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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人才需求數(shù)據(jù)庫(kù)和人才信息數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配處理方法。方法包括：對(duì)于第二聚類(lèi)結(jié)果H中第e個(gè)第二簇He，獲取第一聚類(lèi)結(jié)果G中與He相似度最高的第一簇，如果該第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取待處理音視頻和需求處理指令；獲取音視頻剪輯工具的處理指令集合，根據(jù)大模型對(duì)所述處理指令集合進(jìn)行知識(shí)庫(kù)構(gòu)建處理，得到指令知識(shí)庫(kù)；根據(jù)所述指令知識(shí)庫(kù)對(duì)所述需求處理指令進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基礎(chǔ)測(cè)繪數(shù)據(jù)整合方法及系統(tǒng)，涉及測(cè)繪數(shù)據(jù)整合技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：采集待測(cè)繪區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行影像數(shù)據(jù)切片處理，得到測(cè)繪影像切片數(shù)據(jù)；獲取測(cè)繪影像切片數(shù)據(jù)中的區(qū)域節(jié)點(diǎn)信息，并獲取節(jié)點(diǎn)變化數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域類(lèi)型劃分，得到區(qū)域類(lèi)型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI助手的意向工作報(bào)名方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：在通過(guò)內(nèi)置的AI助手對(duì)求職者進(jìn)行多輪對(duì)話(huà)的過(guò)程中，實(shí)時(shí)根據(jù)求職者輸入的用戶(hù)查詢(xún)語(yǔ)句，生成匹配的響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)并在AI助手對(duì)話(huà)界面中展示；在確定當(dāng)前待展示的響應(yīng)結(jié)果數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種路線(xiàn)推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取輸入信息；所述輸入信息包括用戶(hù)輸入的出行需求；通過(guò)大模型對(duì)所述輸入信息進(jìn)行解析，獲取關(guān)鍵字段；根據(jù)所述關(guān)鍵字段在預(yù)設(shè)路線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找匹配的出行路線(xiàn)，或者，通過(guò)大模型調(diào)用搜...
								
            
							
            
							
						
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								      一種互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易數(shù)據(jù)搜索處理方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，該方法包括從全球貿(mào)易網(wǎng)站、電商平臺(tái)、海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)以及社交媒體渠道采集數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，構(gòu)建統(tǒng)一的多語(yǔ)言語(yǔ)義索引庫(kù)；構(gòu)建多層索引體系，基于倒排索引技術(shù)索引關(guān)鍵詞，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：采集待分析新聞在目標(biāo)發(fā)布平臺(tái)的傳播狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)平臺(tái)用戶(hù)進(jìn)行個(gè)體傳播分析，提取出平臺(tái)用戶(hù)的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征；構(gòu)建平臺(tái)用戶(hù)的群體影響圖譜；對(duì)平臺(tái)用戶(hù)的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于協(xié)同過(guò)濾算法的廢物回收處置服務(wù)商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)包括目標(biāo)產(chǎn)廢企業(yè)和多個(gè)參考產(chǎn)廢企業(yè)；根據(jù)多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，計(jì)算目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種湖泊水位與水面面積轉(zhuǎn)換方法及裝置本發(fā)明通過(guò)實(shí)測(cè)水面數(shù)據(jù)對(duì)初始湖泊水動(dòng)力模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對(duì)湖泊動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的擬合精度和模擬能力，克服了傳統(tǒng)水位面積轉(zhuǎn)換方法中僅依賴(lài)靜態(tài)地形數(shù)據(jù)或單一水位記錄而導(dǎo)致精度不足的問(wèn)題；同時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于振動(dòng)傳感數(shù)據(jù)的大壩安全監(jiān)測(cè)與裂縫預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測(cè)存在的數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)處理滯后、預(yù)測(cè)能力不足的問(wèn)題，方案要點(diǎn)是：采集大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于動(dòng)態(tài)窗口的自適應(yīng)歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于信號(hào)分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，具體步驟如下：S1：原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)處理，采用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(CEEMDAN)對(duì)原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)混合模型的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法，涉及船舶軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實(shí)的船舶航行軌跡，具有較高的可信度。所建立的基于時(shí)空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水電機(jī)組運(yùn)行故障數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置，首先采集機(jī)組振動(dòng)信號(hào)，選擇時(shí)頻變換方法將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，增強(qiáng)信號(hào)特征維度，之后構(gòu)建擴(kuò)散特征遷移模型，通過(guò)正向擴(kuò)散逐步擾動(dòng)數(shù)據(jù)分布至高斯噪聲，再逆向去噪生成與真實(shí)故障樣本高度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于圖注意力與時(shí)序特征融合的時(shí)空軌跡相似度計(jì)算方法，本發(fā)明結(jié)合層次分區(qū)樹(shù)，提出多種地圖遷移策略，降低跨地圖模型訓(xùn)練成本，解決了在實(shí)際應(yīng)用中，跨城市地圖場(chǎng)景下模型需要重新訓(xùn)練，訓(xùn)練成本過(guò)高的問(wèn)題。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于托盤(pán)BOM和匹配規(guī)則的精準(zhǔn)匹配方法，包括下列步驟：(一)托盤(pán)BOM數(shù)據(jù)構(gòu)建：在托盤(pán)安裝傳感器，進(jìn)行多維度信息采集，并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤(pán)的BOM數(shù)據(jù)；(二)匹配規(guī)則制定：基于貨物綜合特性、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種手術(shù)進(jìn)程管理方法和系統(tǒng)，涉及手術(shù)進(jìn)程管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用非剛性配準(zhǔn)算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數(shù)據(jù)，生成三維腦網(wǎng)絡(luò)圖譜，其次構(gòu)建LSTM深度學(xué)習(xí)模型，以術(shù)中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的腦表面位移場(chǎng)為輸入，深部組織位移值為標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，包括：獲取電表箱內(nèi)部紅外熱成像數(shù)據(jù)，基于幀間差分與圖像分割識(shí)別瞬時(shí)溫升斑塊區(qū)域，得到溫度異常二維空間分布圖；提取二維空間分布圖的溫升強(qiáng)度，若溫升強(qiáng)度超預(yù)設(shè)溫升閾值則判定存在熱異常，通過(guò)時(shí)空匹配關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及司法數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的司法文書(shū)分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：采集司法案件數(shù)據(jù)并對(duì)司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行特征強(qiáng)化處理；對(duì)司法案件數(shù)據(jù)進(jìn)行侵權(quán)事實(shí)層級(jí)化解析，以得到司法案件數(shù)據(jù)的侵權(quán)類(lèi)型和侵權(quán)行為嚴(yán)重性；對(duì)司法案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的建筑物損傷智能檢測(cè)方法，包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集；預(yù)處理與特征增強(qiáng)：對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)以及聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；損傷檢測(cè)：設(shè)計(jì)材料本構(gòu)驅(qū)動(dòng)的GAN架構(gòu)，其生成器通過(guò)可微分有限元分析層計(jì)算生成裂縫的應(yīng)力分布并與ABAQUS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)Informer時(shí)空特征融合的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，屬于風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、采集風(fēng)電機(jī)組在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的原始SCADA數(shù)據(jù)；S2、將采集到的原始SCADA數(shù)據(jù)通過(guò)重采樣、降噪與變量選擇等預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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