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								      本發(fā)明涉及人工智能服務(wù)器防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種人工智能服務(wù)器用防護(hù)設(shè)備，包括防護(hù)箱，所述防護(hù)箱的上側(cè)外壁固定連接有控制中心，所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有散熱扇，所述防護(hù)箱的內(nèi)部固定連接有支撐組件一，所述支撐組件二的內(nèi)部設(shè)置有連接組件，所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N灰度策略的配置方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，能夠降低系統(tǒng)中灰度策略的冗余度。該方法包括：獲取目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置信息，灰度配置信息用于指示目標(biāo)業(yè)務(wù)的灰度配置策略。基于灰度配置信息，從灰度集成模塊中確定多個(gè)目標(biāo)灰度邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于TA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括確定目標(biāo)回退模式，根據(jù)目標(biāo)回退模式和回退規(guī)則登記表確定待回退對(duì)象和待回退對(duì)象對(duì)應(yīng)的表類型；目標(biāo)回退模式為系統(tǒng)使用人員確定的；待回退對(duì)象對(duì)應(yīng)回退...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頁面訪問頻率確定方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取頁面緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)，所述頁面緩沖區(qū)位于任一所述內(nèi)存中；所述頁面緩沖區(qū)用于存儲(chǔ)被運(yùn)行在所述處理器核上的應(yīng)用訪問過的至少部分虛擬頁面的頁面標(biāo)識(shí)，根據(jù)所述至少部分虛擬頁面的頁面標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，能夠解決相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)處理效果較差的問題。該方法包括：獲取通信系統(tǒng)檢測(cè)業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證，確定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中每條數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證結(jié)果；刪除業(yè)務(wù)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種文旅類信息的處理方法，包括：構(gòu)建一文旅知識(shí)圖譜；融合所述文旅知識(shí)圖譜到一旅游路徑?jīng)Q策模型；所述旅游路徑?jīng)Q策模型獲取文旅用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)和/或當(dāng)前旅游地的文旅狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；生成所述文旅用戶的實(shí)時(shí)推薦旅游信息。這樣本發(fā)明中可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)調(diào)試終端，屬于數(shù)據(jù)調(diào)試技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)獲取層和模擬仿真層，通過在內(nèi)設(shè)置指向性強(qiáng)的數(shù)據(jù)采集模塊，根據(jù)通信協(xié)議等內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)的定向采集，且在采集時(shí)進(jìn)行采集策略的制定，能夠大大提高數(shù)據(jù)采集的效率與效果，使得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于知識(shí)圖譜的工業(yè)生產(chǎn)參數(shù)智能匹配方法及系統(tǒng)。對(duì)生產(chǎn)過程中的過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化的過程張量和約束向量；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從過程張量中提取設(shè)備特征向量，對(duì)設(shè)備特征向量在雙曲空間和球面空間進(jìn)行投影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)包，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)包的五元組，使用目標(biāo)SBC算法識(shí)別目標(biāo)數(shù)據(jù)包的類別，目標(biāo)SBC算法包括N層目標(biāo)分類器，N層目標(biāo)分類器中第i層目標(biāo)分類器的一個(gè)輸出為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于決策邊界敏感性感知適應(yīng)的跨工況故障診斷方法及裝置，屬于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括收集目標(biāo)監(jiān)測(cè)設(shè)備源工況下不同故障狀態(tài)的有標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)和待遷移目標(biāo)工況下不同故障狀態(tài)的無標(biāo)簽檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)；基于源域數(shù)據(jù)建立初始的決策邊界；基于目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種港口設(shè)備運(yùn)維性態(tài)識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：獲取多源檢測(cè)信號(hào)；利用改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波器對(duì)所述多源檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到樣本信號(hào)；通過小波變換和傅里葉變換將所述樣本信號(hào)分解為多尺度頻域特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該鉆頭切削齒的設(shè)計(jì)參數(shù)生成方法包括：獲取不同類型的鉆頭切削齒的參數(shù)和鉆頭切削齒的各項(xiàng)性能指標(biāo)之間的映射關(guān)系，其中，鉆頭切削齒的參數(shù)包括鉆頭切削齒的結(jié)構(gòu)參數(shù)和材料參數(shù)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了漏洞知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法、漏洞報(bào)告生成方法及相關(guān)裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及信息處理、AI等技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：將多條漏洞記錄劃分到多個(gè)類別，得到聚類結(jié)果；其中，每條漏洞記錄屬于至少一個(gè)類別；基于聚類結(jié)果中各條漏洞記錄...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于大模型和因果分析的知識(shí)追蹤方法和裝置，涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過零樣本提示學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大語言模型對(duì)歷史作答內(nèi)容進(jìn)行多維度分析，生成對(duì)歷史作答內(nèi)容的歸因解釋；利用時(shí)序因果注意力機(jī)制對(duì)待測(cè)試題與歷史作答內(nèi)容的歸因解釋之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于認(rèn)知風(fēng)格理論的知識(shí)追蹤方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括步驟：統(tǒng)計(jì)學(xué)生答題行為數(shù)據(jù)，提取并嵌入認(rèn)知特征；構(gòu)建多認(rèn)知特征融合的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的預(yù)測(cè)模型;基于認(rèn)知風(fēng)格理論，對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)是關(guān)于一種智慧果園水肥智能管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取具有采集時(shí)間戳的果園環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；將所述降水量與所述土壤濕度進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，得到降水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與土壤濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；獲取作物目標(biāo)土壤濕度并確定灌溉量，根據(jù)灌溉設(shè)備參數(shù)分配灌溉時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N管道作業(yè)管理系統(tǒng)，涉及管道作業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，能夠降低作業(yè)過程的安全風(fēng)險(xiǎn)。該系統(tǒng)包括：組織用戶管理模塊，用于獲取目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息。崗位角色管理模塊，用于基于目標(biāo)作業(yè)人員的用戶信息，確定目標(biāo)作業(yè)人員的崗位角色。作業(yè)許可管理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于農(nóng)作物長勢(shì)評(píng)估方法，包括獲取農(nóng)作物生長圖像，并進(jìn)行圖像預(yù)處理；對(duì)農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，構(gòu)建生長空間狀態(tài)矩陣；利用蟲害檢測(cè)模型和病害檢測(cè)模型對(duì)網(wǎng)格子圖像進(jìn)行蟲害檢測(cè)，輸出蟲害子圖像和病害子圖像的區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧教育領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧教室管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：管理模塊、展現(xiàn)模塊、控制模塊、采編模塊、實(shí)時(shí)部件、公共部件，管理模塊包括參數(shù)配置、用戶管理、終端管理、統(tǒng)計(jì)分析、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、內(nèi)容管理；控制模塊包括接入模塊、業(yè)務(wù)集成接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于AI Copilot的車輛維修建議生成方法及相關(guān)裝置，該方法包括：通過診斷設(shè)備獲取目標(biāo)車輛的故障碼和車輛信息；根據(jù)故障碼和車輛信息，通過AI Copilot模型生成目標(biāo)車輛的a個(gè)第一維修建議；獲取a個(gè)第一維修建議中...
								
            
							
            
							
						
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