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								      本申請?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)融合的駕駛風(fēng)格分類方法和裝置。該方法包括：獲取車輛在駕駛過程中的視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定該車輛在駕駛過程中的空間特征，該空間特征用于指示該外部環(huán)境中的多個(gè)元素以及該車輛與該多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微震監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SNR信號(hào)選擇的多通道微震事件自動(dòng)分類方法，包括以下步驟：采用長短時(shí)窗比算法分割微震事件各通道信號(hào)的主體部分和噪聲部分；計(jì)算各通道信號(hào)的信噪比；按信噪比排序選取前N個(gè)通道；對選取的前N個(gè)通道重采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種商品陳列異常檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。商品陳列異常檢測方法，應(yīng)用于后臺(tái)服務(wù)器，包括：獲取電子價(jià)簽提供的價(jià)簽標(biāo)識(shí)和導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，并根據(jù)導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，確定電子價(jià)簽的定位信息；根據(jù)價(jià)簽標(biāo)識(shí)、定位信息以及價(jià)簽標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)時(shí)變數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的軸承故障診斷方法，步驟為：采集軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)；構(gòu)造不同階數(shù)的改進(jìn)時(shí)變結(jié)構(gòu)元素；確定性能優(yōu)異的數(shù)學(xué)乘積形態(tài)學(xué)算子；對采集的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理，得到一系列數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波信號(hào)；從得到的數(shù)學(xué)形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向高階結(jié)構(gòu)相似性和標(biāo)簽相關(guān)性的跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法，將跨模態(tài)信息輸入聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，同時(shí)學(xué)習(xí)樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性、一致性潛在表示和哈希碼，最終生成能夠充分保留樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性的離散哈希碼；學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多輪聚類與偽標(biāo)簽更新的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，以輻射源信號(hào)的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測，并通過多輪變化軌跡聚類與偽標(biāo)簽穩(wěn)定性判斷機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)定偽標(biāo)簽生成的觸發(fā)條件為訓(xùn)練損失的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明本發(fā)明屬于市政和環(huán)境工程領(lǐng)域，涉及一種溢流污染快速響應(yīng)的控制方法，具體包括初始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測出那些測定過程較慢的水質(zhì)參數(shù)，從而加快對水質(zhì)變化的監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于包括不確定類別維度的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，在原始信號(hào)預(yù)處理基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本切片進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測，結(jié)合動(dòng)態(tài)偽標(biāo)簽機(jī)制實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的有效利用，通過利用部分已知類別樣本引導(dǎo)無標(biāo)簽樣本的識(shí)別過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種遙感反演的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：通過對先驗(yàn)分布采樣M個(gè)參數(shù)樣本，采用正向模型對M個(gè)參數(shù)樣本模擬觀測并采樣噪聲以得到M組目標(biāo)數(shù)據(jù)，將M組目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，得到M個(gè)參數(shù)預(yù)測值，根據(jù)M個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種球外部高程異常計(jì)算模型改化方法，屬于測繪技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有模型當(dāng)計(jì)算點(diǎn)無限接近球面數(shù)據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)時(shí)，計(jì)算模型的積分核函數(shù)會(huì)發(fā)生奇異，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果失效的問題，方法包括基于Bjerhammar邊值理論和Stokes?Helmert...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種地址解析方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，精準(zhǔn)識(shí)別到興趣點(diǎn)、門牌、電話和用戶名這四個(gè)元素，提升地址構(gòu)建的效率和準(zhǔn)確率，進(jìn)一步保障配送效率，降低發(fā)生配送錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。所述方法包括：確定待解析地址信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種智能檢索增強(qiáng)的文本創(chuàng)作方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多維特征知識(shí)庫，并設(shè)置配置信息；接收查詢條件，并根據(jù)查詢條件確定輸入文本；基于多維特征知識(shí)庫對輸入文本進(jìn)行特征向量化，得到特征向量；計(jì)算特征向量之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及用于安全問答的方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。一種用于安全問答的方法，包括：在本地接收用戶輸入；從用戶輸入中提取通用指令，通用指令不包括用戶的隱私信息；將通用指令提供給大語言模型以基于通用指令生成提示信息，大語言模型被部署在遠(yuǎn)程；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向中小學(xué)生智能心理咨詢的語義混合檢索與重排序方法，包括：S1、接收用戶輸入的問題并對其進(jìn)行預(yù)處理，提取出關(guān)鍵詞集合，并轉(zhuǎn)換為規(guī)范化的中文語義表示；S2、基于包括關(guān)鍵詞匹配和語義索引的混合檢索技術(shù)，從FAQ知識(shí)庫中檢索出與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種應(yīng)用于模型的數(shù)據(jù)處理方法及電子設(shè)備，基于輸入信息對檢索增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫中的文檔進(jìn)行檢索，獲得目標(biāo)文檔；其中，目標(biāo)文檔中的文本單元標(biāo)注有對應(yīng)的水印信息；目標(biāo)文檔用于引導(dǎo)目標(biāo)模型輸出與輸入信息對應(yīng)的輸出信息；基于目標(biāo)文檔的語義信息，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝算y行公客戶的視圖展示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：對行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確定出處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及處理后的行外數(shù)據(jù)信息；基于公客戶的ID信息對處理后的行內(nèi)數(shù)據(jù)信息以及行外數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物業(yè)數(shù)據(jù)的可視化顯示方法及裝置，所述方法應(yīng)用于物業(yè)管理系統(tǒng)，包括：利用傳感組件采集傳感數(shù)據(jù)，利用對外業(yè)務(wù)接口采集外部數(shù)據(jù)，并利用錄入接口采集內(nèi)部數(shù)據(jù)；對所述傳感數(shù)據(jù)、所述外部數(shù)據(jù)和所述內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，得到待分析數(shù)據(jù)；利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的本地?cái)?shù)據(jù)庫對接方法，涉及數(shù)據(jù)庫對接技術(shù)領(lǐng)域，具體包括需求分析與規(guī)劃、構(gòu)建AI模型、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立數(shù)據(jù)映射關(guān)系、搭建智能對接程序、測試與優(yōu)化、部署與監(jiān)控；本發(fā)明通過人工智能技術(shù)自動(dòng)完成數(shù)據(jù)梳理、映射關(guān)系建立、代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種集群中節(jié)點(diǎn)選擇方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及查詢引擎技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用于處理數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)的影響負(fù)載大小的負(fù)載指標(biāo)；根據(jù)多個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載指標(biāo)，對多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多種類型的聚類簇；其中，聚類簇的類型是按...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的碳排放因子自適應(yīng)本地化方法與系統(tǒng)，涉及碳排放因子自適應(yīng)本地化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)地域的多源通用碳排放因子數(shù)據(jù)，通過多源數(shù)據(jù)融合得到通用碳排放因子數(shù)據(jù)；對目標(biāo)地域的碳排放活動(dòng)建模，基于本地實(shí)測碳排放量和活動(dòng)水...
								
            
							
            
							
						
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