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								      本申請公開了一種文本糾錯方法及相關(guān)裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，文本糾錯方法包括：基于原始文本進行第一糾錯，得到第一文本；基于原始文本與第一文本進行比對，得到第一糾錯執(zhí)行的糾錯操作涉及的文字對；其中，文字對包含：原始文本中相比于第一文本被修改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的機房空間能耗預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：(a)構(gòu)建目標機房的三維數(shù)字孿生模型，并基于計算流體力學CFD仿真生成時序仿真數(shù)據(jù)；(b)對時序仿真數(shù)據(jù)進行預處理；(c)構(gòu)建并訓練一長短時記憶LSTM網(wǎng)絡模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實測譜的熱端盤壽命試驗譜編制方法，具體步驟包括：首先對發(fā)動機所有轉(zhuǎn)速及溫度譜進行峰谷值識別及小載荷去除。其次，對轉(zhuǎn)速峰值與溫度峰值數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)速谷值與溫度谷值數(shù)據(jù)進行匹配，并以最小二乘法以一維線性函數(shù)分別擬合發(fā)動機實測譜中溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng)，其中方法包括將航空發(fā)動機的每個典型任務剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應力；確定所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣；將所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波；將主波編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)，包括第一子結(jié)構(gòu)和第二子結(jié)構(gòu)；第一子結(jié)構(gòu)由八個剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動副連接形成的多面體框架，剛性三角形面板為正三角形且邊長為a；第二子結(jié)構(gòu)由六個可變形曲紋折紙單元組成，每個曲紋折紙單元由三個曲邊面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命試驗評定譜編制方法和系統(tǒng)，方法中通過獲取目標發(fā)動機的實測飛行剖面，進行雨流計數(shù)和濾波預處理，提取載荷循環(huán)的均幅值對；基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷，并通過等效轉(zhuǎn)換將二維載荷譜降維為一維；結(jié)合等損傷原則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計算機設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中方法包括對航空發(fā)動機的每個飛行剖面進行雨流計數(shù)，得到多個載荷循環(huán)的均值和幅值，以作為每個載荷循環(huán)的均幅值對；以目標飛行剖面中最大載荷對應的載荷歷程時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng)，屬于旅游推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊，專家組件模塊包括用戶分析模塊、學科教育模塊、素質(zhì)科普模塊以及交通環(huán)境模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構(gòu)計算之前，根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng)，包括：對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預訓練模型進行初步訓練；基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練；基于預設的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應的文本主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關(guān)系抽取方法，屬于知識圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預處理，基于分類結(jié)果添加標簽；步驟S2、構(gòu)建嵌入層，利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示；步驟S3、構(gòu)建雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對應的分析指令輸入到第一大語言模型，獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結(jié)果，該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的任務處理方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于攜帶有用戶需求的用戶請求，對待處理任務進行任務分解，得到第一任務指令，第一任務指令用于確定處理待處理任務所需調(diào)用的工具；將第一任務指令輸入經(jīng)預訓練后得到的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種屏幕控制方法及相關(guān)裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，屏幕控制方法包括：在設備系統(tǒng)切換至喚醒狀態(tài)時，讀取喚醒源標志的第一當前賦值；其中，第一當前賦值表征當前促使切換至喚醒狀態(tài)的喚醒源類型；基于喚醒源標志的第一當前賦值和與第一當前賦值...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N管理數(shù)據(jù)的方法、相關(guān)裝置及計算機程序產(chǎn)品，該申請響應于待存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)大小大于管理閾值，將待存儲數(shù)據(jù)拆分為多個文件塊；基于待存儲數(shù)據(jù)的原始完整文件，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第一存儲，并基于多個文件塊，將待存儲數(shù)據(jù)寫入第二存儲，其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)存儲方法、設備、計算機可讀介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請的一具體實施方式包括：從活躍位圖集合中確定出目標活躍位圖，其中，活躍位圖集合中的活躍位圖中的每個存儲狀態(tài)位用于表征一個數(shù)據(jù)塊的存儲狀態(tài)，活躍位圖對應的數(shù)據(jù)塊集合中存在至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多路設備同步讀寫方法及系統(tǒng)，涉及多路同步讀寫操作監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，通過對多路設備進行陣列布置，采集設備的第一狀態(tài)數(shù)據(jù)集和第二狀態(tài)數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)對設備讀寫沖突的智能識別與干預，通過計算第i個設備的尋址干擾系數(shù)Xzri
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種貼附FPC的數(shù)據(jù)線磁感應式超薄鍵盤，包括若干個整體式剪刀腳按鍵、剪刀腳支撐板、單張單面FPC；若干個整體式剪刀腳按鍵固定在剪刀腳支撐板上，單張單面FPC貼附在剪刀腳支撐板上或下表面；單張單面FPC上設置與整體式剪刀腳按鍵對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多種機器學習模型的污水廠總磷濃度預測方法與控制系統(tǒng)，屬于環(huán)境監(jiān)測與治理領(lǐng)域。所述方法包括自動采集污水廠檢測數(shù)據(jù)，經(jīng)智能化預處理生成時序數(shù)據(jù)集；采用多種機器學習算法分別構(gòu)建總磷濃度預測模型，通過評估指標自動選定基準預測模型...
								
            
							
            
							
						
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