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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物料齊套的智能排產(chǎn)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的構(gòu)件主材信息，分析物料套料與待排產(chǎn)構(gòu)件主材之間的齊套關(guān)系，以最大化齊套構(gòu)件生產(chǎn)數(shù)目為目標，得到主材物料加工順序，并計算構(gòu)件加工順序；基于構(gòu)件加工順序以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種網(wǎng)絡相關(guān)違法行為的防控方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括：獲取網(wǎng)絡相關(guān)風險數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡相關(guān)風險數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征選擇，得到預處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入到涉網(wǎng)易感人群分類模型，確定涉網(wǎng)易感人群大數(shù)據(jù)畫像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種網(wǎng)約車訂單處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質(zhì)，所屬領(lǐng)域為網(wǎng)約車技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：接收網(wǎng)約車訂單，基于網(wǎng)約車的當前位置和網(wǎng)約車訂單的起始位置，確定對網(wǎng)約車進行等待補償?shù)拈_始時間節(jié)點；確定對網(wǎng)約車進行等待補償?shù)奶嵝褧r間節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種樣本生成方法、目標大語言模型的訓練方法、任務處理方法及裝置。樣本生成方法包括：獲取目標任務場景下利用大語言模型調(diào)用工具執(zhí)行任務時所需的多個調(diào)用參數(shù)、工具對應的平臺的多個平臺屬性以及第一提示文本；將多個調(diào)用參數(shù)、多個平臺屬性以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及讀碼器技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種讀碼器檢測系統(tǒng)，該讀碼器檢測系統(tǒng)包括：承載板，用于設置識別碼；第一反射鏡，設置于承載板上方，第一反射鏡用于反射識別碼；讀碼器，設置于承載板上，讀碼器設置有功能燈，讀碼器用于在識別到第一反射鏡反射的識別碼后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于語義理解的多語言情感識別方法，通過三階段創(chuàng)新框架實現(xiàn)跨語言情感分析，采用改進的相對位置編碼分離語義與情感特征；利用Hofstede文化維度構(gòu)建錨點向量，通過損失函數(shù)實現(xiàn)文化敏感的向量空間對齊；結(jié)合權(quán)力距離與個人主義差異動態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本糾錯方法及相關(guān)裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，文本糾錯方法包括：基于原始文本進行第一糾錯，得到第一文本；基于原始文本與第一文本進行比對，得到第一糾錯執(zhí)行的糾錯操作涉及的文字對；其中，文字對包含：原始文本中相比于第一文本被修改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的機房空間能耗預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：(a)構(gòu)建目標機房的三維數(shù)字孿生模型，并基于計算流體力學CFD仿真生成時序仿真數(shù)據(jù)；(b)對時序仿真數(shù)據(jù)進行預處理；(c)構(gòu)建并訓練一長短時記憶LSTM網(wǎng)絡模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實測譜的熱端盤壽命試驗譜編制方法，具體步驟包括：首先對發(fā)動機所有轉(zhuǎn)速及溫度譜進行峰谷值識別及小載荷去除。其次，對轉(zhuǎn)速峰值與溫度峰值數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)速谷值與溫度谷值數(shù)據(jù)進行匹配，并以最小二乘法以一維線性函數(shù)分別擬合發(fā)動機實測譜中溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng)，其中方法包括將航空發(fā)動機的每個典型任務剖面的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為應力；確定所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣；將所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波；將主波編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)，包括第一子結(jié)構(gòu)和第二子結(jié)構(gòu)；第一子結(jié)構(gòu)由八個剛性三角形面板通過轉(zhuǎn)動副連接形成的多面體框架，剛性三角形面板為正三角形且邊長為a；第二子結(jié)構(gòu)由六個可變形曲紋折紙單元組成，每個曲紋折紙單元由三個曲邊面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命試驗評定譜編制方法和系統(tǒng)，方法中通過獲取目標發(fā)動機的實測飛行剖面，進行雨流計數(shù)和濾波預處理，提取載荷循環(huán)的均幅值對；基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷，并通過等效轉(zhuǎn)換將二維載荷譜降維為一維；結(jié)合等損傷原則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計算機設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中方法包括對航空發(fā)動機的每個飛行剖面進行雨流計數(shù)，得到多個載荷循環(huán)的均值和幅值，以作為每個載荷循環(huán)的均幅值對；以目標飛行剖面中最大載荷對應的載荷歷程時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng)，屬于旅游推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊，專家組件模塊包括用戶分析模塊、學科教育模塊、素質(zhì)科普模塊以及交通環(huán)境模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構(gòu)計算之前，根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng)，包括：對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預訓練模型進行初步訓練；基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練；基于預設的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應的文本主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關(guān)系抽取方法，屬于知識圖譜關(guān)系抽取技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預處理，基于分類結(jié)果添加標簽；步驟S2、構(gòu)建嵌入層，利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示；步驟S3、構(gòu)建雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務的方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，首先將待分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對應的分析指令輸入到第一大語言模型，獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結(jié)果，該指令分析結(jié)果用于指示所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所述分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的任務處理方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于攜帶有用戶需求的用戶請求，對待處理任務進行任務分解，得到第一任務指令，第一任務指令用于確定處理待處理任務所需調(diào)用的工具；將第一任務指令輸入經(jīng)預訓練后得到的...
								
            
							
            
							
						
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