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								      本申請?zhí)峁┝艘环N銀行客戶數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：基于客戶關(guān)系管理的業(yè)務(wù)需求從銀行內(nèi)部系統(tǒng)以及銀行外部系統(tǒng)中采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；針對于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型為批量數(shù)據(jù)，對批量數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理、數(shù)據(jù)整合處理、星型建模處理以及不同業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于機器學(xué)習(xí)的碳排放因子自適應(yīng)本地化方法與系統(tǒng)，涉及碳排放因子自適應(yīng)本地化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)地域的多源通用碳排放因子數(shù)據(jù)，通過多源數(shù)據(jù)融合得到通用碳排放因子數(shù)據(jù)；對目標(biāo)地域的碳排放活動建模，基于本地實測碳排放量和活動水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種集群中節(jié)點選擇方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及查詢引擎技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用于處理數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)的多個節(jié)點的影響負載大小的負載指標(biāo)；根據(jù)多個節(jié)點的負載指標(biāo)，對多個節(jié)點進行聚類處理，得到多種類型的聚類簇；其中，聚類簇的類型是按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的本地數(shù)據(jù)庫對接方法，涉及數(shù)據(jù)庫對接技術(shù)領(lǐng)域，具體包括需求分析與規(guī)劃、構(gòu)建AI模型、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立數(shù)據(jù)映射關(guān)系、搭建智能對接程序、測試與優(yōu)化、部署與監(jiān)控；本發(fā)明通過人工智能技術(shù)自動完成數(shù)據(jù)梳理、映射關(guān)系建立、代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物業(yè)數(shù)據(jù)的可視化顯示方法及裝置，所述方法應(yīng)用于物業(yè)管理系統(tǒng)，包括：利用傳感組件采集傳感數(shù)據(jù)，利用對外業(yè)務(wù)接口采集外部數(shù)據(jù)，并利用錄入接口采集內(nèi)部數(shù)據(jù)；對所述傳感數(shù)據(jù)、所述外部數(shù)據(jù)和所述內(nèi)部數(shù)據(jù)進行初步處理，得到待分析數(shù)據(jù)；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝算y行公客戶的視圖展示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：對行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確定出處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及處理后的行外數(shù)據(jù)信息；基于公客戶的ID信息對處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進行數(shù)據(jù)處理任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應(yīng)用于模型的數(shù)據(jù)處理方法及電子設(shè)備，基于輸入信息對檢索增強數(shù)據(jù)庫中的文檔進行檢索，獲得目標(biāo)文檔；其中，目標(biāo)文檔中的文本單元標(biāo)注有對應(yīng)的水印信息；目標(biāo)文檔用于引導(dǎo)目標(biāo)模型輸出與輸入信息對應(yīng)的輸出信息；基于目標(biāo)文檔的語義信息，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向中小學(xué)生智能心理咨詢的語義混合檢索與重排序方法，包括：S1、接收用戶輸入的問題并對其進行預(yù)處理，提取出關(guān)鍵詞集合，并轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的中文語義表示；S2、基于包括關(guān)鍵詞匹配和語義索引的混合檢索技術(shù)，從FAQ知識庫中檢索出與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于安全問答的方法、系統(tǒng)和計算機可讀存儲介質(zhì)。一種用于安全問答的方法，包括：在本地接收用戶輸入；從用戶輸入中提取通用指令，通用指令不包括用戶的隱私信息；將通用指令提供給大語言模型以基于通用指令生成提示信息，大語言模型被部署在遠程；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種智能檢索增強的文本創(chuàng)作方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多維特征知識庫，并設(shè)置配置信息；接收查詢條件，并根據(jù)查詢條件確定輸入文本；基于多維特征知識庫對輸入文本進行特征向量化，得到特征向量；計算特征向量之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種地址解析方法、裝置、計算機設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，精準(zhǔn)識別到興趣點、門牌、電話和用戶名這四個元素，提升地址構(gòu)建的效率和準(zhǔn)確率，進一步保障配送效率，降低發(fā)生配送錯誤的風(fēng)險。所述方法包括：確定待解析地址信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種球外部高程異常計算模型改化方法，屬于測繪技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有模型當(dāng)計算點無限接近球面數(shù)據(jù)網(wǎng)格點時，計算模型的積分核函數(shù)會發(fā)生奇異，導(dǎo)致計算結(jié)果失效的問題，方法包括基于Bjerhammar邊值理論和Stokes?Helmert...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種遙感反演的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：通過對先驗分布采樣M個參數(shù)樣本，采用正向模型對M個參數(shù)樣本模擬觀測并采樣噪聲以得到M組目標(biāo)數(shù)據(jù)，將M組目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，得到M個參數(shù)預(yù)測值，根據(jù)M個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于包括不確定類別維度的半監(jiān)督輻射源個體識別方法，在原始信號預(yù)處理基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本切片進行特征提取與分類預(yù)測，結(jié)合動態(tài)偽標(biāo)簽機制實現(xiàn)對大規(guī)模無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的有效利用，通過利用部分已知類別樣本引導(dǎo)無標(biāo)簽樣本的識別過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明本發(fā)明屬于市政和環(huán)境工程領(lǐng)域，涉及一種溢流污染快速響應(yīng)的控制方法，具體包括初始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時間內(nèi)預(yù)測出那些測定過程較慢的水質(zhì)參數(shù)，從而加快對水質(zhì)變化的監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多輪聚類與偽標(biāo)簽更新的半監(jiān)督輻射源個體識別方法，以輻射源信號的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進行特征提取與分類預(yù)測，并通過多輪變化軌跡聚類與偽標(biāo)簽穩(wěn)定性判斷機制進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)定偽標(biāo)簽生成的觸發(fā)條件為訓(xùn)練損失的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向高階結(jié)構(gòu)相似性和標(biāo)簽相關(guān)性的跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法，將跨模態(tài)信息輸入聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，同時學(xué)習(xí)樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性、一致性潛在表示和哈希碼，最終生成能夠充分保留樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性的離散哈希碼；學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進時變數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的軸承故障診斷方法，步驟為：采集軸承的振動加速度信號；構(gòu)造不同階數(shù)的改進時變結(jié)構(gòu)元素；確定性能優(yōu)異的數(shù)學(xué)乘積形態(tài)學(xué)算子；對采集的振動加速度信號進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理，得到一系列數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波信號；從得到的數(shù)學(xué)形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種商品陳列異常檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。商品陳列異常檢測方法，應(yīng)用于后臺服務(wù)器，包括：獲取電子價簽提供的價簽標(biāo)識和導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，并根據(jù)導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，確定電子價簽的定位信息；根據(jù)價簽標(biāo)識、定位信息以及價簽標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微震監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SNR信號選擇的多通道微震事件自動分類方法，包括以下步驟：采用長短時窗比算法分割微震事件各通道信號的主體部分和噪聲部分；計算各通道信號的信噪比；按信噪比排序選取前N個通道；對選取的前N個通道重采樣...
								
            
							
            
							
						
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