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								      本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法，通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設監(jiān)測點，采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)；采用多周期參數(shù)提取構建數(shù)據(jù)項集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關聯(lián)項；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及太陽輻照度預測技術領域，公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽輻照度預測方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角，基于云層圖像與風速矢量計算云層移動速度與方向，得到云運動軌跡分布，結合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置，通過創(chuàng)新性地構建多源數(shù)據(jù)預處理機制，通過時序插值和異常值檢測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。設計基于隨機森林的智能特征提取模型，結合信息增益分裂和主成分分析，將高維稀疏特征轉化為低維稠密表示。引入多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了提出了一種基于時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡的氣溫數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，包括：步驟1，針對目標站點，在預設歷史范圍內(nèi)預設時距的各歷史時間點，獲取目標氣象站點以及相距目標站點預設距離內(nèi)所有氣象站點的日平均氣溫數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；步驟2，構建改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法包括：獲取當前急剎車行為的多模態(tài)信息；基于當前急剎車行為的多模態(tài)信息，確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因；基于當前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設備健康監(jiān)測與故障診斷技術領域，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng)，其中，一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括：采集離心泵多源異構數(shù)據(jù)并預處理；提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構建最優(yōu)特征子集；構建多層級動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種手術機器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集所述手術機器人在手術過程中的運行參數(shù)；對于任一次手術，獲取該手術過程手術機器人的多個執(zhí)行動作，以及各執(zhí)行動作期間對應的參數(shù)序列；對于任一種執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，特別是涉及一種UV標簽紙切割設備的運維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括：獲取歷史時間段生產(chǎn)的UV標簽紙的推理變形量Def1；如果Def1與實際變形量Def2
							
            
							
						
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								      本申請屬于注塑技術領域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預測方法及預測系統(tǒng)。螺桿最小位置預測方法包括：獲取歷史注塑參數(shù)集，所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個歷史注塑參數(shù)子集，同一個注塑周期內(nèi)的至少一個注塑參數(shù)作為一個所述歷史注塑參數(shù)子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法，涉及橋梁阻尼比識別技術領域，所述橋梁阻尼比識別方法，包括以下步驟：輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡映射得到輸出位移；輸出位移經(jīng)過自動微分得到各微分項；無量綱處理各參數(shù)與微分項，構建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質(zhì)量監(jiān)控技術領域，具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡并提取關鍵異常特征向量；量化評估各類飼料子圖網(wǎng)絡與當前倉儲實際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結果選定當前時刻圖網(wǎng)絡，并提取倉儲環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應譜峭度解卷積的復合故障信號分離方法，包括：S1，降噪處理原始復合故障信號；S2，通過希爾伯特包絡解調(diào)對降噪后復合故障信號進行分離；S3，通過貝葉斯目標函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜增強關系圖卷積網(wǎng)絡的潛在供應商推薦方法，涉及卷積網(wǎng)絡技術領域，包括先采集供應鏈數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理、規(guī)則匹配篩選實體及關系并標準化，構建供應鏈知識圖譜；再用關系圖卷積網(wǎng)絡處理知識圖譜，得到增強模型；隨后訓練模型并預測供應商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種基于知識圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件，基于目標源數(shù)據(jù)格式確定相應處理策略，確定每一數(shù)據(jù)與目標源數(shù)據(jù)特征的關聯(lián)相似度，基于關聯(lián)相似度確定第一抽取結果，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于無監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖像檢索技術領域；包括：獲取壁畫圖像，構建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫；遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫中的每張圖像，并基于特征工程提取每張圖像的特征，構建特征數(shù)據(jù)庫；獲取查詢目標，基于特征工程提取查詢目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法，步驟如下：接收用戶上傳多種格式文檔，提取文本與圖像資源，用多模態(tài)大語言模型理解圖像生成描述文本；利用大型語言模型構造提示詞模板，處理三類輸入文件提取關鍵信息構建知識模型；接受用戶輸入構造增強型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種數(shù)據(jù)關聯(lián)失效的解決方法及裝置，涉及電子政務數(shù)據(jù)治理技術領域；包括：步驟1：使用UUIDv4格式建立與標準的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系，根據(jù)需求建立冗余編碼與標準編碼的動態(tài)映射關系，為每個行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法，包括：根據(jù)spark處理需求，對多端數(shù)據(jù)關聯(lián)任務對應的待連接數(shù)據(jù)進行分區(qū)，以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對應的目標分區(qū)；根據(jù)sp...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種對qcow2文件是否存在游離數(shù)據(jù)進行快速檢查的方法，包括以下步驟：步驟一：建立一個空的雙向鏈表；步驟二：解析qcow2文件，循環(huán)獲取所有二級表的表項記錄；步驟三：為每個二級表的表項建立一個鏈表節(jié)點，節(jié)點包含開始位置和結束位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供針對hadoop集群數(shù)據(jù)快速恢復方法，涉及糾刪碼技術領域，包括通過計算待恢復數(shù)據(jù)塊的重要性得分，基于非線性副本數(shù)調(diào)整函數(shù)確定目標副本數(shù)，結合網(wǎng)絡拓撲信息計算負載權重選擇候選節(jié)點，利用長短期記憶網(wǎng)絡預測節(jié)點故障概率，并基于重要性得分...
								
            
							
            
							
						
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