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          • 本發(fā)明公開了一種線上助殘關(guān)鍵詞搜索綜合服務(wù)提供方法及系統(tǒng),用于智能服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:基于多模態(tài)無障礙交互模式,獲取用戶的輸入查詢信息;利用助殘領(lǐng)域?qū)S迷~典,對查詢信息進(jìn)行預(yù)處理,得到主題備選詞匯,基于主題備選詞匯構(gòu)建動態(tài)加權(quán)的主題...
          • 本發(fā)明提供了一種幾何形狀擬合算法精度評價指標(biāo)體系的構(gòu)建方法,其特征在于,包括以下步驟:輸入幾何形狀的離散坐標(biāo)點(diǎn)集,輸出表征各幾何形狀的一組擬合特征參數(shù);對輸入的離散坐標(biāo)點(diǎn)集,使用對應(yīng)形狀的標(biāo)準(zhǔn)擬合程序進(jìn)行處理,輸出表征該形狀的一組參考特征參...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度變換低秩張量恢復(fù)的北斗時空數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法,涉及時空大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明將基于迭代優(yōu)化算法的變換低秩張量恢復(fù)步驟進(jìn)行簡化和提取,借鑒深度展開網(wǎng)絡(luò)的思想,將迭代優(yōu)化過程展開成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層,并通過...
          • 本發(fā)明涉及訪問控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種云環(huán)境下大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng);包括數(shù)據(jù)輸入接口單元、自適應(yīng)加密存儲單元、智能訪問控制單元、協(xié)同隱私計算單元,其中:數(shù)據(jù)輸入接口單元:用于負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化接入,并通過規(guī)則引擎實時脫敏和差分隱私噪聲注...
          • 本發(fā)明提供一種基于MIC復(fù)雜機(jī)電管綜的施工方法,屬于建筑機(jī)電安裝技術(shù)領(lǐng)域,包括S1.前期準(zhǔn)備與BIM深化設(shè)計;(1)圖紙準(zhǔn)備與現(xiàn)場勘察;(2)分析機(jī)電設(shè)備與管線;初步確定機(jī)電設(shè)備與管線的選型與數(shù)量;(3)機(jī)械通風(fēng)需求分析;初步確定機(jī)械通風(fēng)設(shè)...
          • 本申請涉及一種復(fù)合切割裝置混氣嘴的自動優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過對切割頭氣路模型的流體分析,形成流場模型,再結(jié)合模擬輸入計算輸出的方式來確定混氣配比的結(jié)果,從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標(biāo)來自動調(diào)整混氣嘴尺寸和相...
          • 本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種多向等截面特征并行驅(qū)動的三維結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法,步驟為:(1)針對待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個等截面拉伸或掃略方向,在對應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計變量,單向設(shè)計變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進(jìn)行密度...
          • 本發(fā)明公開了一種動葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警方法及系統(tǒng),屬于風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,用于解決目前的喘振預(yù)警方法的前瞻性較弱,對工作人員經(jīng)驗的依賴較高,無法適應(yīng)當(dāng)前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動化需求的技術(shù)問題。方法包括:構(gòu)建動葉可...
          • 本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法;該方法包括:準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并對第一大模型進(jìn)行微調(diào),生成結(jié)構(gòu)化模式;準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集的方式包括人機(jī)結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式;引入RAG機(jī)制對第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
          • 本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng),用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括:基于神經(jīng)科學(xué)大腦皮層語義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
          • 本申請公開了一種ArUco二維碼角點(diǎn)識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及二維碼角點(diǎn)識別領(lǐng)域,該方法包括:構(gòu)建多個預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合;L型卷積算子集合包括一個基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個變形L型卷積算子;所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
          • 本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù),建立數(shù)據(jù)集,完成預(yù)處理;通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù),實現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射;通過將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合,實現(xiàn)改進(jìn)樽海...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法,包括:通過搜集的城市韌性影響因素數(shù)據(jù),完成城市韌性評估,分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū);通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性,構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法,包括以下步驟:收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù);構(gòu)建圖結(jié)構(gòu);構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;收集實時的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
          • 本發(fā)明涉及生產(chǎn)線布局技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線布局優(yōu)化方法,該方法包括基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,采用有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生產(chǎn)線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法,將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分,獲取多個社區(qū);基于MAP...
          • 本發(fā)明適用于智能廣告推送技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng),所述方法包括:在檢測到當(dāng)前用戶進(jìn)入指定應(yīng)用界面后,判斷首展廣告是否屬于高信息負(fù)荷廣告,若是,則獲取首展廣告的廣告推薦權(quán)重、當(dāng)前用戶的可穿戴設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)以及指定應(yīng)用...
          • 本申請公開了一種基于電商大數(shù)據(jù)的智能稅務(wù)稽查方法、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:對平臺電商公開數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,以得到電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù);其中,電商網(wǎng)店公開數(shù)據(jù)包括:原始商品信息、經(jīng)營主體數(shù)據(jù)、企業(yè)銷售數(shù)據(jù);對原始商品信息進(jìn)行銷售參數(shù)分析,以得到商...
          • 本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是指一種空間幾何分布約束下的點(diǎn)云任意倍率上采樣方法及系統(tǒng)。所述方法包括:對獲取的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)插值,根據(jù)插值后的點(diǎn)云中各點(diǎn)周圍的空間幾何分布計算局部得分,進(jìn)而篩除其中得分低于閾值的異常插值點(diǎn),得到...
          • 本發(fā)明提供了一種基于雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像復(fù)原增強(qiáng)方法。該方法包括:構(gòu)建雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),采用教師?學(xué)生半監(jiān)督訓(xùn)練模式訓(xùn)練雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練好的雙任務(wù)分支圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)原分支對待復(fù)原的圖像進(jìn)行特征提取和復(fù)原增強(qiáng)處...
          • 本發(fā)明公開了一種傳統(tǒng)聚落三維景觀破碎度的測度方法,該方法包括下述步驟:獲取傳統(tǒng)聚落矢量化地形圖;基于傳統(tǒng)聚落三維空間解構(gòu)簡圖識別三維景觀破碎化評價的物項,包括建筑斑塊、公共空間斑塊和生態(tài)斑塊,根據(jù)聚落空間要素的景觀類型評價依據(jù),記錄傳統(tǒng)聚落...
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