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								      本發(fā)明提出一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的聯(lián)合寬帶DOA及頻帶估計(jì)方法，該方法包括通過(guò)針對(duì)基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)定義的寬帶信號(hào)模型，基于獲取的陣列接收數(shù)據(jù)計(jì)算信號(hào)參數(shù)的協(xié)方差和均值，基于方差向量計(jì)算中間參數(shù)估計(jì)值；基于中間參數(shù)估計(jì)值獲得二值矩陣估計(jì)值和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種智能海底光纜的鋪設(shè)方法及終端，獲取并分析目標(biāo)區(qū)域的多源環(huán)境數(shù)據(jù)，基于多源環(huán)境數(shù)據(jù)生成目標(biāo)區(qū)域的海底三維模型；獲取預(yù)設(shè)路由路徑和光纜屬性，基于海底三維模型，模擬光纜在海底三維模型中鋪設(shè)過(guò)程中產(chǎn)生的應(yīng)力分布狀態(tài)并生成動(dòng)態(tài)施工地圖；實(shí)時(shí)檢測(cè)光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于逆向設(shè)計(jì)的天線單元優(yōu)化方法，包括：步驟S1：獲取初始天線單元結(jié)構(gòu)，并解析得到天線陣列結(jié)構(gòu)的數(shù)量和各天線陣列結(jié)構(gòu)的參數(shù)；步驟S2：依次選擇第一目標(biāo)函數(shù)、第二目標(biāo)函數(shù)和第三目標(biāo)函數(shù)，分別對(duì)第一個(gè)天線陣列結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，其中，第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無(wú)效數(shù)據(jù)塊管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于ZNS SSD的無(wú)效塊區(qū)域重置方法，通過(guò)對(duì)整塊無(wú)效塊預(yù)重置進(jìn)行標(biāo)記后再采取重映射以及部分無(wú)效塊頁(yè)擦除機(jī)制，以減少數(shù)據(jù)遷移，降低寫放大、提升SSD壽命的方法。對(duì)于本發(fā)明采用的頁(yè)擦除技術(shù)，在3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)軟件安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及了基于人工智能的電力系統(tǒng)軟件組件轉(zhuǎn)寫與變形代碼識(shí)別方法，包括數(shù)據(jù)采集與整理；數(shù)據(jù)預(yù)處理；特征提取；模型訓(xùn)練；構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理抽象語(yǔ)法樹(shù)數(shù)據(jù)，將提取的語(yǔ)法樹(shù)特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于昇騰CANN的代碼開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向昇騰CANN的自動(dòng)化AI開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，包括后端模塊、前端模塊和交互模塊，所述后端模塊和前端模塊之間通過(guò)交互模塊進(jìn)行連接，并且后端模塊和前端模塊之間通過(guò)交互模塊進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)，所述后端模...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于模型的代碼生成方法，用于提高代碼的生成效率，涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)針對(duì)于給定的需求文檔，通過(guò)AI模型來(lái)分析需求文檔中的業(yè)務(wù)流程，并采用狀態(tài)機(jī)表示的方式來(lái)呈現(xiàn)需求文檔中的業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種數(shù)據(jù)的逆向操作方法、裝置和電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法包括：響應(yīng)于接收到對(duì)目標(biāo)用戶標(biāo)識(shí)的用戶動(dòng)作數(shù)據(jù)的逆向操作請(qǐng)求，對(duì)所述目標(biāo)用戶標(biāo)識(shí)，調(diào)取在目標(biāo)動(dòng)作數(shù)據(jù)緩存棧中當(dāng)前動(dòng)作數(shù)據(jù)日志的相鄰動(dòng)作數(shù)據(jù)日志，所述目標(biāo)動(dòng)作數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種全行業(yè)通用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能入表系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)接入模塊，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，集成關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)及API接口的實(shí)時(shí)/定時(shí)采集功能；數(shù)據(jù)處理模塊，提供可配置的清洗規(guī)則引擎與轉(zhuǎn)換算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種表格數(shù)據(jù)的可視化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：接收對(duì)表格中選定數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)顯著性特征可視化的用戶請(qǐng)求，根據(jù)用戶請(qǐng)求獲取選定數(shù)據(jù)范圍對(duì)應(yīng)的表格數(shù)據(jù)；根據(jù)表格數(shù)據(jù)，生成用戶可能感興趣的多個(gè)數(shù)據(jù)事...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種用于訓(xùn)練醫(yī)療大模型的康復(fù)和診斷類數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備，獲取病例數(shù)據(jù)，經(jīng)由語(yǔ)言模型處理輸出醫(yī)療問(wèn)題數(shù)據(jù)，醫(yī)療問(wèn)題數(shù)據(jù)包括康復(fù)問(wèn)題數(shù)據(jù)及診斷問(wèn)題數(shù)據(jù)；根據(jù)病例問(wèn)題準(zhǔn)則及病例數(shù)據(jù)對(duì)醫(yī)療問(wèn)題數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化得到目標(biāo)醫(yī)療問(wèn)題數(shù)據(jù)；利用語(yǔ)言模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種旅行AI問(wèn)答方法及程序，其中方法包括：展示旅行AI問(wèn)答的用戶交互界面；獲取用戶通過(guò)用戶交互界面輸入的旅行問(wèn)題；通過(guò)用戶交互界面向用戶反饋旅行回答結(jié)果，旅行回答結(jié)果包括卡片，卡片至少包括旅行服務(wù)卡片，旅行服務(wù)卡片展示有旅行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供的一種全自動(dòng)煤炭采樣裝置的性能評(píng)價(jià)方法，通過(guò)采集多批次煤炭的干燥基灰分測(cè)定值及其合同約定值，動(dòng)態(tài)計(jì)算灰分平均值、標(biāo)準(zhǔn)差及與約定值的偏差，并基于灰分區(qū)間設(shè)定差異化的精密度與準(zhǔn)確度判定閾值，實(shí)現(xiàn)了采樣裝置性能的高效評(píng)價(jià)。該方法與電廠日...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種支持跨并行策略高效存讀的容錯(cuò)彈性訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括：在檢測(cè)到可用GPU數(shù)量變化時(shí)，確認(rèn)當(dāng)前可用GPU總數(shù)量；基于所述當(dāng)前可用GPU總數(shù)量對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行切分，以使每一GPU在訓(xùn)練時(shí)運(yùn)行對(duì)應(yīng)的模型切片；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于邊緣計(jì)算的配網(wǎng)低壓設(shè)備狀態(tài)智能分析的方法及系統(tǒng)，涉及配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的mesh網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌⒃O(shè)定節(jié)點(diǎn)間的任務(wù)分配權(quán)重；基于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的多維狀態(tài)特征，構(gòu)建故障知識(shí)圖譜；基于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行協(xié)同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種換流站運(yùn)維事件智能處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)預(yù)先獲取的特征矩陣進(jìn)行DBSCAN聚類劃分，得到多個(gè)簇和噪聲點(diǎn)，基于預(yù)先設(shè)定的支持度閾值，通過(guò)FP?Growth算法對(duì)多個(gè)簇及噪聲點(diǎn)進(jìn)行挖掘，得到關(guān)聯(lián)規(guī)則，將關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息化教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的培訓(xùn)效果評(píng)估方法及系統(tǒng)。該方法通過(guò)采集學(xué)員在學(xué)習(xí)過(guò)程中的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，對(duì)分類后的數(shù)據(jù)預(yù)處理，能夠使得采集到的數(shù)據(jù)更具有利用價(jià)值；同時(shí)，通過(guò)若干學(xué)員與課程互動(dòng)的平均交互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種三參數(shù)耦合的土壤導(dǎo)熱系數(shù)歸一化預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，所述方法如下：步驟一、建立導(dǎo)熱系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟二、構(gòu)建土壤導(dǎo)熱系數(shù)歸一化預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明采用含砂率、飽和度和孔隙率作為輸入?yún)?shù)，減少了參數(shù)數(shù)量和參數(shù)的獲取難度，降低了技術(shù)門檻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的報(bào)警識(shí)別方法。首先，對(duì)工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；其次，根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)與注意力機(jī)制的圖構(gòu)建方法，分別構(gòu)建靜態(tài)圖與動(dòng)態(tài)圖，有效捕捉工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)中的復(fù)雜動(dòng)態(tài)關(guān)系；然后，基于門控循環(huán)單元與圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于認(rèn)知共情增強(qiáng)的人機(jī)雙向理解系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法，包括：多模態(tài)感知單元，配置為通過(guò)多源傳感器同步采集用戶的生理行為數(shù)據(jù)及環(huán)境情境數(shù)據(jù)；共情建模引擎，包含依次連接的表層情緒識(shí)別模塊、深層動(dòng)機(jī)推理模塊和文化適配模塊，其中：所述表層...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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