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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N項目測試方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì),該方法應用于軟件測試領域,該方法包括:獲取針對待測項目的用戶使用數(shù)據(jù)集合;在用戶使用數(shù)據(jù)集合中分別獲取各用戶使用數(shù)據(jù)在待測項目中所對應的功能模塊,功能模塊存在多個,進而基于各功能模塊的...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進移動最小二乘法與圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的時間地圖構建方法,包括以下步驟:構建交通出行時空數(shù)據(jù)集并進行數(shù)據(jù)預處理;進行控制點相對于中心點的坐標變換,得到控制點新坐標;使用引入KD樹改進的移動最小二乘法求解仿射變換矩陣,從而基于控...
          • 本申請公開了一種關于性能問題的知識圖譜構建方法、裝置及電子設備,該方法包括:獲取關于解決電子設備性能問題的多個源數(shù)據(jù);從每個源數(shù)據(jù)中提取多種類型的實體節(jié)點,以及多種類型的實體節(jié)點之間的關聯(lián)關系;多種類型的實體節(jié)點包括性能問題描述、場景、性能...
          • 本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),涉及互聯(lián)網(wǎng)技術領域,通過基于預先配置的第一網(wǎng)頁地址,爬取得到與第一網(wǎng)頁地址相關的多個第二網(wǎng)頁地址;從多個第二網(wǎng)頁地址中選取滿足預設條件的目標網(wǎng)頁地址;基于目標網(wǎng)頁地址,獲取目標網(wǎng)...
          • 本申請公開了基于用戶行為分析的熱點指標推送方法,包括:獲取未訪問用戶的基本信息確定共享權限等級以及可共享用戶,獲取每個可共享用戶在歷史時段的歷史行為信息,根據(jù)歷史行為信息確定規(guī)律指標、規(guī)律指標的目標時間間隔、無規(guī)律指標以及無規(guī)律指標的目標應...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多級分解與跨域增廣的風機功率預測方法,包括:首先,獲取風機功率數(shù)據(jù)集和當?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù)集,篩選相關特征數(shù)據(jù),進行預處理后將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集。其次,構建用于風機功率預測的TAformer模型。接著,利用風機的功率與環(huán)...
          • 本發(fā)明屬于情感分析領域,具體為一種情感分析方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì),其中一種情感分析方法,包括:響應啟動指令開始采集用戶的原始狀態(tài)數(shù)據(jù),并確認原始狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的時間窗口;對原始狀態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗,得到清洗數(shù)據(jù);基于清洗數(shù)據(jù)分類提取關鍵特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于信任域擴展的操作系統(tǒng)內(nèi)核設計方法及裝置,所述方法包括:獲取基于Rust語言構建的Rust?TPM庫和Rust?IMA庫,利用Rust自身的安全屬性,減少安全漏洞且提高代碼的可靠性;基于Rust?TPM庫和Rust?IMA...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)標注方法、模型調(diào)整方法,文本質(zhì)控裝置以及計算機存儲介質(zhì)。所述數(shù)據(jù)標注方法包括:獲取待標注文本數(shù)據(jù),以及所述待標注文本數(shù)據(jù)所在領域的專業(yè)知識庫;將所述待標注文本數(shù)據(jù)與所述專業(yè)知識庫進行匹配,獲取匹配成功的專業(yè)文本數(shù)據(jù);基于所...
          • 一種基于大模型的知識智能體構建方法及系統(tǒng),包括如下步驟:S1.構建時序知識圖譜;實時采集多源異構數(shù)據(jù)并構建時序知識圖譜;S2.進行信息融合;采用跨模態(tài)注意力機制實現(xiàn)信息融合:S3.構建自適應學習以及信息驗證架構。本申請從時間維度上,構建知識...
          • 本發(fā)明提供了一種電力供需平衡綜合風險辨識和防控方法,包括建立電力供需平衡綜合風險辨識體系、預測電源保供能力、動態(tài)調(diào)整用戶側(cè)負荷優(yōu)先級等步驟。通過獲取實時電源供給、負荷需求和天氣變化等數(shù)據(jù),構建風險指標體系,運用大數(shù)據(jù)分析與機器學習算法,預測...
          • 本發(fā)明公開了一種電力供需平衡綜合風險辨識和防控系統(tǒng),包含電力供需平衡綜合風險辨識模塊、電源保供能力預測模塊、電網(wǎng)保供風險防控模塊、負荷優(yōu)化及控制模塊以及數(shù)據(jù)庫模塊。通過電力供需平衡風險指標體系,系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測和識別潛在風險;電源保供能力預...
          • 本發(fā)明公開了一種印刷包裝箱的排產(chǎn)管控系統(tǒng),包括:生產(chǎn)設備監(jiān)測模塊,用于進行生產(chǎn)設備的監(jiān)測,獲取生產(chǎn)設備信息;環(huán)境監(jiān)測模塊,用于進行生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)測,獲取到生產(chǎn)環(huán)境信息;產(chǎn)品監(jiān)測模塊,用于進行產(chǎn)品監(jiān)測,獲取到產(chǎn)品監(jiān)測信息;人員監(jiān)測模塊,用于進行...
          • 本申請公開了一種基于機器學習的資產(chǎn)故障預警系統(tǒng),包括:獲取模塊,用于獲取歷史故障日志,根據(jù)歷史故障日志生成對應資產(chǎn)的重要評價值;設定模塊,用于根據(jù)重要評價值設定每個資產(chǎn)的相鄰采集時間節(jié)點的時間間隔并獲取歷史狀態(tài)參數(shù);確定模塊,用于將歷史狀態(tài)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種行政事務用智能審批平臺,該平臺包括:采集模塊、判定模塊、第一確定模塊、第二確定模塊、排序模塊、預審模塊、調(diào)整模塊以及審批模塊。本發(fā)明通過多層級的篩選機制,能夠精準識別出符合特定條件的申請材料,逐步縮小...
          • 本發(fā)明一種基于視覺與超聲的飛機損傷檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),屬于飛機無損檢測技術領域,所述方法包括如下步驟:獲取飛機預設區(qū)域的殼體表面圖像信息和超聲檢測信息;對飛機預設區(qū)域的殼體表面圖像信息進行優(yōu)化處理,得到優(yōu)化表面圖像信息,并使用深度學...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境風險監(jiān)測技術領域,公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的AR動態(tài)環(huán)境感知算法的方法,包括以下流程步驟:步驟1:利用安裝在工作場景內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊采集環(huán)境內(nèi)多模態(tài)數(shù)據(jù);步驟2:通過數(shù)據(jù)處理模塊對步驟1采集的數(shù)據(jù)僅此年數(shù)據(jù)清洗、標準化、...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目標定位模型的訓練和定位方法、相關設備及存儲介質(zhì),所述訓練方法包括:獲取樣本圖像,所述樣本圖像包括目標定位區(qū)域;對所述目標定位區(qū)域進行特征提取,得到針對目標定位區(qū)域的特征矩陣;對所述針對目標定位區(qū)域的特征矩陣進行特征降維,得...
          • 本申請公開了一種醫(yī)療診斷方法、系統(tǒng)和相關裝置,該方法包括:獲取待診斷報告,利用智能分析模型確定與所述待診斷報告匹配的目標思維鏈;其中,所述智能分析模型是利用多個訓練數(shù)據(jù)進行訓練得到的,所述訓練數(shù)據(jù)包括第一訓練報告以及所述第一訓練報告匹配的第...
          • 本發(fā)明涉及一種基于Agent AI的全流程智能放療系統(tǒng)及其工作方法,該系統(tǒng)包括治療Agent、反饋Agent和QA Agent,反饋Agent與治療Agent相連接,其中,治療Agent的輸入為多模態(tài)數(shù)據(jù),通過深度學習和進化算法,動態(tài)輸出初...
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