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								      本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動(dòng)預(yù)處理方法，在構(gòu)建由采用平滑算法進(jìn)行處理、采用基線矯正算法進(jìn)行處理、采用散射矯正算法進(jìn)行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進(jìn)行處理和采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化算法進(jìn)行處理這五個(gè)步驟構(gòu)成的預(yù)處理過程后，采用遺傳算法對預(yù)處理過程進(jìn)行優(yōu)化尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，分別從各個(gè)生產(chǎn)流程獲取對應(yīng)的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)；對獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到待整理數(shù)據(jù)集；對待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動(dòng)力學(xué)預(yù)測方法，包括：采集狀態(tài)?動(dòng)作序列數(shù)據(jù)；將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子軌跡，并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；設(shè)計(jì)軌跡預(yù)測模型，該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來時(shí)間序列作為輸入，直接預(yù)測未來時(shí)間序列的狀態(tài)；訓(xùn)練軌跡預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng)，包括：獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù)，并對歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理；將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到第一預(yù)測模型，基于第一預(yù)測模型獲取其預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差；以預(yù)測結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號識別模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取多種已識別的樣本信號；對樣本信號進(jìn)行特征提取，并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；構(gòu)建LGBM模型；利用訓(xùn)練集對LGBM模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時(shí)間序列信號分類方法及設(shè)備。所述方法包括以下步驟：采集多源傳感器時(shí)間序列信號，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；構(gòu)建多源時(shí)間序列信號分類模型；利用數(shù)據(jù)集對多源時(shí)間序列信號分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的多源時(shí)間序列信號分類模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種非參數(shù)化模型的自由曲面圓角特征抑制方法，包括以下步驟：根據(jù)圓角面的幾何特性以及拓?fù)溥B接計(jì)算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向，并基于該長度和方向?qū)︵徑用孢M(jìn)行延伸操作；根據(jù)原始鄰接面的邊特性與多個(gè)延伸面進(jìn)行布爾并集運(yùn)算，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層頻率選擇表面濾波器逆向設(shè)計(jì)方法，該方法將拓?fù)浣：蛥?shù)建模相結(jié)合，包括：多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關(guān)鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟，構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，其中，該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數(shù)據(jù)；對所述裝配傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行裝配驗(yàn)證，得到裝配驗(yàn)證信息；根據(jù)所述裝配驗(yàn)證信息，對所述裝配策略表進(jìn)行策略選擇，得到目標(biāo)裝配策略；根據(jù)所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的計(jì)算樹邏輯規(guī)范表達(dá)式生成方法和裝置。其中該方法包括：基于預(yù)設(shè)的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計(jì)算樹邏輯CTL的映射數(shù)據(jù)集；所述映射數(shù)據(jù)集包括多個(gè)自然語言與計(jì)算樹邏輯的數(shù)據(jù)對；基于所述映射數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：將提示信息分別輸入至多個(gè)不同的小模型中，分別得到每個(gè)小模型輸出的草稿詞元序列；獲取每個(gè)小模型對應(yīng)的序列選取數(shù)量，分別從每個(gè)小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數(shù)量個(gè)草稿詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模型三重自適應(yīng)聚合的個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，方法如下：S1、服務(wù)器初始化全局模型并根據(jù)客戶端總數(shù)設(shè)置相似性矩陣，將全局模型分發(fā)給每個(gè)客戶端；S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型，利用本地私有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；S3、客戶端保存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種科技評估指標(biāo)體系交互式構(gòu)建系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明通過UI交互層獲取目標(biāo)對象的交互操作以調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯層；通過業(yè)務(wù)邏輯層響應(yīng)于交互操作調(diào)用各個(gè)模塊完成定制化指標(biāo)體系的構(gòu)建；其中，業(yè)務(wù)邏輯層包括身份認(rèn)證模塊、新建指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)數(shù)字化治理服務(wù)平臺(tái)，屬于數(shù)字化治理領(lǐng)域，通過三層架構(gòu)體系：基礎(chǔ)設(shè)施感知層、數(shù)據(jù)治理中樞層、服務(wù)應(yīng)用層及多終端交互系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)全鏈條的智能化管理與服務(wù)。平臺(tái)集成5G/衛(wèi)星雙模通信、區(qū)塊鏈存證、數(shù)字孿生仿真等技術(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于異步模板更新的RGBT目標(biāo)跟蹤方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：本發(fā)明采用了一種單流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行RGB和TIR模態(tài)特征的聯(lián)合處理，通過單流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高效的跨模態(tài)特征提取，同時(shí)引入異步模板更新策略以充分利用時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于指部生物特征識別的全視角手指形狀分割方法，采集待識別手指多個(gè)方向的圖像，并拼接成全視角指靜脈圖像；將全視角指靜脈圖像輸入至輕量化分割網(wǎng)絡(luò)模型；所述分割網(wǎng)絡(luò)模型從全視角指靜脈圖像中分割出手指輪廓圖像；分割網(wǎng)絡(luò)模型包括依次連...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法通過對視覺內(nèi)容和問題文本分別進(jìn)行特征表示以得到視覺特征和文本特征，并根據(jù)視覺特征確定視覺模態(tài)的視覺基向量，根據(jù)文本特征確定文本模態(tài)的文本基向量，進(jìn)而基于視覺基向量對文本特征進(jìn)行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼琴演奏糾錯(cuò)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中的方法獲取用戶音頻特征文件與標(biāo)準(zhǔn)音頻特征文件后，將兩種特征文件輸入訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型，得到最終的糾錯(cuò)結(jié)果；其中，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程包括：獲取標(biāo)準(zhǔn)音頻特征文件、擾動(dòng)音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四端口非易失性器件的Crossbar架構(gòu)及其工作方法，包括若干個(gè)構(gòu)成n行×n列陣列的四端口非易失性器件，所述四端口非易失性器件結(jié)構(gòu)的前柵極與字線WL相連，漏極與數(shù)據(jù)線DL相連，源極與輸出線SL相連，背柵極與襯底線BL相連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于動(dòng)態(tài)監(jiān)測全球范圍內(nèi)微生物基因組的數(shù)據(jù)處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取參考基因組序列，構(gòu)建參考基因組的素描的進(jìn)化樹數(shù)據(jù)庫；獲取用戶提交的樣本基因組的序列，計(jì)算得到樣本基因組的進(jìn)化樹定位；基于樣本基因組的素描與參考基...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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