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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于實(shí)時(shí)工業(yè)以太網(wǎng)的EEPROM數(shù)據(jù)讀寫(xiě)方法、裝置及介質(zhì)。該方法包括：在目標(biāo)從站上根據(jù)EEPROM容量參數(shù)設(shè)置EEPROM訪問(wèn)的起始偏移和訪問(wèn)長(zhǎng)度，建立分頁(yè)事務(wù)；當(dāng)分頁(yè)事務(wù)為讀取類(lèi)型時(shí)，依次觸發(fā)目標(biāo)從站的EEPROM控制寄存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于等面積網(wǎng)格的太空大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理方法，涉及太空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)劃分全球范圍內(nèi)同高度下面積均等的基礎(chǔ)網(wǎng)格單元，構(gòu)建包含基礎(chǔ)網(wǎng)格、關(guān)聯(lián)衛(wèi)星、碰撞預(yù)警、太空環(huán)境等數(shù)據(jù)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，并采用動(dòng)態(tài)分表策略適配海...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以至少解決相關(guān)技術(shù)中存在運(yùn)算資源浪費(fèi)、運(yùn)算效率低、實(shí)時(shí)性差、運(yùn)算精度降低、適應(yīng)性差等問(wèn)題。該數(shù)據(jù)處理方法包括：確定當(dāng)前初始數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)閾值；將當(dāng)前初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于熱度表的時(shí)序數(shù)據(jù)資源分層方法，包括：接收設(shè)備上報(bào)的時(shí)序數(shù)據(jù)，按測(cè)點(diǎn)和時(shí)間維度進(jìn)行分組切割，生成滿(mǎn)足預(yù)設(shè)大小閾值的時(shí)序數(shù)據(jù)文件塊；解析用戶(hù)查詢(xún)信息，確定時(shí)序數(shù)據(jù)文件塊的查詢(xún)次數(shù)；構(gòu)建熱度信息表，熱度信息表的橫軸為測(cè)點(diǎn)，縱軸為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了融合知識(shí)圖譜的供應(yīng)鏈銷(xiāo)售異常檢測(cè)與根因分析系統(tǒng)及方法，包括需求采集與預(yù)處理模塊，用于對(duì)接訂單系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源，完成數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體解析與特征提??；供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊，用于定義實(shí)體類(lèi)型與關(guān)系類(lèi)型；實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大模型的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及大模型、數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法包括：確定目標(biāo)數(shù)據(jù)表中的表字段和目標(biāo)SQL語(yǔ)句中的語(yǔ)句字段；通過(guò)大模型對(duì)表字段和語(yǔ)句字段中兩兩組合的每一字段對(duì)進(jìn)行語(yǔ)義理解，得到第一語(yǔ)義相似度矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的智能客服對(duì)話生成與優(yōu)化方法和系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)采集用戶(hù)重復(fù)提問(wèn)、手動(dòng)改寫(xiě)、光標(biāo)軌跡、文本刪除、語(yǔ)音打斷數(shù)據(jù)并標(biāo)注時(shí)間戳。計(jì)算操作密集值和錯(cuò)誤頻率值生成修正熱圖。據(jù)此定義強(qiáng)度節(jié)點(diǎn)和觸發(fā)條件邊，構(gòu)建動(dòng)態(tài)錯(cuò)誤圖譜。在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電力生產(chǎn)系統(tǒng)操作合規(guī)性監(jiān)控與預(yù)警方法，該方法包括：根據(jù)電力生產(chǎn)系統(tǒng)的制度文檔構(gòu)建制度庫(kù)；根據(jù)電力生產(chǎn)系統(tǒng)的操作記錄文檔和通知記錄文檔生成標(biāo)準(zhǔn)日志文檔；將標(biāo)準(zhǔn)日志文檔輸入大模型進(jìn)行關(guān)鍵內(nèi)容提取，獲取結(jié)構(gòu)化日志文本；根據(jù)結(jié)構(gòu)化日志...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，具體提供一種醫(yī)療文本隱私信息抽取及加密方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從醫(yī)療文本中提取實(shí)體；將醫(yī)療文本和提取的實(shí)體輸入預(yù)先訓(xùn)練的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取模型，獲取各個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，生成實(shí)體關(guān)系三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法及系統(tǒng)。用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法包括，獲取每張圖像的單特征度量，構(gòu)建單特征度量集，并進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的單特征度量和單特征度量集；基于歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種電廠設(shè)備故障智能診斷方法，包括以下步驟：采集電廠運(yùn)行狀態(tài)日志記錄與告警記錄，執(zhí)行時(shí)間戳對(duì)齊與設(shè)備標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)處理，依據(jù)數(shù)據(jù)源完整度與時(shí)序連續(xù)性計(jì)算得到源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分，基于所述源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分，篩選源數(shù)據(jù)規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)拜訪場(chǎng)景下距離矩陣的獲取方法及裝置；包括：篩選目標(biāo)區(qū)域的興趣點(diǎn)集合中的異常點(diǎn)，獲取目標(biāo)興趣點(diǎn)集合；將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)面積相同的基本單元；基于基本單元對(duì)興趣點(diǎn)進(jìn)行聚合，得到目標(biāo)基本單元，每個(gè)目標(biāo)基本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了適應(yīng)電力系統(tǒng)特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計(jì)算方法；該方法先收集實(shí)測(cè)鐵氧體磁芯損耗數(shù)據(jù)，擬合經(jīng)典兩項(xiàng)式模型的磁滯與渦流損耗參數(shù)；通過(guò)渦流與磁滯損耗平衡點(diǎn)及弛豫效應(yīng)設(shè)100kHz為低頻和中高頻分界點(diǎn)，以集膚效應(yīng)表征參數(shù)＞2為中頻和高頻分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多模態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的智能清洗與特征提取系統(tǒng)及方法，涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。用于解決多源異構(gòu)信號(hào)時(shí)間對(duì)齊不準(zhǔn)確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問(wèn)題。首先，基于旋轉(zhuǎn)設(shè)備主振動(dòng)頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配窗口，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鐵路工程技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種軌道平順性影響因素相關(guān)性分析方法，包括：以軌道平順性對(duì)應(yīng)的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數(shù)分量，使用高斯混合模型對(duì)參數(shù)分量之間的基準(zhǔn)值和容許閾值進(jìn)行計(jì)算，并確定各參數(shù)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于多模態(tài)感知的教育場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)由多源教育場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與語(yǔ)義統(tǒng)一編碼模塊、高維時(shí)序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時(shí)序動(dòng)作智能識(shí)別模塊、實(shí)時(shí)誤操作檢測(cè)與個(gè)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種卷簾門(mén)安全性能預(yù)測(cè)方法，屬于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，包含動(dòng)態(tài)切片、時(shí)間加權(quán)聚合、自適應(yīng)投影及預(yù)測(cè)解碼器模塊，動(dòng)態(tài)切片模塊劃分時(shí)間序列關(guān)鍵時(shí)段，捕捉卷簾門(mén)變量的多尺度非均勻變化，構(gòu)建時(shí)序切片特征；時(shí)間加權(quán)聚合模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配融合不同時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種熱風(fēng)爐拱頂?shù)臏囟阮A(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及熱風(fēng)爐溫度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取熱風(fēng)爐在當(dāng)前時(shí)間步下的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)造溫度特征矩陣，溫度特征矩陣包括運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)以及基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)確定的空燃比趨勢(shì)特征、拱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種地質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)檢方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于地質(zhì)對(duì)象的空間拓?fù)潢P(guān)系，建立多維算子規(guī)則庫(kù)；多維算子規(guī)則庫(kù)包括多個(gè)不同維度的算子規(guī)則組；獲取待查地質(zhì)數(shù)據(jù)，以及針對(duì)待查地質(zhì)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢場(chǎng)景信息；對(duì)質(zhì)檢場(chǎng)景信息進(jìn)行語(yǔ)義解析處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能技術(shù)的老年人情感雙向交互方法，涉及老年人情感交互技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟一、采集老年人的音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；步驟二、分別提取音頻特征數(shù)據(jù)和視覺(jué)特征數(shù)據(jù)，并將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為音頻轉(zhuǎn)錄文本數(shù)據(jù)；步驟三、將音頻特征數(shù)據(jù)、視覺(jué)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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