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								      本發(fā)明屬于水文信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的雨水情智能交互服務(wù)平臺(tái)，包括：數(shù)據(jù)處理層，用于獲取多模態(tài)的水文數(shù)據(jù)并向量化處理，以構(gòu)建向量化數(shù)據(jù)庫(kù)；知識(shí)表達(dá)層，用于分層處理向量化數(shù)據(jù)庫(kù)以形成分層圖結(jié)構(gòu)，構(gòu)建相鄰分層圖結(jié)構(gòu)之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)的多個(gè)實(shí)施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于AI的智能客戶溝通輔助管控方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：讀取客戶信息，生成客戶的若干個(gè)價(jià)值描述，接收待溝通內(nèi)容及溝通目標(biāo)描述；識(shí)別所述待溝通內(nèi)容的語(yǔ)義，根據(jù)所述語(yǔ)義將所述待溝通內(nèi)容劃分為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)文檔智能合規(guī)檢測(cè)系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鄰接矩陣進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析以檢測(cè)異常得到結(jié)構(gòu)偏離度，并通過(guò)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型解析決策路徑節(jié)點(diǎn)序列生成語(yǔ)義沖突特征；將結(jié)構(gòu)偏離度與語(yǔ)義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于DOM的企業(yè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1：解析PDF文檔，生成包含各文檔元素及其層級(jí)結(jié)構(gòu)的文檔對(duì)象模型；S2：基于所述DOM進(jìn)行知識(shí)實(shí)體提取，為每一個(gè)知識(shí)實(shí)體生成包含實(shí)體內(nèi)容及其在所述DOM中節(jié)點(diǎn)路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SIMD計(jì)算平臺(tái)的FFT運(yùn)算方法，所述方法包括：獲取由長(zhǎng)度為N的實(shí)數(shù)向量組成的向量集合R，實(shí)數(shù)向量以長(zhǎng)度為size的浮點(diǎn)數(shù)存儲(chǔ)，并在內(nèi)存中分配2L?2塊長(zhǎng)度為N×size的連續(xù)存儲(chǔ)空間；其中，N為2的整數(shù)次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N刀具質(zhì)量狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及刀具質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域。該方法包括：將至少一個(gè)振動(dòng)信號(hào)頻段的能量值作為第一參數(shù)；以聲發(fā)射信號(hào)的均值和均方根值作為第二參數(shù)；建立刀具質(zhì)量監(jiān)測(cè)模型，其包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和參數(shù)優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于洗衣機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域。其中，洗衣機(jī)結(jié)構(gòu)老化的預(yù)測(cè)方法包括：獲取洗衣機(jī)在運(yùn)行階段中的偏心值、負(fù)載重量值、振動(dòng)特性信息和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)信息，其中所述振動(dòng)特性信息用于表征洗滌桶在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)與物理聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的流域徑流不確定性預(yù)報(bào)方法，包括獲取目標(biāo)流域的徑流序列數(shù)據(jù)和外部預(yù)報(bào)因子數(shù)據(jù)；構(gòu)建徑流不確定性生成模型，通過(guò)帶約束的擴(kuò)散生成器對(duì)徑流序列數(shù)據(jù)進(jìn)行概率擴(kuò)散，并生成近似徑流數(shù)據(jù)；設(shè)計(jì)聯(lián)合損失函數(shù)更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電路板檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種電路板損壞檢測(cè)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、通過(guò)探針陣列同步采集電路板測(cè)試點(diǎn)的接觸電阻信號(hào)、探針壓力信號(hào)和環(huán)境數(shù)據(jù)，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理；S2、建立接觸抗阻動(dòng)態(tài)模型，刻畫(huà)電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，為一種基于非線性及時(shí)變特征的河流溶解氧關(guān)鍵因子辨識(shí)方法，包括：構(gòu)建初始因子集，計(jì)算溶解氧與初始因子集的各個(gè)影響因子的MIC值；設(shè)置MIC值目標(biāo)值，篩選MIC值大于MIC值目標(biāo)值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向工控物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備用數(shù)據(jù)處理方法，包括：采集工業(yè)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到規(guī)范化矩陣；初始化稀疏字典學(xué)習(xí)模型，設(shè)定初始字典結(jié)構(gòu)與稀疏系數(shù)，執(zhí)行初步稀疏分解；構(gòu)建花朵授粉算法搜索空間，優(yōu)化分層數(shù)、正則權(quán)重和切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種照明評(píng)分模型的構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及照明評(píng)分方法，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該照明評(píng)分模型的構(gòu)建方法包括：獲取與多個(gè)光環(huán)境各自對(duì)應(yīng)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)和多個(gè)光環(huán)境數(shù)據(jù)，光環(huán)境數(shù)據(jù)是對(duì)指定空間在光環(huán)境中的黑板區(qū)域或桌面區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取航空發(fā)動(dòng)機(jī)在額定轉(zhuǎn)速運(yùn)行過(guò)程中指定部位的時(shí)域振動(dòng)信號(hào)；對(duì)時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到與時(shí)域振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的m個(gè)時(shí)域信號(hào)分量；選取m個(gè)時(shí)域信號(hào)分量中的前n個(gè)，得到n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)分析的新風(fēng)機(jī)組故障預(yù)測(cè)方法，涉及故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，采集新風(fēng)機(jī)組的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和傳感器自身狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)集；對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，獲取設(shè)備運(yùn)行特征和傳感器健康特征，構(gòu)建傳感器故障規(guī)則集和設(shè)備故障規(guī)則集，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種配電架空線路的故障檢測(cè)方法，包括：獲取目標(biāo)信號(hào)集，使用小波變換，對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行分解，得到多層高頻細(xì)節(jié)系數(shù)和低頻近似系數(shù)，并使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，對(duì)低頻近似系數(shù)進(jìn)行分解，得到多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)，然后構(gòu)建目標(biāo)信號(hào)所對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種配電架空線路的故障檢測(cè)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)信號(hào)集，對(duì)目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行分解，得到多層高頻細(xì)節(jié)系數(shù)和多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)，以確定高頻特征集中每個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重、偏度、峰度和近似熵，并構(gòu)建目標(biāo)信號(hào)所對(duì)應(yīng)的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于動(dòng)態(tài)模式分解的擾動(dòng)源定位方法，屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行與分析技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣分解，準(zhǔn)確提取系統(tǒng)的振蕩模態(tài)特征；進(jìn)一步，構(gòu)建融合時(shí)空特性的參與因子分析模型，綜合考慮模態(tài)的空間分布特性和時(shí)間演化特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)振蕩源的精確定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了協(xié)作學(xué)習(xí)下基于注意力機(jī)制的多模態(tài)情感識(shí)別方法，獲取樣本和對(duì)應(yīng)的情緒狀態(tài)，基于樣本生成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、以及測(cè)試集；構(gòu)建協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型；定義協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型的損失函數(shù)；基于訓(xùn)練集對(duì)協(xié)作學(xué)習(xí)多模態(tài)情感識(shí)別模型訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于多尺度頻感動(dòng)態(tài)增強(qiáng)的軸承故障診斷方法，包括：采集軸承運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理得到時(shí)頻矩陣，隨后將時(shí)頻矩陣劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；搭建多尺度頻率網(wǎng)絡(luò)感知模型，將訓(xùn)練集中的時(shí)頻矩陣輸入該模型實(shí)現(xiàn)多尺度特征的提取，隨后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無(wú)線傳感器的高空作業(yè)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：對(duì)高空作業(yè)平臺(tái)部署多類型無(wú)線傳感器陣列采集結(jié)構(gòu)應(yīng)力數(shù)據(jù)、環(huán)境溫濕度和人員狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；對(duì)多源標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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