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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及查詢優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向多維數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法獲取多維數(shù)據(jù)庫中車輛的每種屬性的屬性值，構(gòu)建車輛的數(shù)據(jù)點進(jìn)而將數(shù)據(jù)點劃分為數(shù)據(jù)點類別；根據(jù)數(shù)據(jù)點類別中的每種屬性的屬性值，獲取數(shù)據(jù)點類別的近似查找中心向量；根據(jù)每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于數(shù)據(jù)整合技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種數(shù)據(jù)整合方法、裝置、設(shè)備及其存儲介質(zhì)，通過從不同信息系統(tǒng)中采集目標(biāo)數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化處理流程，對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)集；將所述數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)設(shè)的協(xié)同整合組件進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)同整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種報表可視化方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：響應(yīng)于目標(biāo)用戶的配置操作，確定目標(biāo)用戶選取的可視化組件、數(shù)據(jù)字段和交互規(guī)則；確定預(yù)設(shè)時間段內(nèi)數(shù)據(jù)字段對應(yīng)的監(jiān)控數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)，并基于預(yù)設(shè)異常篩選策略，從監(jiān)控數(shù)據(jù)中確定異常數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)共識技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的工程試驗檢測數(shù)據(jù)共識方法。該方法包括：獲取待檢測路面板塊不同檢測點的回彈值、鉆芯的碳化深度數(shù)據(jù)和碳酸鈣的結(jié)晶度；分析確定檢測點碳化情況的碳化強度指標(biāo)和可信度；進(jìn)而根據(jù)不同檢測點的碳化強度指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于語言模型的智能雙語法律問答方法和系統(tǒng)，從多源渠道中采集雙語法律信息進(jìn)行文本清洗處理形成語料集；使用N?gram語言模型對語料集向量化，使用多語種模型對語料集進(jìn)行語義分析，將語義分析結(jié)果向量添加到雙語法律初始向量庫；針對庫中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及健康信息的智能化咨詢領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于交互式語音應(yīng)答的健康信息智能咨詢系統(tǒng)及方法，其首先獲取咨詢者的心理咨詢語音信號以及數(shù)據(jù)庫中的多個不同情感標(biāo)簽的心理健康信息數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，接著使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分別對這些輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于角色描述增強的個性化對話生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，將角色描述和對話歷史輸入到已訓(xùn)練完后的個性化對話模型中，輸出個性化對話結(jié)果；所述個性化對話模型的訓(xùn)練過程如下：對訓(xùn)練集中的角色描述分別進(jìn)行通過角色描述標(biāo)簽構(gòu)建和角...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中，信息處理方法，包括：根據(jù)對話文本，確定對話當(dāng)前所處的業(yè)務(wù)流程節(jié)點的節(jié)點信息；在所述節(jié)點信息指示對話當(dāng)前所處的主流程節(jié)點下的子節(jié)點未結(jié)束的情況下，針對所述子節(jié)點，獲取歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的多模態(tài)融媒體內(nèi)容輔助創(chuàng)作方法，其根據(jù)用戶輸入的創(chuàng)作需求文本提取關(guān)鍵特征，并根據(jù)關(guān)鍵特征采用知識圖譜檢索方式在知識庫中檢索得到創(chuàng)作素材并生成初稿，對初稿采用多模態(tài)對齊模型進(jìn)行跨模態(tài)特征映射，并且通過對比學(xué)習(xí)對齊文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于多機器人協(xié)同定位的具有里程計預(yù)積分的分布式魯棒信念傳播方法及設(shè)備，屬于多機器人協(xié)同定位技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先提出了一種里程計預(yù)積分量測模型，基于此計算了來自里程計預(yù)積分因子節(jié)點的消息；然后將外部量測因子節(jié)點的概率密度建模為學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合雙線性層與雙向歸一化的時間序列預(yù)測方法，屬于時間序列預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成全局水平系數(shù)和波動幅度系數(shù)，對輸入序列進(jìn)行歸一化處理，并構(gòu)建包含雙線性層和非線性激活函數(shù)的多層級特征提取模塊；然后基于滑動窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對食物網(wǎng)穩(wěn)定性的評估方法，包括：首先需進(jìn)行樣品采集、預(yù)處理、穩(wěn)定同位素分析；其次，核算營養(yǎng)級、構(gòu)建不同食物網(wǎng)模型，如同一地域不同時期的食物網(wǎng)；再次，引入網(wǎng)絡(luò)全局效率指標(biāo)，標(biāo)定穩(wěn)定食物網(wǎng)的全局效率，并開展節(jié)點去除實驗，精確計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于氣候水文模型耦合的水文干旱集合預(yù)測方法及設(shè)備，包括：提取水文模型所需氣候要素進(jìn)行偏差訂正或時空降尺度后進(jìn)行存儲；構(gòu)建以預(yù)定精度模擬流域日徑流過程的水文模型；將起始日前預(yù)定時長段內(nèi)的逐日觀測氣候數(shù)據(jù)與預(yù)測時段內(nèi)的逐日預(yù)測氣...
								
            
							
            
							
						
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								      提出基于深度學(xué)習(xí)的的空間進(jìn)動錐體目標(biāo)微動特征提取方法，包括下列步驟：構(gòu)建空間進(jìn)動錐體目標(biāo)的時頻圖數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)，構(gòu)造基于CNN網(wǎng)絡(luò)的空間進(jìn)動錐體目標(biāo)特征提取模型；使用時頻圖數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離線多智能體智能駕駛數(shù)據(jù)集的開發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及智能駕駛輔助領(lǐng)域，該方法包括：對第一多智能體真實交互數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作以得到第二多智能體真實交互數(shù)據(jù)，并通過交通場景提取模型提取第二多智能體真實交互數(shù)據(jù)所對應(yīng)的原始全景交通場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲能系統(tǒng)的多維度監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：步驟一、多源數(shù)據(jù)實時采集與預(yù)處理；步驟二、關(guān)鍵參數(shù)計算與異常特征識別；步驟三、多維度數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險指數(shù)生成；步驟四、分級預(yù)警觸發(fā)與應(yīng)急響應(yīng)；步驟五、動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對比學(xué)習(xí)融合模型的HRRP無監(jiān)督識別方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括：基于對比學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建自適應(yīng)動態(tài)注意力模型。將HRRP信號樣本輸入至動態(tài)混合注意力網(wǎng)絡(luò)，在動態(tài)混合注意力網(wǎng)絡(luò)中以此進(jìn)行淺層特征提取、中層注意力處理以及細(xì)粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輸入驅(qū)動的上下文稀疏性大語言模型高效優(yōu)化系統(tǒng)，包括優(yōu)化重構(gòu)模塊、模型級別貪婪優(yōu)化模塊、塊級別貪婪預(yù)熱模塊和塊級別微調(diào)模塊；對大語言模型使用貪心算法確定每個Transformer Block的稀疏度配置；隨后，對每個Blo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于深度學(xué)習(xí)的智能大數(shù)據(jù)分析預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括物理場感知層、邊緣計算層、云端智能分析層與應(yīng)急響應(yīng)層，通過多種高精度傳感器構(gòu)建的立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對壩體形變、滲流、應(yīng)力等多維參數(shù)的同步采集，邊緣層進(jìn)行實時數(shù)據(jù)預(yù)處理，動態(tài)風(fēng)險評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻段濾波的時頻故障診斷方法，其步驟：(1)通過傳感器采集機電設(shè)備的時域聲音信號；(2)對所述時域信號進(jìn)行快速譜峭度分析，確定最優(yōu)帶通濾波器的中心頻率和帶寬，并利用巴特沃斯濾波器進(jìn)行頻段濾波；(3)將濾波后的信號分割為等長片...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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