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								      本申請涉及生物安全實驗室的技術領域，公開一種基于物聯(lián)網(wǎng)的生物安全實驗室數(shù)字化分析方法及系統(tǒng)，方法步驟如下：先依據(jù)當前檢測場景的第一、二傳感器匹配檢測步驟；接著分別通過兩個傳感器獲取第一、二關鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù)，且第一關鍵對象處于第二關鍵對象前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能坐便器的故障診斷方法、智能坐便器及存儲介質(zhì)，所述智能坐便器的故障診斷方法包括：實時采集傳感器數(shù)據(jù)，并通過滑動窗口得到窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)；計算窗口內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括均值和標準方差；根據(jù)計算得到的統(tǒng)計數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機制的多視角信息缺失處理方法，包括以下步驟：S1：持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù)，并根據(jù)預設更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)；S2：獲取當前視角數(shù)據(jù)，并根據(jù)當前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計算方法，包括以下步驟：獲取系統(tǒng)的故障模式，進而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量；對任一所述故障模式，計算該故障模式的先驗概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點的觸發(fā)概率；基于貝葉斯定理，根據(jù)系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術領域，所述方法包括：獲取待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集，其中，所述待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集包括至少一有效數(shù)據(jù)片段；對所述至少一有效數(shù)據(jù)片段進行分析，確定所述至少一有效數(shù)據(jù)片段中的異常幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N自動換刀機構的運維方法、設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：對自動換刀機構采集原始圖像數(shù)據(jù)與音頻信號；依據(jù)目標圖像特征對原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行分類操作與語義分割操作；依據(jù)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)生成自動換刀機構在更換刀具時執(zhí)行的第二候選動作；依據(jù)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鈍性沖擊的失能評估測試方法，屬于失能測試方法技術領域，具體步驟如下：步驟S1：獲取鈍性沖擊設備的物理指標數(shù)據(jù)；步驟S2：通過行為采集設備采集沖擊位置的物理變化數(shù)據(jù)和生物靶標行為數(shù)據(jù)，并分別計算鈍性沖擊能量值和對抗失能屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于策略優(yōu)化的決策方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：接收策略集合，并根據(jù)預設的分類標識生成初始分類策略集合；通過與目標對象數(shù)據(jù)匹配生成決策結(jié)果，獲取與目標對象數(shù)據(jù)對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，包括通過分布式腐蝕傳感器采集數(shù)據(jù)并進行時空標記，計算時空相關性矩陣實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)自適應融合；構建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的腐蝕環(huán)境知識遷移框架，建立跨環(huán)境知識遷移；將融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及金融領域以及計算機技術領域，具體公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、介質(zhì)及設備。其中，方法包括：獲取用于進行模型訓練的原始數(shù)據(jù)集，所述原始數(shù)據(jù)集中包含用于進行模型訓練的若干初始數(shù)據(jù)塊；從各所述初始數(shù)據(jù)塊中確定若干參考數(shù)據(jù)塊；基于各所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：預處理模塊、三角測量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊；預處理模塊用于對接收到的無線信道狀態(tài)信息進行預處理，得到處理后信息；三角測量模塊用于基于處理后信息，進行初步定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種時間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取原始時間序列數(shù)據(jù)；對原始時間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強操作以生成增強時間序列數(shù)據(jù)；基于增強時間序列數(shù)據(jù)采用對比學習方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于儲氫容器性能測試技術領域，具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲氫容器壽命評估方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取儲氫容器在連續(xù)循環(huán)測試中的動態(tài)參數(shù)集合；根據(jù)動態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動特征組；根據(jù)壓力特征向量組生成當前循環(huán)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于太赫茲時域光譜物質(zhì)識別技術領域，尤其為一種基于Booth?CIC鑒相優(yōu)化的混合級聯(lián)THz信號處理方法。本發(fā)明采用模數(shù)混合級聯(lián)設計，具體包括高速模擬微電流放大器和基于Booth?CIC級聯(lián)的FPGA多路數(shù)字鎖相放大系統(tǒng)，顯著提升了微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于耦合變量調(diào)控的半導體激光器網(wǎng)絡同步性能提升方法，具體為：描述垂直腔面發(fā)射激光器VCSEL網(wǎng)絡在不同耦合方式下的動力學行為，建立速率方程；構建PPOI、OPOI與動態(tài)偏振注入VPOI?P、VPOI?O四類耦合變量的耦合函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及渦輪特性預測技術領域，公開了渦輪特性圖的修正方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取燃料適應性改進后渦輪進口的關鍵參數(shù)，并根據(jù)關鍵參數(shù)計算燃料適應性改進前渦輪進口的第二油氣比；基于關鍵參數(shù)以及第二油氣比計算燃料適應性改進后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語言模型技術領域，且公開了基于知識圖譜增強的大語言模型訓練方法，包括以下步驟：S1、多源異質(zhì)知識圖譜構建；S2、混合注意力異質(zhì)圖編碼；S3、雙向映射預訓練任務；S4、位置特定門控融合。該基于知識圖譜增強的大語言模型訓練方法及系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向關鍵生態(tài)評估參數(shù)估算的自動化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置，該方法包括如下步驟：匯集關鍵生態(tài)評估參數(shù)估算案例進行特征解析與學習，抽取關鍵參數(shù)估算核心知識構建知識庫，收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構建數(shù)據(jù)庫，收集、整理不同類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于任務分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：掃描源端目錄層級與目標端目錄層級，生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標端文件元數(shù)據(jù)；基于文件路徑將文件分類為源端獨有文件、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測試方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：在目標軟件的第一語言模式下，響應于用戶輸入的測試操作，得到第一測試結(jié)果、并根據(jù)測試操作生成測試腳本；切換至目標軟件的第二語言模式下，執(zhí)行測試腳本，得到第二測試結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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