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          • 本發(fā)明公開了一種面向關(guān)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(guān)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(guān)鍵參數(shù)估算核心知識構(gòu)建知識庫,收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,收集、整理不同類...
          • 本發(fā)明涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)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(gòu)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)...
          • 本發(fā)明涉及渦輪特性預測技術(shù)領(lǐng)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(guān)鍵參數(shù),并根據(jù)關(guān)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(guān)鍵參數(shù)以及第二油氣比計算燃料適應性改進后...
          • 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(gòu)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)...
          • 本發(fā)明屬于太赫茲時域光譜物質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)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...
          • 本發(fā)明屬于儲氫容器性能測試技術(shù)領(lǐng)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...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)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...
          • 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...
          • 本申請涉及金融領(lǐng)域以及計算機技術(shù)領(lǐng)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...
          • 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(shù)領(lǐng)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(guān)性矩陣實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應融合;構(gòu)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...
          • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)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...
          • 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(shù)領(lǐng)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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N自動換刀機構(gòu)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(gòu)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(gòu)在更換刀具時執(zhí)行的第二候選動作;依據(jù)第一...
          • 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(shù)領(lǐng)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...
          • 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...
          • 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...
          • 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)...
          • 本申請涉及生物安全實驗室的技術(shù)領(lǐng)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(guān)鍵對象的狀態(tài)數(shù)據(jù),且第一關(guān)鍵對象處于第二關(guān)鍵對象前...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學習行為分析驅(qū)動的學習設備輔助優(yōu)化系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)增強與反饋技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建分布式學習框架,在本地設備端進行特征提取;動態(tài)調(diào)整各模態(tài)的權(quán)重分配;構(gòu)建時空連續(xù)的認知狀態(tài)圖譜;將數(shù)學公式和物理定律結(jié)構(gòu)化為符號規(guī)則;記錄學...
          • 本發(fā)明提供了一種用于超長文本處理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分割技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取待輸入文件并將所述文件轉(zhuǎn)化為txt格式,得到格式文件;將所述格式文件進行第一次清洗,得到第一清洗文件;統(tǒng)計所述清洗文件中高頻詞匯并進行高頻詞匯的符號...
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