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								      本發(fā)明公開了一種面向在線藝術教育的智能問答系統，屬于人工智能與藝術教育技術領域，所述系統包括數據集、命名實體識別模型、知識圖譜、問答子系統和評估子系統；所述數據集用于收集藝術教育領域的數據；所述命名實體識別模型用于識別所述數據集中的實體信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧藝術教育教學資源體系構建方法、存儲介質及設備，屬于人工智能與藝術教育交叉技術領域，通過結構化和知識化處理，獲得在線藝術教育專業(yè)教學資源和在線藝術教育關聯教學資源，再通過多模態(tài)知識圖譜融合，實現所述在線藝術教育專業(yè)教學資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向全場景教學應用的智慧藝術教育資源推薦系統，屬于人工智能與藝術教育資源推薦技術領域，所述系統包括：推薦控制模塊、個性化學習推薦模塊、學習路徑推薦模塊、拓寬學習推薦模塊、優(yōu)化課程推薦模塊和多模態(tài)數據模塊；本發(fā)明系統通過多個模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合先驗知識分段訓練的煤礦瓦斯突出智能預測方法，屬于瓦斯預警數據處理技術領域。該方法包括：首先對瓦斯突出預測參數數據歸一化形成標準樣本；隨后將瓦斯突出敏感指標作為先驗知識，構造敏感特征提取器，從樣本中獲得敏感指標特征，保持模...
								
            
							
            
							
						
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								      一種輻射源個體特征分析與二次訓練系統，屬于電子偵察領域。本發(fā)明的系統包括在線偵察模塊、信號偵察設備模塊、數據展示模塊、指紋特征分析模塊、數據庫模塊、二次訓練數據設置模塊、二次訓練參數設置模塊、二次訓練模塊、二次訓練結果可視化模塊和模型更新推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及新能源汽車技術領域，具體提供一種新能源汽車性能指標評測方法，包括：根據多維對齊數據集，通過數據分布提取技術計算各參數的概率密度函數，得到參數分布特征集；根據降維特征向量集，通過隱變量提取技術利用變分自編碼器生成潛在異常分布特征，得...
								
            
							
            
							
						
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								      基于動態(tài)數據融合的壓氣機效率計算方法及系統，屬于火力發(fā)電機組技術領域，解決如何降低計算壓氣機效率的復雜度的問題，本發(fā)明提供了一種變比熱多項式動態(tài)分段的方法，將比熱容多項式按照溫度區(qū)間進行分段線性化，在每個溫度區(qū)間內使用線性函數代替復雜的多項...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數據融合方法、裝置及計算機設備，所述方法包括：獲取待融合傳感數據；對每一待融合傳感數據分別進行可信度計算，得到每一待融合傳感數據各自對應的第一可信度數據；基于所述待融合傳感數據各自對應的第一可信度數據確定每一待融合傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛風阻優(yōu)化方法及系統，包括：仿真模型構建步驟：構建車輛運行環(huán)境仿真模型和車輛仿真模型，以降低風阻系數為優(yōu)化目標，進行車輛運行仿真分析，獲取優(yōu)化仿真數據；駕駛輔助功能開發(fā)步驟：基于優(yōu)化仿真數據對實車進行駕駛輔助系統功能開發(fā)；交互顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于仿真優(yōu)化的壓電材料油箱減振布局方法及系統，該方法通過應用于仿真平臺，為預先構建的三維有限元油箱模型設置仿真參數，并基于多個壓電材料布局方案在三維有限元油箱模型表面進行模擬分析，并獲取各壓電材料布局方案對應的振動抑制效果，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶工程領域，尤其涉及一種水中氣泡發(fā)生裝置安裝位置設計方法，包括氣泡尺度的確定過程、氣泡上升速度的確定過程、噴管安裝距離的確定過程本發(fā)明通過通過多參數耦合建模實現氣泡尺度、上升速度及噴管布局的協同優(yōu)化。基于液體密度、氣體流量及噴口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多級分解與核密度分位數的風機功率區(qū)間預測方法，包括以下步驟：首先，獲取風機功率數據集，篩選相關特征數據；對數據進行預處理并劃分為訓練集和測試集，根據所獲取的數據構建輸入特征向量。其次，對序列進行變分模態(tài)分解，并對關鍵參數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頻分射頻識別的高速并行讀寫方法、設備和裝置，涉及反向散射通信技術領域，該方法應用于頻分射頻識別的高速并行讀寫設備，該方法包括：通過數字上變頻器將多個子頻段的RFID讀寫會話的下行激勵信號合并為復合信號；通過發(fā)送天線發(fā)射至頻分復...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頻分復用射頻識別標簽的設計方法、裝置、設備和存儲介質，涉及射頻識別技術領域，該方法包括：獲取多個頻分復用RFID芯片并確定對應的工作頻段，工作頻段為子頻段；根據預設的子頻段數量、各RFID芯片的目標工作頻段確定符合目標品質因子...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N解碼方法、生成答案的方法、電子設備及計算機程序產品，應用于人工智能技術領域，該解碼方法包括：確定大模型的編碼模塊基于輸入問題生成的編碼信息；基于所述編碼信息，以m個token為預測單位，采用自回歸的方式預測得到多個語義片段；每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及跨區(qū)輸電碳排放預測技術領域，尤其是涉及一種跨區(qū)輸電碳減排中基于機器學習的碳排放量預測方法，其包括數據采集、多源數據融臺模型構建、動態(tài)特征提取以及時序建模與區(qū)域差異性校正等步驟。通過分層特征提取和降維處理生成高維特征集，并結合機器學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于雙域特征融合的圖像去模糊模型及其方法，其中方法包括以下步驟：采集數據，建立模糊圖像數據集；搭建基于空域和頻域特征融合的DAF?UNet神經網絡；所述的DAF?UNet神經網絡由n個不同尺度的UNet...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N目標識別方法、裝置以及計算機存儲介質，所述目標識別方法包括：獲取針對待識別目標以及輔助指向標記圖形的目標識別圖像，其中，所述待識別目標與所述輔助指向標記圖形的相對位置固定；在所述目標識別圖像中，獲取所述輔助指向標記圖形中任意一...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像生成模型訓練方法、圖像生成方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品，該方法包括：通過關鍵點提取網絡提取第一參考圖像中的主體對象的關鍵點特征，通過控制網絡對關鍵點特征進行處理，得到圖像控制特征；通過圖像特征提取網絡提取第一參...
								
            
							
            
							
						
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								      一種動態(tài)渲染機制下的移動端三維模型可視化方法，所述動態(tài)渲染機制下的移動端三維模型可視化方法包括以下步驟：第一步、首先服務端依次利用冗余剔除、拓撲優(yōu)化、紋理壓縮、材質歸一化、LOD生成技術對三維模型文件進行處理，直至三維模型文件達到量化指標要...
								
            
							
            
							
						
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