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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，具體提供一種醫(yī)療文本隱私信息抽取及加密方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，包括：使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從醫(yī)療文本中提取實(shí)體；將醫(yī)療文本和提取的實(shí)體輸入預(yù)先訓(xùn)練的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系抽取模型，獲取各個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，生成實(shí)體關(guān)系三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法及系統(tǒng)。用于特征融合圖像檢索的特征權(quán)重確定方法包括，獲取每張圖像的單特征度量，構(gòu)建單特征度量集，并進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的單特征度量和單特征度量集；基于歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種電廠設(shè)備故障智能診斷方法，包括以下步驟：采集電廠運(yùn)行狀態(tài)日志記錄與告警記錄，執(zhí)行時(shí)間戳對(duì)齊與設(shè)備標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)處理，依據(jù)數(shù)據(jù)源完整度與時(shí)序連續(xù)性計(jì)算得到源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分，基于所述源數(shù)據(jù)規(guī)整度評(píng)分，篩選源數(shù)據(jù)規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種業(yè)務(wù)拜訪場(chǎng)景下距離矩陣的獲取方法及裝置；包括：篩選目標(biāo)區(qū)域的興趣點(diǎn)集合中的異常點(diǎn)，獲取目標(biāo)興趣點(diǎn)集合；將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)面積相同的基本單元；基于基本單元對(duì)興趣點(diǎn)進(jìn)行聚合，得到目標(biāo)基本單元，每個(gè)目標(biāo)基本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了適應(yīng)電力系統(tǒng)特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計(jì)算方法；該方法先收集實(shí)測(cè)鐵氧體磁芯損耗數(shù)據(jù)，擬合經(jīng)典兩項(xiàng)式模型的磁滯與渦流損耗參數(shù)；通過(guò)渦流與磁滯損耗平衡點(diǎn)及弛豫效應(yīng)設(shè)100kHz為低頻和中高頻分界點(diǎn)，以集膚效應(yīng)表征參數(shù)＞2為中頻和高頻分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多模態(tài)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的智能清洗與特征提取系統(tǒng)及方法，涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。用于解決多源異構(gòu)信號(hào)時(shí)間對(duì)齊不準(zhǔn)確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問(wèn)題。首先，基于旋轉(zhuǎn)設(shè)備主振動(dòng)頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整匹配窗口，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鐵路工程技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種軌道平順性影響因素相關(guān)性分析方法，包括：以軌道平順性對(duì)應(yīng)的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數(shù)分量，使用高斯混合模型對(duì)參數(shù)分量之間的基準(zhǔn)值和容許閾值進(jìn)行計(jì)算，并確定各參數(shù)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于多模態(tài)感知的教育場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)由多源教育場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與語(yǔ)義統(tǒng)一編碼模塊、高維時(shí)序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時(shí)序動(dòng)作智能識(shí)別模塊、實(shí)時(shí)誤操作檢測(cè)與個(gè)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種卷簾門(mén)安全性能預(yù)測(cè)方法，屬于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，包含動(dòng)態(tài)切片、時(shí)間加權(quán)聚合、自適應(yīng)投影及預(yù)測(cè)解碼器模塊，動(dòng)態(tài)切片模塊劃分時(shí)間序列關(guān)鍵時(shí)段，捕捉卷簾門(mén)變量的多尺度非均勻變化，構(gòu)建時(shí)序切片特征；時(shí)間加權(quán)聚合模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配融合不同時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種熱風(fēng)爐拱頂?shù)臏囟阮A(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及熱風(fēng)爐溫度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取熱風(fēng)爐在當(dāng)前時(shí)間步下的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)；基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)造溫度特征矩陣，溫度特征矩陣包括運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)以及基于運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)確定的空燃比趨勢(shì)特征、拱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種地質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)檢方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于地質(zhì)對(duì)象的空間拓?fù)潢P(guān)系，建立多維算子規(guī)則庫(kù)；多維算子規(guī)則庫(kù)包括多個(gè)不同維度的算子規(guī)則組；獲取待查地質(zhì)數(shù)據(jù)，以及針對(duì)待查地質(zhì)數(shù)據(jù)的質(zhì)檢場(chǎng)景信息；對(duì)質(zhì)檢場(chǎng)景信息進(jìn)行語(yǔ)義解析處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能技術(shù)的老年人情感雙向交互方法，涉及老年人情感交互技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟一、采集老年人的音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；步驟二、分別提取音頻特征數(shù)據(jù)和視覺(jué)特征數(shù)據(jù)，并將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為音頻轉(zhuǎn)錄文本數(shù)據(jù)；步驟三、將音頻特征數(shù)據(jù)、視覺(jué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，多模態(tài)大模型包括用于生成與圖像對(duì)應(yīng)的圖像特征的視覺(jué)編碼層和用于基于圖像特征和查詢(xún)文本生成答復(fù)文本的大語(yǔ)言模型；該方法包括：以對(duì)齊視覺(jué)編碼層的圖像特征空間與大語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了流體管路系統(tǒng)隔膜閥故障自適應(yīng)識(shí)別方法，本發(fā)明涉及隔膜閥技術(shù)領(lǐng)域，解決了未對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行精細(xì)化分析，易受正常工況波動(dòng)干擾的問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)對(duì)所關(guān)聯(lián)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行波形分析，識(shí)別對(duì)應(yīng)的待定波段，并將待定波段與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)波形進(jìn)行比對(duì)，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括建筑數(shù)據(jù)獲取模塊、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊、特征提取模型構(gòu)建模塊、狀態(tài)識(shí)別模型構(gòu)建模塊和建筑數(shù)字化監(jiān)測(cè)模塊。本發(fā)明涉及歷史建筑數(shù)字化監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于多尺度特征的歷史建筑數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪健康狀態(tài)評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取水輪機(jī)組的機(jī)組運(yùn)行參數(shù)，其中，機(jī)組運(yùn)行參數(shù)包括水輪機(jī)效率、轉(zhuǎn)輪室壓力脈動(dòng)數(shù)值、轉(zhuǎn)輪葉片動(dòng)態(tài)應(yīng)力、空蝕系數(shù)和頂蓋振動(dòng)值；以水輪機(jī)效率最大化、轉(zhuǎn)輪葉片動(dòng)態(tài)應(yīng)力最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)據(jù)融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，包括S1，采集多個(gè)傳感器振動(dòng)數(shù)據(jù)，并疊加高斯白噪聲與脈沖噪聲，模擬強(qiáng)噪聲工業(yè)環(huán)境；S2，提取各傳感器振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域與頻域特征，構(gòu)建初步特征矩陣；S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于LABVIEW的電纜護(hù)層環(huán)流故障定位在環(huán)仿真方法與系統(tǒng)，所述方法包括：在LABVIEW的控制下實(shí)時(shí)采集電纜護(hù)層監(jiān)測(cè)點(diǎn)的環(huán)流數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)字化顯示和圖形化展示；分解環(huán)流數(shù)據(jù)得到小波系數(shù)并計(jì)算特征，在特征異常時(shí)輸入分類(lèi)模型得到故障...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種桿塔傾斜狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：對(duì)電力桿塔進(jìn)行多場(chǎng)數(shù)字耦合建模，得到數(shù)字孿生模型并計(jì)算電氣負(fù)荷?結(jié)構(gòu)響應(yīng)敏感度矩陣；采集包含桿塔傾角時(shí)序數(shù)據(jù)、絕緣子串偏移量、塔身微振動(dòng)頻譜及基礎(chǔ)沉降梯度的多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了組串式光伏逆變器功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及光伏逆變器技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)異常數(shù)據(jù)處理、多源時(shí)序?qū)R及多維特征構(gòu)造，解決原始數(shù)據(jù)量綱差異大、時(shí)序不同步問(wèn)題，生成的融合特征向量為建模提供高質(zhì)量輸入，奠定預(yù)測(cè)精度基礎(chǔ)；結(jié)合物理原理與...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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