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								      本發(fā)明涉及金融和醫(yī)療場景的問答技術領域，公開了一種應用實體抽取的問答方法、裝置、設備及介質，方法包括：確認第一語料庫中的每一標準問題下關聯(lián)的所有相似問題，采用特定指代符號將所有相似問題中的實體進行替換處理，得到更新后的第二語料庫；采用特定指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種文化設計因子提取方法和裝置，包括：步驟S1、獲取文化元素象；步驟S2、將文化元素歸類為多個設計因子；步驟S3、對各個設計因子重要性與文化偏好度的評分數據，得到用戶感知度；步驟S4、根據用戶感知度，構建AHP層次結構模型；步驟S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障檢測領域，公開了一種管網的故障診斷系統(tǒng)，包括：數據采集模塊，用于從SCADA系統(tǒng)、仿真環(huán)境、中間數據庫、AP I傳輸以及人工巡檢數據錄入獲取管道運行數據；數據預處理模塊，用于對采集的數據進行清洗、歸一化和結構化存儲，包括數據可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于商用車自動駕駛的智能仿真系統(tǒng)，涉及商用車自動駕駛技術領域，該系統(tǒng)包括：多源數據采集模塊：通過高分辨率衛(wèi)星、無人機傾斜攝影、車載全景相機及車載傳感器，獲取道路拓撲、地形參數、路面紋理及動態(tài)目標的數據，本發(fā)明通過構建一種高度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種外混式空氣噴嘴霧化過程仿真方法，包含多尺度霧化數學模型及基于此的數值模擬，多尺度霧化數學模型基于歐拉拉格朗日耦合方法，將流場成分分為連續(xù)相和離散相，用拉格朗日法描述小尺度涂料顆粒運動，搭建大小液滴識別轉換機制，選用雷諾平均模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于機器學習的芯片布局前靜態(tài)時序分析方法和裝置。利用機器學習獲得更精確的局部延遲，從而提高布局前靜態(tài)時序分析的精確性。為了解決線長信息缺失的挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出了首個引腳級線長預測器，使用分布式梯度增強庫估計引腳之間的曼哈頓距離作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的軟件需求規(guī)范文檔自動生成方法，所述方法包括：文本預處理：對軟件需求客戶意見資料中的句子進行類別標注，并且將數據集分為訓練集和驗證集；訓練需求分類器：對應用數據集中的文本進行分類，設計并訓練BERT?GCN模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多損失函數組合與TOP?K的知識蒸餾方法和裝置，包括將訓練文本分別輸入教師模型和學生模型執(zhí)行文本翻譯任務，得到教師概率分布和學生概率分布；保存該教師概率分布中K個最高的概率值及其對應的類別，并將其余類別對應的概率置零，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谠破脚_的智能物流監(jiān)管方法及系統(tǒng)，涉及物流監(jiān)管技術領域，用于改善相關技術中，物流監(jiān)控效果較差的技術問題。該方法包括：采集當前物流任務的多維物流原始信號；對原始信號提取仿生信號特征向量，仿生信號特征向量用于反映原始信號的仿生信號特...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明涉及供應鏈管理技術領域，具體為供應鏈系統(tǒng)及其數據逐級分配方法，包括強自有供應鏈、弱自有供應鏈和KP供應鏈；所述強自有供應鏈、弱自有供應鏈和KP供應鏈構成三級分級，所述強自有供應鏈、弱自有供應鏈和KP供應鏈的逐級進行供貨，本發(fā)明通過供應鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電廠機組的檢修方法、系統(tǒng)和計算機設備。其中，服務器與多個終端設備通信連接，每個終端設備通過集中器與若干個采集器通信連接，服務器根據設備管理信息生成檢修任務；向對應的終端設備發(fā)送檢修任務；終端設備通過集中器獲取采集器采集的機組數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種交易風險確定方法、裝置、電子設備及計算機程序產品。涉及人工智能領域，該方法包括：獲取目標客戶的N種交易數據，通過白鯨優(yōu)化算法和N種交易數據確定目標聚類算法的聚類參數，其中，N為正整數；基于目標聚類算法的聚類參數對N種交易數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高鐵客票線路折扣檔位制定方法及其系統(tǒng)，包括：采集高鐵線路基礎數據，并按照不同日期類型計算平均線路周轉量和人均折扣率，進行季節(jié)性客流調平，獲取采樣日期內售票數據；基于線路周轉量與不同線路價率變化的關聯(lián)關系，線性回歸擬合得到線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及公共安全決策技術領域，其具體地公開了一種基于人工智能驅動的公共安全決策輔助系統(tǒng)，其首先利用安全事件要素提取模塊從歷史公共安全事件中提煉事件要素，并通過事件空間分布聚類模塊根據目標區(qū)域規(guī)劃圖進行地理劃分。接著，事件時間分布排序模塊按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高相似性傳遞注意力機制的遙感圖像分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：構建高相似性傳遞注意力特征提取網絡，通過預處理和局部探索塊提取多尺度局部特征，結合跳躍連接保留細節(jié)，并利用注意力模塊篩選高相似性特征；并與原始特征融合，得到增強后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經隱式場的頭部姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域。該方法對頭部姿態(tài)標簽進行離散化處理，利用Gaussian函數和Gumbel函數聯(lián)合建模生成非對稱分布標簽。在三維空間中按固定間距設置采樣點，通過RepVgg網絡提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種通過人臉識別攝像頭無感開門并進行陌生人預警系統(tǒng)，涉及智能安防技術領域，包括，白名單預錄入模塊，用于提前錄入白名單人物的照片信息；攝像頭模塊，用于實時無感抓拍進入攝像頭監(jiān)控區(qū)域的人員人臉照片；人臉識別算法模塊，用于將抓拍到的人員...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種具有太陽能發(fā)電功能的防撞車LED顯示裝置，包括主體、底座、顯示屏、散熱機構、太陽能發(fā)電機構和預警機構，所述主體設置在底座上，所述顯示屏設置在主體一側，所述太陽能發(fā)電機構設置在主體上方，所述預警機構設置在底座的靠近顯示屏的一側，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了車載音頻播放信息生成方法、裝置、設備和介質。該方法的一具體實施方式包括：響應于檢測到車艙內的音頻信號信息，根據音頻信號信息和實時場景圖像信息，確定車艙內的當前場景是否滿足預設加密場景條件；確定滿足預設掩蔽條件的用戶的位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GC?MS數據和機器學習算法的白酒品質預測方法，涉及白酒生產技術領域，旨在解決現有白酒品質預測方法準確性低、可解釋性差的問題，實現對白酒品質的精準預測，包括以下步驟；步驟1.樣品采集與GC?MS分析；步驟2.數據預處理；...
								
            
							
            
							
						
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