶圓缺陷檢測(cè)方法及裝置，其中方法包括：獲取歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注確定標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)，以及建立基準(zhǔn)缺陷檢測(cè)模型；基于標(biāo)注歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合確定原始數(shù)據(jù)集，并對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程與數(shù)據(jù)規(guī)范化確定目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種自監(jiān)督對(duì)比掩碼重建的雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法及裝置，屬于雷達(dá)信號(hào)調(diào)制識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：獲取雷達(dá)信號(hào)并構(gòu)建包含有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的雷達(dá)調(diào)制信號(hào)數(shù)據(jù)集，并轉(zhuǎn)換成時(shí)頻圖像；搭建包括在線分支和目標(biāo)分支的自監(jiān)督對(duì)比掩碼圖像重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種綠氨反應(yīng)器故障模式識(shí)別方法及裝置；方法包括：獲取目標(biāo)綠氨反應(yīng)器的在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)；其中，目標(biāo)特征時(shí)序數(shù)據(jù)包括：目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫度時(shí)序數(shù)據(jù)；針對(duì)目標(biāo)振動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)和目標(biāo)溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分布式存儲(chǔ)故障恢復(fù)中的雙向增量智能合并方法，涉及分布式數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。該方法包括：接收本地及遠(yuǎn)程增量的操作序列，將操作序列映射至多維時(shí)空坐標(biāo)系，生成多維時(shí)空操作點(diǎn)集；基于多維時(shí)空操作點(diǎn)集，為各操作點(diǎn)構(gòu)建幾何因果錐，并通過(guò)分析幾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N密碼的管理方法及程序產(chǎn)品，通過(guò)將用戶(hù)輸入的明文的密碼輸入字符進(jìn)行混淆處理，以獲得對(duì)應(yīng)的字符混淆值，并刪除對(duì)應(yīng)的密碼輸入字符。從而避免外部程序直接惡意獲取密碼的明文。進(jìn)而，當(dāng)存在合法密碼讀取請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)存儲(chǔ)字符混淆值的關(guān)聯(lián)關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種海上換流站閥廳空調(diào)系統(tǒng)及其設(shè)計(jì)方法，該設(shè)計(jì)方法包括繪制焓濕圖，結(jié)合焓濕圖確定夏季室內(nèi)設(shè)計(jì)狀態(tài)點(diǎn)參數(shù)范圍；采用縫隙法計(jì)算正壓所需風(fēng)量，量取按正壓所需風(fēng)量和不小于0.5次/h計(jì)算的新風(fēng)量之間的最大值，確定新風(fēng)量；根據(jù)確定的新風(fēng)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鞋類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于生物力學(xué)模型的足部自適應(yīng)支撐調(diào)節(jié)方法，包括以下步驟：S1：足部生物力學(xué)建模：通過(guò)三維掃描獲取用戶(hù)足部幾何數(shù)據(jù)，結(jié)合步態(tài)分析采集動(dòng)態(tài)載荷參數(shù)，構(gòu)建個(gè)性化足部有限元模型；S2：應(yīng)力分布計(jì)算：在步態(tài)周期中按0%～...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種PCB信號(hào)的處理方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。本公開(kāi)的PCB信號(hào)的處理方法包括：基于PCB信號(hào)的信號(hào)信息，確定包含信號(hào)信息的第一工作表，信號(hào)信息包括信號(hào)標(biāo)識(shí)和信號(hào)長(zhǎng)度。基于信號(hào)類(lèi)型對(duì)目標(biāo)信號(hào)的信號(hào)標(biāo)識(shí)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的大語(yǔ)言模型安全決策智能體，該決策智能體包括：高層語(yǔ)義規(guī)劃器，用于接收文本形式的目標(biāo)與約束指令，同時(shí)接收環(huán)境的語(yǔ)言或視覺(jué)觀測(cè)信號(hào)，輸出文本格式化的安全風(fēng)險(xiǎn)信息與建議動(dòng)作規(guī)劃；低層動(dòng)作執(zhí)行器，用于接收環(huán)境的低維觀測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于任務(wù)語(yǔ)義感知的大模型自適應(yīng)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。包括基于目標(biāo)任務(wù)獲取若干文本數(shù)據(jù)，選取任一文本數(shù)據(jù)進(jìn)行BERT編碼得到高維語(yǔ)義向量；對(duì)高維語(yǔ)義向量進(jìn)行第一層線性變換與激活處理得到低維語(yǔ)義向量；對(duì)低維語(yǔ)義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及欺騙數(shù)據(jù)生成技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于LLM多模態(tài)數(shù)據(jù)生成的無(wú)人機(jī)抗欺騙能力提升方法，其中，方法包括：采集目標(biāo)無(wú)人機(jī)執(zhí)行飛行任務(wù)過(guò)程的多模態(tài)原始數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行時(shí)間同步和預(yù)處理，以得到對(duì)應(yīng)的多模態(tài)特征數(shù)據(jù)，且將多模態(tài)特征數(shù)據(jù)封裝為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于差異化智能調(diào)度的健身設(shè)備預(yù)約方法及系統(tǒng)，該方法允許用戶(hù)提交設(shè)備標(biāo)識(shí)或設(shè)備標(biāo)識(shí)列表、包含未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)一次或多次訓(xùn)練的訓(xùn)練計(jì)劃以及初步預(yù)約時(shí)段；服務(wù)端收到預(yù)約請(qǐng)求后，根據(jù)預(yù)約時(shí)段為黃金時(shí)段或非黃金時(shí)段執(zhí)行差異化調(diào)度，在黃金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種油氣產(chǎn)業(yè)鏈決策優(yōu)化方法及裝置，所述方法包括：獲取油氣產(chǎn)業(yè)鏈的任務(wù)集合、任務(wù)之間的依賴(lài)關(guān)系、實(shí)時(shí)資源狀態(tài)及預(yù)設(shè)資源分配函數(shù)；根據(jù)任務(wù)集合及任務(wù)之間的依賴(lài)關(guān)系，生成任務(wù)圖；根據(jù)任務(wù)圖中任務(wù)的類(lèi)型，對(duì)任務(wù)圖進(jìn)行分解，生成多個(gè)子任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳足跡動(dòng)態(tài)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的鐵路交通碳足跡動(dòng)態(tài)追蹤系統(tǒng)及方法。其包括數(shù)據(jù)采集單元用于采集列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)與牽引能耗數(shù)據(jù)；邊緣計(jì)算單元通過(guò)自適應(yīng)卡爾曼濾波對(duì)數(shù)據(jù)采集單元采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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