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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明屬于垂域大模型領域，具體涉及一種基于專業(yè)知識語料的電力行業(yè)招采大模型構建方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集語料中所有專業(yè)詞匯的出現(xiàn)頻率，并根據(jù)頻率的高低進行排序；構建每一個專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對應表；基于所述對應表，采用基于頻率的壓縮編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)頁端的SCD文件管控方法及裝置，屬于變電站技術領域，所述方法為：在網(wǎng)頁端接收變電站SCD文件；分別計算變電站SCD文件中各IED設備對應的循環(huán)冗余校驗碼，形成當前校驗碼列表；基于預存校驗碼列表依次對各IED設備進行IE...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種文本相似度檢測方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，涉及計算機技術領域，該方法包括：確定第一文本對應的第一語句集合和第二文本對應的第二語句集合；根據(jù)第一語句集合中各語句對應的三元組和第二語句集合中各語句對應的三元組，確定第一文本和第二文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種混合高度單元電路布局合法化問題的加速方法及裝置，所述方法包括：將單元分配到最近的滿足軌道約束的行，對每一行的單元按照非降的順序確定單位順序；對混高單元進行預處理，保證所有多行高的子單元的x?坐標相等；將混高合法化問題轉(zhuǎn)化為線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的低階精度結(jié)構化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數(shù)據(jù)集并進行預處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建流場修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行器技術領域，公開了三維交互的飛行器全流程自動化氣動仿真云平臺及方法，通過構建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型，可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求，自動調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格，確保網(wǎng)格劃分能夠真實反映飛行器邊界層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數(shù)估計方法，涉及光伏模型參數(shù)估計技術領域。該方法提供一種基于改進差分進化算法的光伏模型未知參數(shù)估計方法，通過為每個個體分配一個身份標簽，以記錄在其生成過程中使用的變異策略和控制參數(shù)，利用身...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及裝飾裝修設計技術領域，具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法；通過用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語言處理，動態(tài)捕獲用戶個性化需求并生成結(jié)構化標簽庫，結(jié)合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法，實現(xiàn)基于戶型數(shù)據(jù)與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電機鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預測方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括三坐標測量機、數(shù)據(jù)預處理模塊、曲面回歸模塊和相關性分析模塊。數(shù)據(jù)預處理模塊用于去除點云數(shù)據(jù)中的異常點，并濾除點云數(shù)據(jù)測量誤差中的隨機誤差。所述曲面回歸模塊用于根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標代碼文本，確定與所述目標代碼文本對應的代碼文本特征，以及，根據(jù)所述目標代碼文本生成抽象語法樹和控制流圖；以所述目標代碼文本中的多個代碼語句為節(jié)點，根據(jù)所述代碼文本特征、所述抽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種對象身份驗證方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標對象的待識別手掌圖像以及參考手掌圖像；其中，所述待識別手掌圖像為從任一角度對所述目標對象的手掌拍攝的圖像；參考手掌圖像為所述目標對象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測技術領域，提供了隧道地下水流量監(jiān)測及智能控制方法，包括以下步驟：基于傳感器采集得到實測地下水流量、圍巖應變數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及裂縫開度；構建三維動態(tài)滲透率場模型，根據(jù)三維動態(tài)滲透率場模型確定滲透率變化率峰值，基于滲透率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術領域，可應用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務場景中，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的服務處理方法、裝置、設備及介質(zhì)，包括：獲取來自多源監(jiān)測設備的異構數(shù)據(jù)，進行異常檢測并生成包含異常類型標識符和嚴重程度參數(shù)的異常預警信號，基于這些...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機接口信號處理技術領域，具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號的時間對齊與動態(tài)融合方法。該方法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡設置：設置特征解耦模塊，用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征；設置可變形時間對齊模塊，基于可學習偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多傳感器的時間配準方法、系統(tǒng)、設備與介質(zhì)，涉及傳感器信息融合技術領域，包括步驟：獲取多個傳感器的量測數(shù)據(jù)；將每個傳感器獲取的量測數(shù)據(jù)和對應的采樣時間傳遞給融合中心；將固定滑窗設置為融合中心的一個融合周期，并設置密度聚類算法的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于混合機器學習的剩余電流異常檢測與風險預警系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號；數(shù)據(jù)預處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對電流信號進行時頻分析和特征降維，并通過主成分分析減少數(shù)據(jù)集復雜度；混合機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及管道監(jiān)測技術領域，本發(fā)明通過從管道歷史數(shù)據(jù)隨機抽取40％的樣本，組織管道領域?qū)＜疫M行等級判定，歸入到S重、S中、S輕、S正中，從每個集合劃分等數(shù)量樣本到G1和G2，根據(jù)G1構建四個判別矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于創(chuàng)業(yè)指導技術領域，具體涉及一種基于隨機森林與遷移學習的分布式機器學習訓練性能預測方法，包括如下步驟：S1、性能預測目標選擇；S2、特征參數(shù)選擇；S3、性能樣本采集；S4、性能預測模型訓練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請實施例提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了富水復合地層隧道圍巖變形判識方法，涉及隧道工程技術領域，包括以下步驟：收集地質(zhì)勘查階段的地層信息、水文數(shù)據(jù)，以及施工階段的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化處理后，構建隨機森林模型的訓練集，利用所述訓練集對隨機森林模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設備故障檢測領域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設備故障診斷方法、設備及介質(zhì)，包括：構建位置?特征矢量庫；采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設備的位置信息與聲音信號；根據(jù)位置信息、聲音信號與位置?特征矢量庫，得到對應被監(jiān)控設備...
								
            
							
            
							
						
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