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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及多類型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)采集與映射方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：從源數(shù)據(jù)庫(kù)中采集待映射數(shù)據(jù)；使用大語(yǔ)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(duì)待映射數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法生成源數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種高質(zhì)量的藏文文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及模型，將藏文形容詞按語(yǔ)義特征及修飾對(duì)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(guò)提取藏文形容詞和形容詞修飾對(duì)象的特征構(gòu)建了藏文形容詞知識(shí)庫(kù)和形...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種短垂推進(jìn)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(guò)選取可以令短垂推進(jìn)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)模型收斂的值作為初始值，然后逐步擴(kuò)大搜索范圍，可以避免因?yàn)槌踔颠x取的原因發(fā)生不收斂的情況。針對(duì)遍歷法和優(yōu)化法求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種照明設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法中包括：采集照明設(shè)備在一段時(shí)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(xùn)練集；構(gòu)建基于改進(jìn)LSTM和注意力機(jī)制的照明設(shè)備狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，在傳統(tǒng)LSTM中引入記憶門來(lái)區(qū)分短期和長(zhǎng)期記...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多維運(yùn)維數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的機(jī)電設(shè)備診斷方法及運(yùn)維設(shè)備，涉及機(jī)電設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，部署多維傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行錯(cuò)時(shí)交叉采樣，獲取機(jī)電流數(shù)據(jù)，引入第一核驗(yàn)端口與第二核驗(yàn)端口，構(gòu)建診斷網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對(duì)機(jī)電流數(shù)據(jù)進(jìn)行入網(wǎng)，通過(guò)執(zhí)行基于第一核驗(yàn)端口的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于自適應(yīng)參數(shù)選擇的視覺(jué)語(yǔ)言模型微調(diào)方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)模型，并基于目標(biāo)專項(xiàng)任務(wù)對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練；在優(yōu)化訓(xùn)練的過(guò)程中，利用優(yōu)化器估算的每個(gè)模型參數(shù)的二階矩，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種人工智能的業(yè)務(wù)智能對(duì)接服務(wù)平臺(tái)，本發(fā)明中，采用拓?fù)渑判驅(qū)θ蝿?wù)依賴關(guān)系進(jìn)行重新排列，通過(guò)科學(xué)的執(zhí)行序列調(diào)整，減少任務(wù)間因依賴關(guān)系不當(dāng)引發(fā)的等待時(shí)間和資源浪費(fèi)，并挖掘可并行執(zhí)行的任務(wù)并重組執(zhí)行路徑，減少流程...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(lǐng)域，方法包括：獲取商品推薦平臺(tái)上的商品收益數(shù)據(jù)、用戶的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)及其對(duì)商品的歷史評(píng)分和預(yù)測(cè)評(píng)分，并基于三支決策引入成本約束，針對(duì)不同的用戶，將商品劃分為候選集與過(guò)濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種三維場(chǎng)景的處理方法及電子設(shè)備，所述三維場(chǎng)景的處理方法包括：接收目標(biāo)三維場(chǎng)景的場(chǎng)景描述信息；加載與所述場(chǎng)景描述信息相匹配的用于構(gòu)建所述目標(biāo)三維場(chǎng)景的至少一個(gè)目標(biāo)三維模型；調(diào)用預(yù)設(shè)的第一智能體基于所述場(chǎng)景描述信息得到所述目標(biāo)三維場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的安全駕駛預(yù)警系統(tǒng)，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集：通過(guò)路側(cè)感知設(shè)備實(shí)時(shí)采集車輛位置、停車時(shí)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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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于紫外/熒光特征級(jí)融合光譜結(jié)合CARS?BO?LSSVM模型的水質(zhì)COD檢測(cè)方法與檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)SG濾波(窗口11，階數(shù)3)和Z?score標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，采用CARS算法篩選紫外13個(gè)、熒光26個(gè)特征波長(zhǎng)，并按行拼接為39...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種體測(cè)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(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)和用戶歷史體測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶基本信息統(tǒng)計(jì)，得到相關(guān)函數(shù)；根據(jù)用戶基本信息和用戶歷史體測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)用戶體測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)篩選，得到候選體測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)；根據(jù)候選體測(cè)項(xiàng)目數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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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(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)趣味性和互動(dòng)性提升SHPT患者術(shù)后360天內(nèi)的多維度癥狀管理水平，實(shí)現(xiàn)SHPT患者術(shù)后多維度管理。通過(guò)在健康管理中，基于EMA的游戲化管理方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于輔助醫(yī)療判斷領(lǐng)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(wù)器和多個(gè)客戶端；所述服務(wù)器采用全局模型，所述客戶端采用本地模型；所述服務(wù)器和各所述客戶端采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練；所述服務(wù)器還用于收到各所述客戶端上傳的所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肺炎預(yù)測(cè)模型領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的里癥肺炎模型預(yù)測(cè)分析方法。通過(guò)AI識(shí)別患者肺炎病癥病歷，通過(guò)所述肺炎病癥病歷構(gòu)建肺炎預(yù)測(cè)模型；所述肺炎預(yù)測(cè)模型為基于時(shí)間序列的自回歸AR(P)模型，通過(guò)分析患者歷史病癥與治療后康復(fù)程度分析得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于車載通信系統(tǒng)的高性能同軸電纜，包括：導(dǎo)體，和依次包覆在導(dǎo)體外層的絕緣層、金屬包帶層、編織屏蔽層和護(hù)套層；導(dǎo)體，包括多根單絲絞合而成，每根單絲包括芯層和外層，芯層為石墨烯包銅，外層為純銅包覆層；絕緣層為含石墨烯的聚四氟乙烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種適用于斷路器的主導(dǎo)電圓筒的制備方法，所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)筋和散熱翅片，所述加強(qiáng)筋沿著主體結(jié)構(gòu)內(nèi)表面等距分布，所述散熱翅片沿著主體結(jié)構(gòu)外表面等距分布。以卷板技術(shù)與增材制造技術(shù)相結(jié)合，將主導(dǎo)電圓筒結(jié)構(gòu)一體化，有效避免...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種交流斷路器主導(dǎo)電圓筒及其制造方法，所述主導(dǎo)電圓筒包括主體結(jié)構(gòu)、導(dǎo)電層和外部散熱結(jié)構(gòu)，通過(guò)卷板焊接獲得主體結(jié)構(gòu)，在主體結(jié)構(gòu)外表面通過(guò)增材制造方式沉積得到導(dǎo)電層，進(jìn)一步在導(dǎo)電層外表面通過(guò)增材制造方式沉積得到外部散熱結(jié)構(gòu)。所述主導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種微納真空三極管及其飽和輸出方法和制備方法，涉及真空微納三極管技術(shù)領(lǐng)域，飽和輸出方法包括設(shè)置火山口狀微孔柵極，柵極頂端高于陰極頂端，弱化陽(yáng)極電場(chǎng)對(duì)陰極表面勢(shì)壘的影響，獲得陰極發(fā)射電流不隨陽(yáng)極電壓變化的飽和輸出特性；將具有納米級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種正極極片、制備方法及電池。所公開(kāi)的正極極片包括：集流體、第一活性涂層和底涂層；在集流體的至少一側(cè)表面劃分為第一區(qū)域和多個(gè)第二區(qū)域，且多個(gè)第二區(qū)域間隔設(shè)置；底涂層設(shè)置在集流體的至少一側(cè)表面上，底涂層包括第二...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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