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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為一種基于多模態(tài)融合的標準化檢測結果校準方法，包括，通過對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行高精度時空同步與標準化，利用時間戳對齊、互相關函數(shù)及IMU動態(tài)補償，通過采用局部異常因子算法結合動態(tài)參數(shù)調(diào)整，并利用多模態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在關聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合識別技術領域，設計了一種光電?雷達時空協(xié)同的脈沖路由識別方法，實現(xiàn)了對多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效融合與利用，達到了在模態(tài)部分缺失或受干擾時仍能準確識別目標的效果。與現(xiàn)有方法相比，該方法可以應用于模態(tài)缺失的情況，適用場景更廣。時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種變工況下小樣本的滾動軸承故障診斷方法和系統(tǒng)，涉及故障診斷領域，診斷方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)信號；劃分樣本數(shù)據(jù)信號；構建多個串接的基礎卷積塊，并在其中相鄰的兩個基礎卷積模塊之間添加DGAA模塊形成基于DGAA的卷積特征提取網(wǎng)絡；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理領域，公開了一種基于多級殘差交叉注意力的航跡識別和分類方法。該方法由全局特征提取網(wǎng)絡和分類網(wǎng)絡組成，其中全局特征提取網(wǎng)絡由多個殘差交叉注意力模塊順序堆疊，每一級模塊包括殘差特征提取模塊與交叉注意力模塊，分別用于提取局部特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能運動設備技術領域，提供了一種智能跳繩的計數(shù)誤差修正及運動強度動態(tài)分級方法及系統(tǒng)。方法通過獲取跳繩過程中的三維運動數(shù)據(jù)；對三維運動數(shù)據(jù)進行特征提取，獲取跳繩運動特征；通過所述跳繩運動特征在三維運動數(shù)據(jù)中識別出目標數(shù)據(jù)段；在目標數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理的領域，具體提供一種分析標注數(shù)據(jù)的方法、系統(tǒng)和裝置，該方法包括，對存儲在主題隊列中的日志數(shù)據(jù)進行解析驗證，確定日志數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)異常；在確定日志數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時，根據(jù)預設的處理策略，處理并合并日志數(shù)據(jù)和當前標注任務以及與目標用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水文水資源技術領域，具體為多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的復雜水域流向識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：通過整合水文觀測、遙感影像、地形數(shù)據(jù)的多維度信息，并通過去噪、時空對齊及特征提取，構建標準化水域特征數(shù)據(jù)集；S2：基于量子路徑疊加原理，融合多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種用電行為模式確定方法、裝置、計算機設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取多個樣本電力負荷曲線，并基于多個樣本電力負荷曲線和最大均值差異MMD模型，對高斯混合模型進行訓練，得到訓練后的高斯混合模型；將多個預設負荷數(shù)據(jù)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)處理與動態(tài)擬合方法及系統(tǒng)，包括：采集光伏發(fā)電的歷史數(shù)據(jù)集；對歷史數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預處理，去除限電狀態(tài)、陰雨雪天氣、功率波動超過設定閾值的日期對應的數(shù)據(jù)，得到用于數(shù)據(jù)擬合的樣本數(shù)據(jù)；基于樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學特性，得到樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的CVOCA特征提取方法及系統(tǒng)，屬于多模態(tài)特征提取技術領域，包括數(shù)據(jù)輸入；數(shù)據(jù)預處理，對輸入的數(shù)據(jù)進行處理，生成標準化輸入；特征統(tǒng)一表示，利用跨模態(tài)統(tǒng)一編碼器將視覺、文本、時序數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一特征空間；特征優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力能源負荷分析技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的深遠海養(yǎng)殖電力能源負荷智能分析方法。所述方法包括以下步驟：獲取深遠海養(yǎng)殖電力能源系統(tǒng)的電力多能源設備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)；基于電力多能源設備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)建立優(yōu)化運行光?柴...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及月球遙感探測領域，尤其涉及一種基于深度學習的月球礦物多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演方法，包括構建多源數(shù)據(jù)集；基于多源數(shù)據(jù)集訓練礦物預測模型，采用交叉驗證法對礦物預測模型進行評估；將氧化物遙感數(shù)據(jù)輸入礦物預測模型，生成初始礦物豐度預測圖；提取巖性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于似然的認知診斷Q矩陣估計方法，所屬領域為認知診斷評估領域，包括：獲取學生對題目的響應數(shù)據(jù)和部分定義的Q矩陣，利用G?DINA模型擬合獲得學生屬性向量的后驗分布，并基于此計算邊際似然。進而通過AIC或BIC值評估不同q向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種TPU上矩陣運算的實現(xiàn)方法、裝置、設備及介質(zhì)，屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括：按照TPU中張量計算核心的數(shù)量，對輸入矩陣進行劃分，得到各張量計算核心對應的待處理子矩陣；獲取待處理子矩陣的矩陣維度，以及向量存儲器容量；按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了計及電壓跌落暫態(tài)的新能源并網(wǎng)短路電流及峰值計算方法，屬于新能源并網(wǎng)系統(tǒng)短路電流計算領域。該方法通過導入雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)的拓撲結構及電氣參數(shù)，建立電磁微分方程，推導故障電壓初值表達式，構建矩陣方程求解節(jié)點電壓初值與回路電流導數(shù)初值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的船舶設計域知識檢索方法及裝置，屬于大數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法包括：對多模態(tài)船舶數(shù)據(jù)集進行特征提取得到特征集合，基于特征集合構建第一多模態(tài)知識圖譜；將第一多模態(tài)知識圖譜中的數(shù)據(jù)映射到嵌入空間得到嵌入向量，基于不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于檢索增強生成的數(shù)據(jù)智能問答方法及系統(tǒng)，涉及人工智能和知識圖譜技術領域，包括通過知識圖譜提取問題信息對應的知識實體，構建黎曼流形空間中的最優(yōu)投影映射函數(shù)，結合正向推理路徑與反向推理路徑的信息融合生成最優(yōu)推理結果，并基于檢索到的思...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種人工智能模型的問答方法、電子設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲取用戶向人工智能模型輸入的任務信息，根據(jù)任務信息啟動推理流程；針對推理流程所使用的內(nèi)部知識信息，在人工智能模型的外部數(shù)據(jù)源檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高速公路智慧養(yǎng)護技術領域，且公開了基于多模態(tài)信息的高速公路養(yǎng)護知識問答方法及系統(tǒng)，包括多維采集模塊和智能管理模塊。該系統(tǒng)通過多維采集模塊獲取所有的高速公路養(yǎng)護知識和所有用戶的提問數(shù)據(jù)，并分類組成數(shù)據(jù)集，智能管理模塊分析高速公路養(yǎng)護...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及大氣參數(shù)反演模型技術領域，提供一種基于虛溫修正的大氣模型構建方法及系統(tǒng)，解決動態(tài)場景適應性不足的問題。本申請通過獲取衛(wèi)星熱紅外波段的輻射亮度觀測值，同步記錄衛(wèi)星觀測天頂角與方位角，并采集地表覆蓋類型數(shù)據(jù)、露點溫度及對應高度信息。消...
								
            
							
            
							
						
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