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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，所述數(shù)據(jù)采集方法包括：根據(jù)當(dāng)前訂單信息和采集策略數(shù)據(jù)庫確定各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的采集優(yōu)先級；根據(jù)各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的運行狀態(tài)信息和所述采集優(yōu)先級得到各數(shù)據(jù)采集設(shè)備的目標(biāo)采集策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自動測試方法、車輛、存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，本申請自動測試方法具體包括：獲取目標(biāo)測試用例和目標(biāo)測試腳本，并基于目標(biāo)測試用例、目標(biāo)測試腳本和預(yù)設(shè)的歷史測試報告生成多個第一測試腳本函數(shù)；確定多個第一測試腳本函...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N軟件的翻譯測試方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：在目標(biāo)軟件的第一語言模式下，響應(yīng)于用戶輸入的測試操作，得到第一測試結(jié)果、并根據(jù)測試操作生成測試腳本；切換至目標(biāo)軟件的第二語言模式下，執(zhí)行測試腳本，得到第二測試結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于任務(wù)分流的數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：掃描源端目錄層級與目標(biāo)端目錄層級，生成源端文件元數(shù)據(jù)與目標(biāo)端文件元數(shù)據(jù)；基于文件路徑將文件分類為源端獨有文件、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向關(guān)鍵生態(tài)評估參數(shù)估算的自動化數(shù)據(jù)、模型裝配方法與裝置，該方法包括如下步驟：匯集關(guān)鍵生態(tài)評估參數(shù)估算案例進(jìn)行特征解析與學(xué)習(xí)，抽取關(guān)鍵參數(shù)估算核心知識構(gòu)建知識庫，收集、整理與挖掘不同類型生態(tài)數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，收集、整理不同類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于知識圖譜增強(qiáng)的大語言模型訓(xùn)練方法，包括以下步驟：S1、多源異質(zhì)知識圖譜構(gòu)建；S2、混合注意力異質(zhì)圖編碼；S3、雙向映射預(yù)訓(xùn)練任務(wù)；S4、位置特定門控融合。該基于知識圖譜增強(qiáng)的大語言模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及渦輪特性預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了渦輪特性圖的修正方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取燃料適應(yīng)性改進(jìn)后渦輪進(jìn)口的關(guān)鍵參數(shù)，并根據(jù)關(guān)鍵參數(shù)計算燃料適應(yīng)性改進(jìn)前渦輪進(jìn)口的第二油氣比；基于關(guān)鍵參數(shù)以及第二油氣比計算燃料適應(yīng)性改進(jìn)后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于耦合變量調(diào)控的半導(dǎo)體激光器網(wǎng)絡(luò)同步性能提升方法，具體為：描述垂直腔面發(fā)射激光器VCSEL網(wǎng)絡(luò)在不同耦合方式下的動力學(xué)行為，建立速率方程；構(gòu)建PPOI、OPOI與動態(tài)偏振注入VPOI?P、VPOI?O四類耦合變量的耦合函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于太赫茲時域光譜物質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于Booth?CIC鑒相優(yōu)化的混合級聯(lián)THz信號處理方法。本發(fā)明采用模數(shù)混合級聯(lián)設(shè)計，具體包括高速模擬微電流放大器和基于Booth?CIC級聯(lián)的FPGA多路數(shù)字鎖相放大系統(tǒng)，顯著提升了微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于儲氫容器性能測試技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的儲氫容器壽命評估方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取儲氫容器在連續(xù)循環(huán)測試中的動態(tài)參數(shù)集合；根據(jù)動態(tài)參數(shù)集合生成壓力特征向量組和流量波動特征組；根據(jù)壓力特征向量組生成當(dāng)前循環(huán)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種時間序列數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取原始時間序列數(shù)據(jù)；對原始時間序列數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作以生成增強(qiáng)時間序列數(shù)據(jù)；基于增強(qiáng)時間序列數(shù)據(jù)采用對比學(xué)習(xí)方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信道制圖的大空間定位系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：預(yù)處理模塊、三角測量模塊、特征優(yōu)化模塊、特征融合模塊和輸出模塊；預(yù)處理模塊用于對接收到的無線信道狀態(tài)信息進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后信息；三角測量模塊用于基于處理后信息，進(jìn)行初步定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及金融領(lǐng)域以及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。其中，方法包括：獲取用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)集，所述原始數(shù)據(jù)集中包含用于進(jìn)行模型訓(xùn)練的若干初始數(shù)據(jù)塊；從各所述初始數(shù)據(jù)塊中確定若干參考數(shù)據(jù)塊；基于各所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供大數(shù)據(jù)人工智能AI綜合腐蝕采集算力平臺方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括通過分布式腐蝕傳感器采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行時空標(biāo)記，計算時空相關(guān)性矩陣實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)自適應(yīng)融合；構(gòu)建基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腐蝕環(huán)境知識遷移框架，建立跨環(huán)境知識遷移；將融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于策略優(yōu)化的決策方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：接收策略集合，并根據(jù)預(yù)設(shè)的分類標(biāo)識生成初始分類策略集合；通過與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)匹配生成決策結(jié)果，獲取與目標(biāo)對象數(shù)據(jù)對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鈍性沖擊的失能評估測試方法，屬于失能測試方法技術(shù)領(lǐng)域，具體步驟如下：步驟S1：獲取鈍性沖擊設(shè)備的物理指標(biāo)數(shù)據(jù)；步驟S2：通過行為采集設(shè)備采集沖擊位置的物理變化數(shù)據(jù)和生物靶標(biāo)行為數(shù)據(jù)，并分別計算鈍性沖擊能量值和對抗失能屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N自動換刀機(jī)構(gòu)的運維方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：對自動換刀機(jī)構(gòu)采集原始圖像數(shù)據(jù)與音頻信號；依據(jù)目標(biāo)圖像特征對原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行分類操作與語義分割操作；依據(jù)區(qū)域圖像數(shù)據(jù)生成自動換刀機(jī)構(gòu)在更換刀具時執(zhí)行的第二候選動作；依據(jù)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集，其中，所述待處理智能駕駛數(shù)據(jù)集包括至少一有效數(shù)據(jù)片段；對所述至少一有效數(shù)據(jù)片段進(jìn)行分析，確定所述至少一有效數(shù)據(jù)片段中的異常幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)故障概率計算方法，包括以下步驟：獲取系統(tǒng)的故障模式，進(jìn)而將系統(tǒng)故障狀態(tài)表示為包含所有故障模式的二元向量；對任一所述故障模式，計算該故障模式的先驗概率、以及該故障模式下各檢測節(jié)點的觸發(fā)概率；基于貝葉斯定理，根據(jù)系統(tǒng)故障狀態(tài)包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于歷史注意力機(jī)制的多視角信息缺失處理方法，包括以下步驟：S1：持續(xù)存儲多視角的歷史有效觀測數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)更新策略動態(tài)更新所緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)；S2：獲取當(dāng)前視角數(shù)據(jù)，并根據(jù)當(dāng)前視角數(shù)據(jù)與緩存的歷史有效觀測數(shù)據(jù)的差異度...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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