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								      本發(fā)明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于多源數據的農資平臺臺賬系統(tǒng)，包括：臺賬數據庫；密鑰生成模塊，用以基于歷史臺賬數據生成對應的臺賬密鑰；數據融合模塊，用以獲取農資平臺各數據源的數據，根據各數據源中數據的屬性標簽進行分類以生成若干數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種業(yè)財一體化智能管控與分析管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)財務管理技術領域，包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊，系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶，相比傳統(tǒng)訪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于AI與容器技術領域，公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件，進行文件裁剪；基于內容分塊算法將鏡像文件進行分塊并存儲；對索引結構進行了優(yōu)化，以提高數據檢索效率；當用戶請求容器鏡像時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術領域，公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數據采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗證模塊。數據采集模塊通過傳感節(jié)點實時采集腦電信號和眼動特征數據；加密處理模塊采用對稱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于旁支網絡的模型指紋注入與驗證方法及設備，屬于人工智能安全領域，所述方法包括：主模型與旁支網絡設計、觸發(fā)器樣本構造、聯(lián)合訓練優(yōu)化和指紋驗證四個核心階段；通過引入輕量化旁支網絡，主模型中間層輸出與旁支網絡輸入動態(tài)耦合，共享特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防偽水印技術領域，具體為基于開源鴻蒙的數智水務表單文本防偽水印生成方法，包括以下步驟，獲取字段差異與重復頻率，篩選抖動字段生成擾動表，分段索引標記敏感段，建立權重結構與位寬調整，排序節(jié)點生成綁定清單，構建水印路徑鏈，匹配軌跡一致性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數據鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法，通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設監(jiān)測點，采集歷史周期內各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數據及環(huán)境參數；采用多周期參數提取構建數據項集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關聯(lián)項；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及太陽輻照度預測技術領域，公開了一種基于數據融合的太陽輻照度預測方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角，基于云層圖像與風速矢量計算云層移動速度與方向，得到云運動軌跡分布，結合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置，通過創(chuàng)新性地構建多源數據預處理機制，通過時序插值和異常值檢測，實現(xiàn)數據質量的有效提升。設計基于隨機森林的智能特征提取模型，結合信息增益分裂和主成分分析，將高維稀疏特征轉化為低維稠密表示。引入多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了提出了一種基于時空圖神經網絡的氣溫數據質量控制方法，包括：步驟1，針對目標站點，在預設歷史范圍內預設時距的各歷史時間點，獲取目標氣象站點以及相距目標站點預設距離內所有氣象站點的日平均氣溫數據，并對數據進行預處理；步驟2，構建改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數據處理技術領域，該方法包括：獲取當前急剎車行為的多模態(tài)信息；基于當前急剎車行為的多模態(tài)信息，確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因；基于當前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設備健康監(jiān)測與故障診斷技術領域，公開了一種基于多源數據的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng)，其中，一種基于多源數據的離心泵智能檢測方法包括：采集離心泵多源異構數據并預處理；提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構建最優(yōu)特征子集；構建多層級動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數據處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種手術機器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集所述手術機器人在手術過程中的運行參數；對于任一次手術，獲取該手術過程手術機器人的多個執(zhí)行動作，以及各執(zhí)行動作期間對應的參數序列；對于任一種執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數字數據處理技術領域，特別是涉及一種UV標簽紙切割設備的運維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括：獲取歷史時間段生產的UV標簽紙的推理變形量Def1；如果Def1與實際變形量Def2
							
            
							
						
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								      本申請屬于注塑技術領域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預測方法及預測系統(tǒng)。螺桿最小位置預測方法包括：獲取歷史注塑參數集，所述歷史注塑參數集中包括至少一個歷史注塑參數子集，同一個注塑周期內的至少一個注塑參數作為一個所述歷史注塑參數子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法，涉及橋梁阻尼比識別技術領域，所述橋梁阻尼比識別方法，包括以下步驟：輸入變量經網絡映射得到輸出位移；輸出位移經過自動微分得到各微分項；無量綱處理各參數與微分項，構建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質量監(jiān)控技術領域，具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網絡并提取關鍵異常特征向量；量化評估各類飼料子圖網絡與當前倉儲實際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結果選定當前時刻圖網絡，并提取倉儲環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應譜峭度解卷積的復合故障信號分離方法，包括：S1，降噪處理原始復合故障信號；S2，通過希爾伯特包絡解調對降噪后復合故障信號進行分離；S3，通過貝葉斯目標函數優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜增強關系圖卷積網絡的潛在供應商推薦方法，涉及卷積網絡技術領域，包括先采集供應鏈數據，經預處理、規(guī)則匹配篩選實體及關系并標準化，構建供應鏈知識圖譜；再用關系圖卷積網絡處理知識圖譜，得到增強模型；隨后訓練模型并預測供應商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據處理技術領域，公開了一種基于知識圖譜的多模態(tài)數據抽取方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于源數據格式判斷是否滿足抽取條件，基于目標源數據格式確定相應處理策略，確定每一數據與目標源數據特征的關聯(lián)相似度，基于關聯(lián)相似度確定第一抽取結果，基于...
								
            
							
            
							
						
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