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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N項(xiàng)目測(cè)試方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于軟件測(cè)試領(lǐng)域，該方法包括：獲取針對(duì)待測(cè)項(xiàng)目的用戶使用數(shù)據(jù)集合；在用戶使用數(shù)據(jù)集合中分別獲取各用戶使用數(shù)據(jù)在待測(cè)項(xiàng)目中所對(duì)應(yīng)的功能模塊，功能模塊存在多個(gè)，進(jìn)而基于各功能模塊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)移動(dòng)最小二乘法與圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間地圖構(gòu)建方法，包括以下步驟：構(gòu)建交通出行時(shí)空數(shù)據(jù)集并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；進(jìn)行控制點(diǎn)相對(duì)于中心點(diǎn)的坐標(biāo)變換，得到控制點(diǎn)新坐標(biāo)；使用引入KD樹改進(jìn)的移動(dòng)最小二乘法求解仿射變換矩陣，從而基于控...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種關(guān)于性能問(wèn)題的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取關(guān)于解決電子設(shè)備性能問(wèn)題的多個(gè)源數(shù)據(jù)；從每個(gè)源數(shù)據(jù)中提取多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn)，以及多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；多種類型的實(shí)體節(jié)點(diǎn)包括性能問(wèn)題描述、場(chǎng)景、性能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)基于預(yù)先配置的第一網(wǎng)頁(yè)地址，爬取得到與第一網(wǎng)頁(yè)地址相關(guān)的多個(gè)第二網(wǎng)頁(yè)地址；從多個(gè)第二網(wǎng)頁(yè)地址中選取滿足預(yù)設(shè)條件的目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)地址；基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)地址，獲取目標(biāo)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于用戶行為分析的熱點(diǎn)指標(biāo)推送方法，包括：獲取未訪問(wèn)用戶的基本信息確定共享權(quán)限等級(jí)以及可共享用戶，獲取每個(gè)可共享用戶在歷史時(shí)段的歷史行為信息，根據(jù)歷史行為信息確定規(guī)律指標(biāo)、規(guī)律指標(biāo)的目標(biāo)時(shí)間間隔、無(wú)規(guī)律指標(biāo)以及無(wú)規(guī)律指標(biāo)的目標(biāo)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級(jí)分解與跨域增廣的風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)方法，包括：首先，獲取風(fēng)機(jī)功率數(shù)據(jù)集和當(dāng)?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù)集，篩選相關(guān)特征數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理后將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。其次，構(gòu)建用于風(fēng)機(jī)功率預(yù)測(cè)的TAformer模型。接著，利用風(fēng)機(jī)的功率與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于情感分析領(lǐng)域，具體為一種情感分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中一種情感分析方法，包括：響應(yīng)啟動(dòng)指令開始采集用戶的原始狀態(tài)數(shù)據(jù)，并確認(rèn)原始狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的時(shí)間窗口；對(duì)原始狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗數(shù)據(jù)；基于清洗數(shù)據(jù)分類提取關(guān)鍵特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信任域擴(kuò)展的操作系統(tǒng)內(nèi)核設(shè)計(jì)方法及裝置，所述方法包括：獲取基于Rust語(yǔ)言構(gòu)建的Rust?TPM庫(kù)和Rust?IMA庫(kù)，利用Rust自身的安全屬性，減少安全漏洞且提高代碼的可靠性；基于Rust?TPM庫(kù)和Rust?IMA...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、模型調(diào)整方法，文本質(zhì)控裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。所述數(shù)據(jù)標(biāo)注方法包括：獲取待標(biāo)注文本數(shù)據(jù)，以及所述待標(biāo)注文本數(shù)據(jù)所在領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)庫(kù)；將所述待標(biāo)注文本數(shù)據(jù)與所述專業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配，獲取匹配成功的專業(yè)文本數(shù)據(jù)；基于所...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大模型的知識(shí)智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：S1.構(gòu)建時(shí)序知識(shí)圖譜；實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并構(gòu)建時(shí)序知識(shí)圖譜；S2.進(jìn)行信息融合；采用跨模態(tài)注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息融合：S3.構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)以及信息驗(yàn)證架構(gòu)。本申請(qǐng)從時(shí)間維度上，構(gòu)建知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力供需平衡綜合風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)和防控方法，包括建立電力供需平衡綜合風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)體系、預(yù)測(cè)電源保供能力、動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶側(cè)負(fù)荷優(yōu)先級(jí)等步驟。通過(guò)獲取實(shí)時(shí)電源供給、負(fù)荷需求和天氣變化等數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力供需平衡綜合風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)和防控系統(tǒng)，包含電力供需平衡綜合風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)模塊、電源保供能力預(yù)測(cè)模塊、電網(wǎng)保供風(fēng)險(xiǎn)防控模塊、負(fù)荷優(yōu)化及控制模塊以及數(shù)據(jù)庫(kù)模塊。通過(guò)電力供需平衡風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)；電源保供能力預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種印刷包裝箱的排產(chǎn)管控系統(tǒng)，包括：生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)測(cè)模塊，用于進(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的監(jiān)測(cè)，獲取生產(chǎn)設(shè)備信息；環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊，用于進(jìn)行生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)測(cè)，獲取到生產(chǎn)環(huán)境信息；產(chǎn)品監(jiān)測(cè)模塊，用于進(jìn)行產(chǎn)品監(jiān)測(cè)，獲取到產(chǎn)品監(jiān)測(cè)信息；人員監(jiān)測(cè)模塊，用于進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資產(chǎn)故障預(yù)警系統(tǒng)，包括：獲取模塊，用于獲取歷史故障日志，根據(jù)歷史故障日志生成對(duì)應(yīng)資產(chǎn)的重要評(píng)價(jià)值；設(shè)定模塊，用于根據(jù)重要評(píng)價(jià)值設(shè)定每個(gè)資產(chǎn)的相鄰采集時(shí)間節(jié)點(diǎn)的時(shí)間間隔并獲取歷史狀態(tài)參數(shù)；確定模塊，用于將歷史狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種行政事務(wù)用智能審批平臺(tái)，該平臺(tái)包括：采集模塊、判定模塊、第一確定模塊、第二確定模塊、排序模塊、預(yù)審模塊、調(diào)整模塊以及審批模塊。本發(fā)明通過(guò)多層級(jí)的篩選機(jī)制，能夠精準(zhǔn)識(shí)別出符合特定條件的申請(qǐng)材料，逐步縮小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于視覺與超聲的飛機(jī)損傷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于飛機(jī)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括如下步驟：獲取飛機(jī)預(yù)設(shè)區(qū)域的殼體表面圖像信息和超聲檢測(cè)信息；對(duì)飛機(jī)預(yù)設(shè)區(qū)域的殼體表面圖像信息進(jìn)行優(yōu)化處理，得到優(yōu)化表面圖像信息，并使用深度學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的AR動(dòng)態(tài)環(huán)境感知算法的方法，包括以下流程步驟：步驟1：利用安裝在工作場(chǎng)景內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集環(huán)境內(nèi)多模態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2：通過(guò)數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)步驟1采集的數(shù)據(jù)僅此年數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述訓(xùn)練方法包括：獲取樣本圖像，所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域；對(duì)所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣；對(duì)所述針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種醫(yī)療診斷方法、系統(tǒng)和相關(guān)裝置，該方法包括：獲取待診斷報(bào)告，利用智能分析模型確定與所述待診斷報(bào)告匹配的目標(biāo)思維鏈；其中，所述智能分析模型是利用多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括第一訓(xùn)練報(bào)告以及所述第一訓(xùn)練報(bào)告匹配的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于Agent AI的全流程智能放療系統(tǒng)及其工作方法，該系統(tǒng)包括治療Agent、反饋Agent和QA Agent，反饋Agent與治療Agent相連接，其中，治療Agent的輸入為多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法，動(dòng)態(tài)輸出初...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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