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								      本說明書的多個實施例涉及信息技術領域，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，生成客戶的若干個價值描述，接收待溝通內容及溝通目標描述；識別所述待溝通內容的語義，根據(jù)所述語義將所述待溝通內容劃分為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學習的計算機文檔智能合規(guī)檢測系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡對鄰接矩陣進行拓撲結構分析以檢測異常得到結構偏離度，并通過預訓練語言模型解析決策路徑節(jié)點序列生成語義沖突特征；將結構偏離度與語義沖突特征相融合，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DOM的企業(yè)知識網(wǎng)絡構建方法及系統(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結構的文檔對象模型；S2：基于所述DOM進行知識實體提取，為每一個知識實體生成包含實體內容及其在所述DOM中節(jié)點路徑的文檔引...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于SIMD計算平臺的FFT運算方法，所述方法包括：獲取由長度為N的實數(shù)向量組成的向量集合R，實數(shù)向量以長度為size的浮點數(shù)存儲，并在內存中分配2L?2塊長度為N×size的連續(xù)存儲空間；其中，N為2的整數(shù)次冪，L為以2為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N刀具質量狀態(tài)在線監(jiān)測方法、裝置、設備及存儲介質。涉及刀具質量檢測領域。該方法包括：將至少一個振動信號頻段的能量值作為第一參數(shù)；以聲發(fā)射信號的均值和均方根值作為第二參數(shù)；建立刀具質量監(jiān)測模型，其包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡和參數(shù)優(yōu)化模塊，參...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種洗衣機結構老化的預測方法、電子設備及織物清潔設備，屬于洗衣機控制技術領域。其中，洗衣機結構老化的預測方法包括：獲取洗衣機在運行階段中的偏心值、負載重量值、振動特性信息和旋轉狀態(tài)信息，其中所述振動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)合驅動的流域徑流不確定性預報方法，包括獲取目標流域的徑流序列數(shù)據(jù)和外部預報因子數(shù)據(jù)；構建徑流不確定性生成模型，通過帶約束的擴散生成器對徑流序列數(shù)據(jù)進行概率擴散，并生成近似徑流數(shù)據(jù)；設計聯(lián)合損失函數(shù)更新徑流不確定性生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電路板檢測技術領域，提出了一種電路板損壞檢測優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、通過探針陣列同步采集電路板測試點的接觸電阻信號、探針壓力信號和環(huán)境數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)參數(shù)進行優(yōu)化處理；S2、建立接觸抗阻動態(tài)模型，刻畫電路板接觸阻抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析技術領域，為一種基于非線性及時變特征的河流溶解氧關鍵因子辨識方法，包括：構建初始因子集，計算溶解氧與初始因子集的各個影響因子的MIC值；設置MIC值目標值，篩選MIC值大于MIC值目標值的若干因子，組成第二因子集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向工控物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設備用數(shù)據(jù)處理方法，包括：采集工業(yè)設備傳感器數(shù)據(jù)，并進行標準化處理，得到規(guī)范化矩陣；初始化稀疏字典學習模型，設定初始字典結構與稀疏系數(shù)，執(zhí)行初步稀疏分解；構建花朵授粉算法搜索空間，優(yōu)化分層數(shù)、正則權重和切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種照明評分模型的構建方法、裝置、設備及照明評分方法，應用于數(shù)據(jù)處理技術領域。該照明評分模型的構建方法包括：獲取與多個光環(huán)境各自對應的評分數(shù)據(jù)和多個光環(huán)境數(shù)據(jù)，光環(huán)境數(shù)據(jù)是對指定空間在光環(huán)境中的黑板區(qū)域或桌面區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種航空發(fā)動機故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及故障診斷技術領域。包括獲取航空發(fā)動機在額定轉速運行過程中指定部位的時域振動信號；對時域振動信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解，得到與時域振動信號對應的m個時域信號分量；選取m個時域信號分量中的前n個，得到n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的新風機組故障預測方法，涉及故障預測技術領域，采集新風機組的設備運行數(shù)據(jù)和傳感器自身狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成目標數(shù)據(jù)集；對所述目標數(shù)據(jù)集進行特征提取，獲取設備運行特征和傳感器健康特征，構建傳感器故障規(guī)則集和設備故障規(guī)則集，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法，包括：獲取目標信號集，使用小波變換，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節(jié)系數(shù)和低頻近似系數(shù)，并使用經(jīng)驗模態(tài)分解，對低頻近似系數(shù)進行分解，得到多個本征模態(tài)函數(shù)，然后構建目標信號所對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術領域，公開了一種配電架空線路的故障檢測方法、存儲介質及設備，包括：獲取目標信號集，對目標信號進行分解，得到多層高頻細節(jié)系數(shù)和多個本征模態(tài)函數(shù)，以確定高頻特征集中每個數(shù)據(jù)的權重、偏度、峰度和近似熵，并構建目標信號所對應的多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于動態(tài)模式分解的擾動源定位方法，屬于電力系統(tǒng)運行與分析技術領域，通過對實測數(shù)據(jù)進行矩陣分解，準確提取系統(tǒng)的振蕩模態(tài)特征；進一步，構建融合時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間演化特征，實現(xiàn)對振蕩源的精確定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了協(xié)作學習下基于注意力機制的多模態(tài)情感識別方法，獲取樣本和對應的情緒狀態(tài)，基于樣本生成訓練集、驗證集、以及測試集；構建協(xié)作學習多模態(tài)情感識別模型；定義協(xié)作學習多模態(tài)情感識別模型的損失函數(shù)；基于訓練集對協(xié)作學習多模態(tài)情感識別模型訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多尺度頻感動態(tài)增強的軸承故障診斷方法，包括：采集軸承運行狀態(tài)下的振動信號，對其進行預處理得到時頻矩陣，隨后將時頻矩陣劃分為訓練集和測試集；搭建多尺度頻率網(wǎng)絡感知模型，將訓練集中的時頻矩陣輸入該模型實現(xiàn)多尺度特征的提取，隨后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風險預測技術領域，尤其涉及一種基于無線傳感器的高空作業(yè)在線監(jiān)測預警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：對高空作業(yè)平臺部署多類型無線傳感器陣列采集結構應力數(shù)據(jù)、環(huán)境溫濕度和人員狀態(tài)數(shù)據(jù)，構建多源標準數(shù)據(jù)集；對多源標準數(shù)據(jù)集進行時空對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于屬性增強的金融交易信息的異常節(jié)點檢測方法，本申請通過根據(jù)所述圖數(shù)據(jù)得到鄰接矩陣及對角矩陣及標準化鄰接矩陣；結合節(jié)點集合中的每個當前節(jié)點確定連接強度；根據(jù)頻率權重和連接強度確定每個當前節(jié)點的采樣概率；根據(jù)圖數(shù)據(jù)和采樣概率確...
								
            
							
            
							
						
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