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								      本申請公開了一種數據可視化方法、裝置、設備、存儲介質及產品，包括：對數據可視化需求對應的可視化數據進行數據清洗和數據預處理，并將預處理后的數據轉化為圖數據；識別圖數據中的社區結構，基于社區結構識別結果對圖數據進行社區合并，并通過預設布局算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種推薦模型訓練方法、推薦方法和裝置，涉及人工智能技術領域。該發明的一具體實施方式包括：能夠利用用戶針對對象發生的歷史行為數據訓練推薦模型包含的用戶興趣分解器，輸出用戶針對對象發生的多種行為偏好；并利用行為偏好訓練推薦模型包含的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種二進制編碼策略下基于截斷測量的融合估計方法及系統，屬于多傳感器融合估計領域。為解決多傳感器融合估計存在截斷測量現象，以及網絡通信負擔大，導致數據融合誤差大的問題。本發明針對帶有截斷測量的非線性時滯系統，考慮基于均勻量化的二進制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于遙感數據驅動的海洋三維溫鹽場預測方法，首先，構建實驗所需的衛星遙感海表溫度、海表高度異常以及海洋三維再分析數據集。然后，基于卷積神經網絡和Transformer模塊，根據遙感數據的時空變化特性以及三維溫鹽場的時空變化特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于對抗式神經網絡的零樣本時間序列預測方法及系統，包括：構建時間序列生成模塊，并通過獲取的源域數據將生成模塊訓練至穩定收斂，輸入采集的隨機噪聲生成偽目標序列；構建時間序列預測模塊，將偽樣本序列作為預測模塊的訓練集，輸入預測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、裝置、存儲介質及計算機程序產品，涉及人工智能技術領域，所述方法包括：獲取權重正樣本訓練集和權重負樣本訓練集，權重正樣本訓練集和權重負樣本訓練集通過對預設的未標記樣本集進行標注篩選獲得；基于預設的無偏正樣本與無標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種CAES與高壓變頻器集成的多時間尺度能量協同優化方法，包括：多源異構數據采集與預處理；采用非均勻時間加權正交分解NTW?POD提取熱梯度特征，建立熱?電?機耦合關系，實現多時間尺度數據融合；構建物理模型與殘差分離的雙時間尺度框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于仿真聲振信號驅動的軸承故障診斷方法，屬于機械設備故障診斷技術領域。本發明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數據，大量減少了對大型軸承的故障樣本實驗，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于設備故障診斷技術領域，公開了一種跨工況的裝備未知故障多層級智能診斷方法及系統，包括分別采集源域和目標域在不同工況下的裝備運行狀態的振動監測數據；分別對源域振動數據和目標域振動數據進行特征提取，獲得源域數據特征和目標域數據特征；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大語言模型的實體處理方法、裝置、設備和存儲介質，涉及大語言模型、自然語言處理、命名實體識別等技術領域。該方法包括：通過大語言模型從語料庫中識別初始實體、所述初始實體所屬的識別類型，以及所述初始實體與目標類型之間的相關性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及火災檢測技術領域，且公開了一種基于遞歸趨勢預測神經網絡的多傳感器火災檢測系統，傳感器數據處理模塊提取得到傳感器的即時讀數，并且計算得到傳感器的趨勢預測值和水平預測值；傳感器數據處理模塊與火災預測模塊通過執行通信管理服務模塊設定的數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種數據全生命周期下的元學習異常檢測方法及系統，包括：根據預設采樣頻率采集原始數據流，得到帶有階段標簽的原始數據集；對其進行空值?零值清洗，輸出粗篩數據集；按生命周期階段劃分為若干元學習任務，采用基于梯度的模型無關元學習框架，以...
								
            
							
            
							
						
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								      基于多模態數據的扶梯故障預測方法、系統、設備及介質，涉及扶梯故障預測的技術領域。基于多模態數據的扶梯故障預測方法，應用于扶梯運維管理終端，所述方法包括：獲取預設目標時長內目標扶梯所處的環境數據以及目標扶梯運行時的多模態運行數據；對多模態運行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于擬態思想的代碼動態混淆編譯方法、系統及設備。所述方法包括：源碼感知，結合大型語言模型與專家知識，對關鍵函數進行編譯器注釋；提取全局字符串常量，將字符的ASCII值編碼為MBA表達式，在常量被使用處插入解碼函數，并對數據段...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于退役風機的三維塔筒建筑構建方法、裝置及設備，涉及風機技術領域和三維模型技術領域。該方法包括：對展示的三維的塔筒部件，進行切割處理，得到多個三維的塔筒子部件；響應于對部件組裝類型的選擇操作，根據所選擇的部件組裝類型，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種圖形化的通用殺傷鏈構建及評估方法，根據殺傷鏈的閉合系統中偵察節點、指揮節點、火力節點以及目標的通聯關系，構建鏈內節點的可達性矩陣模型，將可達性矩陣表達為方格圖形式，基于目標偵察節點?指揮節點?火力節點?目標的四個區域采取逆時針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及房屋抗震評估技術領域，具體為基于深度學習的農村房屋抗震評估方法，包括以下步驟：S1、收集農村房屋的房齡信息，精確記錄房屋自建成起的時間跨度；運用搭載多鏡頭的圖像采集設備，對房屋外觀進行圖像采集；S2、對采集到的房屋房齡、外觀圖像、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及計算機仿真技術領域，具體為一種防撞墻受力測試數字孿生系統及方法。系統包括：物理防撞墻模塊布設有多種傳感器以采集實際數據；數據采集模塊負責對傳感器數據預處理后傳輸；數據處理模塊通過構建并校準參數化有限元模型，結合人工智能算法對防撞墻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于3D建模的建筑結構智能設計方法、系統、電子設備及存儲介質，涉及建筑智能設計領域，包括以下步驟：通過無人機、傾斜攝影和激光掃描獲取三維數據，進行數據清理、變換和篩選；利用深度學習模型對點云數據進行特征提取和語義分割；采用深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種中文頸部血管超聲提示生成方法及系統，屬于文本數據處理技術領域，首先，對文本進行中文分詞從而轉為詞序列并在序列首尾添加起止標記；在序列之間替換分隔標記并制作指導序列；其次，搭建多注意力機制LSTM網絡，包含Bi?LSTM編碼器部...
								
            
							
            
							
						
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