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								      本發(fā)明涉及肺炎預測模型領域，具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預測分析方法。通過AI識別患者肺炎病癥病歷，通過所述肺炎病癥病歷構(gòu)建肺炎預測模型；所述肺炎預測模型為基于時間序列的自回歸AR(P)模型，通過分析患者歷史病癥與治療后康復程度分析得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領域，具體涉及一種基于AI的重癥肺炎診斷方法。所述系統(tǒng)包括服務器和多個客戶端；所述服務器采用全局模型，所述客戶端采用本地模型；所述服務器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學習進行模型訓練；所述服務器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于EMA的SHPT患者術(shù)后多維度管理系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)療健康管理技術(shù)領域。本發(fā)明通過趣味性和互動性提升SHPT患者術(shù)后360天內(nèi)的多維度癥狀管理水平，實現(xiàn)SHPT患者術(shù)后多維度管理。通過在健康管理中，基于EMA的游戲化管理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種體測數(shù)據(jù)的智能管理方法，所述方法包括獲取用戶基本信息、用戶體測項目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計，得到相關函數(shù)；根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測數(shù)據(jù)對用戶體測項目數(shù)據(jù)篩選，得到候選體測項目數(shù)據(jù)；根據(jù)候選體測項目數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于紫外/熒光特征級融合光譜結(jié)合CARS?BO?LSSVM模型的水質(zhì)COD檢測方法與檢測系統(tǒng)。通過SG濾波(窗口11，階數(shù)3)和Z?score標準化預處理，采用CARS算法篩選紫外13個、熒光26個特征波長，并按行拼接為39...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大數(shù)據(jù)以及機器學習的安全駕駛預警系統(tǒng)，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集：通過路側(cè)感知設備實時采集車輛位置、停車時間、車門狀態(tài)、車輛類型等數(shù)據(jù)以及獲取環(huán)境上下文信息，如道路類型、交通流量、天氣情況等數(shù)據(jù)；S2，數(shù)據(jù)處理與融合：利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種三維場景的處理方法及電子設備，所述三維場景的處理方法包括：接收目標三維場景的場景描述信息；加載與所述場景描述信息相匹配的用于構(gòu)建所述目標三維場景的至少一個目標三維模型；調(diào)用預設的第一智能體基于所述場景描述信息得到所述目標三維場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌Q策的商品推薦優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領域，方法包括：獲取商品推薦平臺上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風險參數(shù)及其對商品的歷史評分和預測評分，并基于三支決策引入成本約束，針對不同的用戶，將商品劃分為候選集與過濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務管理技術(shù)領域，具體為一種人工智能的業(yè)務智能對接服務平臺，本發(fā)明中，采用拓撲排序?qū)θ蝿找蕾囮P系進行重新排列，通過科學的執(zhí)行序列調(diào)整，減少任務間因依賴關系不當引發(fā)的等待時間和資源浪費，并挖掘可并行執(zhí)行的任務并重組執(zhí)行路徑，減少流程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于自適應參數(shù)選擇的視覺語言模型微調(diào)方法及裝置，涉及計算機視覺與自然語言處理技術(shù)領域，該方法包括：獲取經(jīng)過預訓練的目標模型，并基于目標專項任務對目標模型進行優(yōu)化訓練；在優(yōu)化訓練的過程中，利用優(yōu)化器估算的每個模型參數(shù)的二階矩，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多維運維數(shù)據(jù)訓練模型的機電設備診斷方法及運維設備，涉及機電設備運維技術(shù)領域，部署多維傳感網(wǎng)絡進行錯時交叉采樣，獲取機電流數(shù)據(jù)，引入第一核驗端口與第二核驗端口，構(gòu)建診斷網(wǎng)絡架構(gòu)，對機電流數(shù)據(jù)進行入網(wǎng)，通過執(zhí)行基于第一核驗端口的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種照明設備故障預測方法、終端設備及存儲介質(zhì)，該方法中包括：采集照明設備在一段時間內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)，基于采集的狀態(tài)參數(shù)構(gòu)建訓練集；構(gòu)建基于改進LSTM和注意力機制的照明設備狀態(tài)參數(shù)預測模型，在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來區(qū)分短期和長期記...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及航空發(fā)動機控制技術(shù)領域，尤其涉及一種短垂推進系統(tǒng)模式轉(zhuǎn)換走廊求解方法及系統(tǒng)。其中，該方法通過選取可以令短垂推進系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型收斂的值作為初始值，然后逐步擴大搜索范圍，可以避免因為初值選取的原因發(fā)生不收斂的情況。針對遍歷法和優(yōu)化法求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領域，具體地說，涉及一種高質(zhì)量的藏文文本數(shù)據(jù)增強方法及模型，將藏文形容詞按語義特征及修飾對象分為描述性質(zhì)、狀態(tài)、數(shù)量、感官和感受等五大類四十六小類，通過提取藏文形容詞和形容詞修飾對象的特征構(gòu)建了藏文形容詞知識庫和形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)技術(shù)領域，具體涉及多類型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采集與映射方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，包括：從源數(shù)據(jù)庫中采集待映射數(shù)據(jù)；使用大語言模型分析待映射數(shù)據(jù)的字段名稱，推斷字段類型，并對待映射數(shù)據(jù)進行預處理；使用強化學習優(yōu)化算法生成源數(shù)據(jù)庫和目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于APISIX的API管理方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，主要涉及API管理技術(shù)領域，用以解決現(xiàn)有技術(shù)存在?API創(chuàng)建與代理配置脫節(jié)?、?限流策略配置困難?、?認證與授權(quán)機制不完善?的問題。包括：創(chuàng)建API對應的限流limit?req插...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種頁面布局顯示方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質(zhì)，所述方法包括獲取包括多種屏幕屬性對應的顯示信息的目標文件，顯示信息包括組件映射信息和屬性映射信息；根據(jù)目標設備的屏幕屬性從目標文件中確定目標設備的目標顯示信息；根據(jù)目標顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種降頻處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領域。該方法包括：確定處理器當前的第一計算性能數(shù)據(jù)；根據(jù)第一計算性能數(shù)據(jù)確定處理器是否發(fā)生降頻；確定處理器發(fā)生降頻時，根據(jù)第一計算性能數(shù)據(jù)確定目標降頻等級；關閉目標降頻等...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預測電池熱失控的方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取電池單體數(shù)據(jù)、電池模塊數(shù)據(jù)和電池組數(shù)據(jù)；將所述電池單體數(shù)據(jù)輸入電池單體電化學模型，得到單體輸出數(shù)據(jù)，電池單體電化學模型包括鋰電池準二維P2D模型和固體電解質(zhì)界面SEI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了沸點測試領域的一種高原沸點處理方法及裝置，包括如下步驟：步驟1)、加熱設備首次通電后，自動進入沸點測試模式，所述沸點測試模式可與清潔模式相結(jié)合；進入沸點測試模式后，實時監(jiān)測水的溫度，計算水的溫度上升速率以判斷溫度變化趨勢，同時利...
								
            
							
            
							
						
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