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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自然語(yǔ)言處理的ETL配置方法與系統(tǒng)。所述方法可以獲取用于ETL配置的文本信息；利用NLP對(duì)所述文本信息進(jìn)行解析，識(shí)別所述文本信息中包含的目標(biāo)ETL組件，以及針對(duì)所述目標(biāo)ETL組件的目標(biāo)配置項(xiàng)；所述N...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種信息生成方法、信息顯示方法、推薦方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。其中，獲取目標(biāo)類(lèi)別對(duì)應(yīng)的選擇方式提示信息；確定屬于目標(biāo)類(lèi)別的目標(biāo)對(duì)象；從所述目標(biāo)對(duì)象的對(duì)象描述信息中，提取與選擇方式提示信息匹配的對(duì)象屬性信息；根據(jù)選擇...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電流波形畸變的電感參數(shù)臨界值計(jì)算方法及系統(tǒng)，屬于電力電子技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的計(jì)算方法，包括：確定三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo)；基于確定的三相VIENNA整流器的關(guān)鍵參數(shù)及電流波形畸變目標(biāo)，確定三相VI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于稀疏矩陣分解技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)感知型不規(guī)則分塊的稀疏矩陣數(shù)值分解預(yù)處理方法，包括如下步驟：步驟1：結(jié)構(gòu)感知型預(yù)處理；步驟2：基于對(duì)角指針的反映稀疏矩陣二維分布特征的表示；步驟3：構(gòu)建面向數(shù)值分解計(jì)算性能的智能預(yù)測(cè)模型；步驟4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測(cè)模型更新方法。適用于人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于終身學(xué)習(xí)與輕量級(jí)參數(shù)優(yōu)化的檢測(cè)模型更新方法，包括：為目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建LoRA模塊，該目標(biāo)檢測(cè)模型的原始權(quán)重矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于測(cè)試階段適應(yīng)策略的多模態(tài)虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括訓(xùn)練階段和測(cè)試訓(xùn)練階段，所述訓(xùn)練階段基于新聞樣本的交叉熵?fù)p失和該新聞樣本中文本與圖像的重構(gòu)損失進(jìn)行訓(xùn)練，以得到預(yù)訓(xùn)練的虛假新聞檢測(cè)模型，所述測(cè)試...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型強(qiáng)化推理學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述是將待檢測(cè)新聞和若干個(gè)推理送入一虛假新聞檢測(cè)模型，得到該待檢測(cè)新聞的檢測(cè)結(jié)果；其中，基于大語(yǔ)言模型構(gòu)建所述虛假新聞檢測(cè)模型的訓(xùn)練集，且所述虛假新...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型生成與強(qiáng)化采樣的虛假新聞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于虛假新聞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法基于一虛假新聞檢測(cè)模型對(duì)待檢測(cè)新聞進(jìn)行檢測(cè)，所述虛假新聞檢測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：對(duì)原始虛假新聞進(jìn)行分析，獲取該原始虛假新聞的關(guān)鍵點(diǎn)和主題；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種橋梁掛籃施工安全監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：本申請(qǐng)通過(guò)同步采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力、傾角、位移等核心參數(shù)與實(shí)時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)量化環(huán)境荷載對(duì)掛籃穩(wěn)定性的影響，引入動(dòng)態(tài)影響評(píng)估模型，將風(fēng)速變化與結(jié)構(gòu)響應(yīng)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，該方法包括以下步驟：S1，登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)；S2，登錄者利用擁有的用戶名和密碼實(shí)現(xiàn)登錄村級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種適用不同尺寸散熱器的換熱性能預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1，選取常用的翅片和散熱管建立若干個(gè)散熱器微單元結(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行仿真；S2，將仿真數(shù)據(jù)利用GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立熱流密度預(yù)測(cè)模型；S3，建立散熱管數(shù)量不同的若干個(gè)散熱器模型并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多無(wú)人機(jī)配送及利用公交車(chē)充電聯(lián)合路徑優(yōu)化方法，以最小化任務(wù)總時(shí)間為目標(biāo)，構(gòu)建基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的混合整數(shù)規(guī)劃模型，綜合考慮無(wú)人機(jī)電量約束、需求點(diǎn)全覆蓋、公交時(shí)間窗及充電樁數(shù)量限制。采用分支定價(jià)和Dantzig?Wolfe分解理論將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的變電站一次設(shè)備檢修輔助系統(tǒng)，將設(shè)備三維模型、檢修規(guī)程以及歷史檢修記錄進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，首先，將變電站一次設(shè)備的三維模型與物理設(shè)備在AR終端的視場(chǎng)中實(shí)時(shí)對(duì)齊，并支持透視顯示設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高亮故障區(qū)域，檢修人員可直接透...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)及方法，涉及金融科技技術(shù)領(lǐng)域，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于整合金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)、公共征信數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，并通過(guò)隱私計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全數(shù)據(jù)融合；特征工程模塊，提取統(tǒng)計(jì)特征（如交易頻率）、文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于增強(qiáng)CT影像的腫瘤及血管三維空間關(guān)系量化分析方法，包括以下步驟：獲取薄層增強(qiáng)CT影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤和血管分割結(jié)果；從分割結(jié)果中提取血管中心線，以生成局部平面，并重建得到血管中心線上各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維切片，包括血管切片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于二維醫(yī)學(xué)影像的腫瘤及血管空間關(guān)系計(jì)算方法，包括：獲取二維醫(yī)學(xué)影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果；針對(duì)腫瘤分割結(jié)果和血管分割結(jié)果進(jìn)行計(jì)算分析，得到接觸判斷結(jié)果；基于接觸判斷結(jié)果進(jìn)行量化分析，得到接觸場(chǎng)景下腫瘤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種點(diǎn)云地圖更新圖層的精度評(píng)估方法，該方法通過(guò)獲取高精點(diǎn)云底圖以及點(diǎn)云地圖的更新圖層，從高精點(diǎn)云底圖和更新圖層中提取語(yǔ)義信息并對(duì)點(diǎn)云底圖靜態(tài)圖層和更新圖層進(jìn)行實(shí)例化操作，利用提取的語(yǔ)義信息，通過(guò)比較地理要素的特征在高精點(diǎn)云底圖和更...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種三維高斯?jié)姙R場(chǎng)景的精確配準(zhǔn)與外觀融合方法，所述方法包括：獲取至少兩個(gè)存在錯(cuò)配的初始三維模型；將所述至少兩個(gè)存在錯(cuò)配的初始三維模型輸入到預(yù)設(shè)的配準(zhǔn)融合模型中，以獲取所述配準(zhǔn)融合模型輸出的重建三維模型，所述配準(zhǔn)融合模型用于整合所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于電柜系統(tǒng)安全監(jiān)控的智能檢測(cè)方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取電柜系統(tǒng)的圖像；將電柜系統(tǒng)的圖像通過(guò)預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全檢測(cè)，預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于YOLOV11模型改進(jìn)得到，包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種腫瘤可切除性輔助評(píng)估方法，包括：獲取CT影像并進(jìn)行分割處理，得到腫瘤和血管分割結(jié)果；從分割結(jié)果中提取血管中心線，以生成局部平面，并重建得到血管中心線上各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的二維切片，包括血管切片和腫瘤切片；基于血管切片和腫瘤切片，確定交互...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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