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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術領域，具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過獲取并結構化處理生產日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù)，構建標準化輸入集，利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化，并結合四維模型、語義驗證及動態(tài)調度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備，可以應用于網絡空間安全技術領域。該方法包括：基于安全等級分類標準，對多個安全領域進行安全等級分類，得到分類結果；針對多個安全等級的每個安全等級，對至少一個安全領域進行測試題庫構建，得到測試...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法，涉及用戶身份的識別和驗證技術領域，解決了現(xiàn)有技術在實用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設備適應能力等方面的問題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對用戶輸入數(shù)據(jù)進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別，若為高置信度，調用相應子智能體處理任務包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲得企業(yè)的多個窗口財務數(shù)據(jù)集，并根據(jù)財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理，建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量；進行多源訓練，建立財務異常檢測架構，包括償債異常檢測模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領域，尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進行三維坐標解算與整理，獲取帶時序標簽的原始測量數(shù)據(jù)集；通過對原始測量數(shù)據(jù)點的局部鄰域距離進行綜合分析，獲取各點的自適應鄰域半徑；通過對測點局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域，公開了一種鍛件生產的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對風電法蘭鍛件進行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標轉換，得到極坐標溫度場數(shù)據(jù)；將極坐標溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網絡進行特征提取，得到溫度場特征向量；對溫度場特征向量進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術領域，具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，通過復合傳感技術和智能分析算法實現(xiàn)了大壩結構健康狀態(tài)的全面感知與精準預警；采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構建了界面與結構一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術領域，方法包括：將目標森林按植被類型劃區(qū)，采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補缺失，分析時序與因果關系構建時序因果圖，結合當前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時空動態(tài)，確定各區(qū)域防控風險等級與關鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學習的電纜絕緣損傷自適應檢測方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號；S2、對電氣信號序列進行預處理，劃分為若干等長信號片段；S3、構建DeiT檢測模型，并構建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于跨模態(tài)標記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個圖像特征，基于至少一個圖像特征，確定第一視覺token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于風網解算的礦用智能通風調度決策系統(tǒng)，涉及礦用設備技術領域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集全礦井通風數(shù)據(jù)；風網解算模塊，用于實時讀取所述全礦井通風數(shù)據(jù)，并進行風網解算，實時模擬礦井通風情況，得到礦井需風結果；數(shù)據(jù)分析模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬電廠運行參數(shù)的預測方法及裝置、存儲介質以及計算機程序產品。包括：對獲取的影響因素數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理；使用時間序列分解算法將影響因素數(shù)據(jù)分解成包含趨勢分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個維度的序列，將每個序列切分為序列塊并映射為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)內容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對非結構化的待審核多模態(tài)內容進行特征提取，以得到結構化特征向量；對其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進行圖文語義關聯(lián)，得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量；基于待審核多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理與金融科技領域，旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調成本高的問題。該方法構建情緒類別、情緒強度、持續(xù)時間、分層影響和政策反應五個維度的情緒標簽體系，通過指令微...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N歷史人物知識的校對方法、系統(tǒng)、存儲介質及電子設備，包括：構建歷史人物第一知識數(shù)據(jù)庫和歷史人物第二知識數(shù)據(jù)庫；獲取待校對文本，并對待校對文本進行斷言檢測，以獲取斷言檢測結果；基于斷言檢測結果獲取待校對文本中的標識字段；根據(jù)標識字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于視頻關鍵幀與進度關聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中，本申請通過用戶暫停視頻時，捕獲進度和關鍵幀知識點坐標。通過觸控軌跡生成知識點觸控熱區(qū)圖譜及關注標記。融合圖譜、標記、坐標拓撲及暫停前語音語義生成疑問置信度。據(jù)此決策：置信度高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問答方法和系統(tǒng)，用于解決多跳問答過程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問題。該方法包括，接收復雜多跳查詢，采用多層次路徑探索搜索策略，通過蒙特卡洛樹搜索構建層次化推理樹，并依次執(zhí)行直接回答、經檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測方法及系統(tǒng)，具體包括：通過在不同區(qū)域設置不同的監(jiān)測點來采集噪聲數(shù)據(jù)，基于各監(jiān)測點所在區(qū)域的噪聲分布特征，動態(tài)分析噪聲信號變化特征，構建階段噪聲關聯(lián)特征值；對每個監(jiān)測點不同頻段...
								
            
							
            
							
						
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