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								      本申請實(shí)施例提供一種基于退役風(fēng)機(jī)的三維塔筒建筑構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備，涉及風(fēng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對展示的三維的塔筒部件，進(jìn)行切割處理，得到多個三維的塔筒子部件；響應(yīng)于對部件組裝類型的選擇操作，根據(jù)所選擇的部件組裝類型，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擬態(tài)思想的代碼動態(tài)混淆編譯方法、系統(tǒng)及設(shè)備。所述方法包括：源碼感知，結(jié)合大型語言模型與專家知識，對關(guān)鍵函數(shù)進(jìn)行編譯器注釋；提取全局字符串常量，將字符的ASCII值編碼為MBA表達(dá)式，在常量被使用處插入解碼函數(shù)，并對數(shù)據(jù)段...
								
            
							
            
							
						
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								      基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及扶梯故障預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域。基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法，應(yīng)用于扶梯運(yùn)維管理終端，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)目標(biāo)時長內(nèi)目標(biāo)扶梯所處的環(huán)境數(shù)據(jù)以及目標(biāo)扶梯運(yùn)行時的多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)；對多模態(tài)運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)全生命周期下的元學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)采樣頻率采集原始數(shù)據(jù)流，得到帶有階段標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)集；對其進(jìn)行空值?零值清洗，輸出粗篩數(shù)據(jù)集；按生命周期階段劃分為若干元學(xué)習(xí)任務(wù)，采用基于梯度的模型無關(guān)元學(xué)習(xí)框架，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)檢測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于遞歸趨勢預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng)，傳感器數(shù)據(jù)處理模塊提取得到傳感器的即時讀數(shù)，并且計(jì)算得到傳感器的趨勢預(yù)測值和水平預(yù)測值；傳感器數(shù)據(jù)處理模塊與火災(zāi)預(yù)測模塊通過執(zhí)行通信管理服務(wù)模塊設(shè)定的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大語言模型的實(shí)體處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及大語言模型、自然語言處理、命名實(shí)體識別等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過大語言模型從語料庫中識別初始實(shí)體、所述初始實(shí)體所屬的識別類型，以及所述初始實(shí)體與目標(biāo)類型之間的相關(guān)性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種跨工況的裝備未知故障多層級智能診斷方法及系統(tǒng)，包括分別采集源域和目標(biāo)域在不同工況下的裝備運(yùn)行狀態(tài)的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)；分別對源域振動數(shù)據(jù)和目標(biāo)域振動數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得源域數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)域數(shù)據(jù)特征；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號驅(qū)動的軸承故障診斷方法，屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，大量減少了對大型軸承的故障樣本實(shí)驗(yàn)，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實(shí)際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種CAES與高壓變頻器集成的多時間尺度能量協(xié)同優(yōu)化方法，包括：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；采用非均勻時間加權(quán)正交分解NTW?POD提取熱梯度特征，建立熱?電?機(jī)耦合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)多時間尺度數(shù)據(jù)融合；構(gòu)建物理模型與殘差分離的雙時間尺度框...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取權(quán)重正樣本訓(xùn)練集和權(quán)重負(fù)樣本訓(xùn)練集，權(quán)重正樣本訓(xùn)練集和權(quán)重負(fù)樣本訓(xùn)練集通過對預(yù)設(shè)的未標(biāo)記樣本集進(jìn)行標(biāo)注篩選獲得；基于預(yù)設(shè)的無偏正樣本與無標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零樣本時間序列預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建時間序列生成模塊，并通過獲取的源域數(shù)據(jù)將生成模塊訓(xùn)練至穩(wěn)定收斂，輸入采集的隨機(jī)噪聲生成偽目標(biāo)序列；構(gòu)建時間序列預(yù)測模塊，將偽樣本序列作為預(yù)測模塊的訓(xùn)練集，輸入預(yù)測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的海洋三維溫鹽場預(yù)測方法，首先，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)所需的衛(wèi)星遙感海表溫度、海表高度異常以及海洋三維再分析數(shù)據(jù)集。然后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的時空變化特性以及三維溫鹽場的時空變化特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種二進(jìn)制編碼策略下基于截斷測量的融合估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于多傳感器融合估計(jì)領(lǐng)域。為解決多傳感器融合估計(jì)存在截斷測量現(xiàn)象，以及網(wǎng)絡(luò)通信負(fù)擔(dān)大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合誤差大的問題。本發(fā)明針對帶有截斷測量的非線性時滯系統(tǒng)，考慮基于均勻量化的二進(jìn)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種推薦模型訓(xùn)練方法、推薦方法和裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明的一具體實(shí)施方式包括：能夠利用用戶針對對象發(fā)生的歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦模型包含的用戶興趣分解器，輸出用戶針對對象發(fā)生的多種行為偏好；并利用行為偏好訓(xùn)練推薦模型包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)可視化方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：對數(shù)據(jù)可視化需求對應(yīng)的可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理，并將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)；識別圖數(shù)據(jù)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，基于社區(qū)結(jié)構(gòu)識別結(jié)果對圖數(shù)據(jù)進(jìn)行社區(qū)合并，并通過預(yù)設(shè)布局算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維地質(zhì)模型與WebGIS融合的方法，旨在解決現(xiàn)有方法存在數(shù)據(jù)互通性差、空間分析能力有限、實(shí)時更新困難和模型加載效率低的問題，方案主要包括：提取地質(zhì)模型數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化格式處理；輕量化處理，并將地質(zhì)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字駕駛艙業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種數(shù)字駕駛艙指標(biāo)響應(yīng)優(yōu)化方法及裝置，具有如下步驟：S1、定義一級緩存，存儲高頻訪問和實(shí)時性要求最高的數(shù)據(jù)，需要毫秒級更新并即時顯示的大屏核心數(shù)據(jù)；S2、定義二級緩存，存儲訪問頻率較低、但仍可能頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于列存儲的數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取數(shù)據(jù)查詢請求對應(yīng)的過濾條件；在過濾條件滿足預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)查詢條件的情況下，確定過濾條件中的第一列過濾條件對應(yīng)的第一查詢結(jié)果；根據(jù)第一查詢結(jié)果對過濾條件中的第二列過濾條...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理、金融和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開了一種自然語言轉(zhuǎn)SQL方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法中利用通過LangChain框架的鏈?zhǔn)剿季S能力連接的關(guān)鍵詞提取工具和大語言模型中，準(zhǔn)確且快速的生成SQL語句，消除技術(shù)技能的壁壘，使業(yè)務(wù)人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的數(shù)據(jù)同步先驗(yàn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高數(shù)據(jù)同步成功率，保障數(shù)據(jù)匯聚的連續(xù)性與穩(wěn)定性，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集與初步整理：執(zhí)行數(shù)據(jù)同步任務(wù)前，數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測工具主...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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