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								      本發(fā)明公開了基于決策行為樹自主驅(qū)動的智能對手控制模型系統(tǒng)，系統(tǒng)包括如下步驟，S1、基于行為樹的指揮控制流程建?？蚣芤韵到y(tǒng)工程方法論為指導，以行為樹技術作為技術支撐，以模擬引擎既有的事件、觸發(fā)器為底座，框架整體上分為分析問題和解決問題兩條主線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及助行器技術領域，尤其涉及一種智能助行器的控制方法，包括：控制助行器依次經(jīng)過障礙物高度梯度遞增的障礙測試路面；計算障礙測試路面圖像的模糊程度的變化率；根據(jù)障礙測試路面圖像的模糊程度的變化率確定助行器的慣性測量模塊的數(shù)據(jù)采集參數(shù)并獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能汽車縱向控制器參數(shù)離線自動整定方法；使用縱向控制器控制車輛運動來構建或者更新目標車輛縱向控制器的實際行駛數(shù)據(jù)。對實際行駛數(shù)據(jù)作預處理，訓練車輛不確定性動力學模型。設置縱向控制器參數(shù)自動整定場景，結(jié)合車輛不確定性動力學模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)無人機軌跡復制方法及無人機，屬于無人機技術領域，具體涉及一種基于搖桿操控解析與動態(tài)坐標系的無人機軌跡復制方法，通過高頻記錄搖桿偏轉(zhuǎn)量及位置數(shù)據(jù)，建立動態(tài)的相對坐標系，實現(xiàn)手動操控軌跡的高精度復制，并通過坐標點對比實時校準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種無人機軌跡復制方法及無人機，針對現(xiàn)有技術中的不足。本發(fā)明首先獲取無人機一段時間內(nèi)飛行軌跡的詳細數(shù)據(jù)，當無人機自航點起飛后，通過手動/自動觸發(fā)方式，開始對飛行軌跡數(shù)據(jù)進行高頻率動態(tài)采樣，將無人機單位時間內(nèi)的軌跡分為多次記錄，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N交易業(yè)務的處理方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設備，該方法包括：接收當前交易請求的交易請求報文，并獲取交易調(diào)度規(guī)則，交易調(diào)度規(guī)則包括云服務器處理名單和交易流量配置；確定當前交易請求是否在云服務器處理名單中；在當前交易請求在云服務器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異構系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)融通的方法，其在系統(tǒng)A和系統(tǒng)B之間配置插件模塊進行數(shù)據(jù)融通，用戶通過所述系統(tǒng)A發(fā)布融媒體內(nèi)容和互動，用戶通過所述系統(tǒng)B對融媒體內(nèi)容進行收集、管理和存儲；用戶依次登錄插件模塊和系統(tǒng)A并與系統(tǒng)B晶型綁定綁定；用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N前端性能測試環(huán)境的還原方法、裝置、介質(zhì)和設備，該方法包括：獲取用戶端數(shù)據(jù)，根據(jù)性能數(shù)據(jù)確定用戶端數(shù)據(jù)的性能結(jié)果，性能結(jié)果表征用戶端的處理速度；基于與表征用戶端的處理速度低于預設處理速度的目標性能結(jié)果，對應的操作系統(tǒng)的唯一標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對.NET平臺的模糊測試語句覆蓋率計算方法，所述方法包括如下步驟：步驟1、程序集加載與信息提??；步驟2、插樁前IL與源代碼映射構建；步驟3、控制流圖生成；步驟4、基本塊到源代碼范圍映射；步驟5、指令對齊與插樁點映射；步驟6...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于生成測試腳本的接口調(diào)用列表過濾方法及裝置。其中，該方法包括：對瀏覽器響應請求數(shù)據(jù)的過程進行錄制，得到原始接口調(diào)用列表；對原始接口調(diào)用列表中的無關請求數(shù)據(jù)進行過濾，得到初始接口調(diào)用列表；在初始接口調(diào)用列表中任意兩條相鄰的請...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種生成測試腳本的方法、裝置、設備及介質(zhì)。方案可以包括：獲取針對測試需求的語料信息；所述語料信息是自然語言形式的語料信息；對所述語料信息進行步驟推導處理，得到若干個原子化步驟信息；一個原子化步驟信息包括針對一個操作動作的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，首先構建人物類型庫，該人物類型庫包括多個人物組關聯(lián)的描述信息、對話參考信息和至少一個對話主題；當存在針對目標人物組和目標對話主題的對話生成需求時，由提問模型根據(jù)目標對話主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于語義圖大模型的金融案件資金分析報告生成方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理技術領域，包括：步驟S1，獲取待分析文本，待分析文本為金融案件數(shù)據(jù)；步驟S2，根據(jù)實體識別模型和金融領域?qū)嶓w詞典對待分析文本進行語義解析，構建語義圖；步驟S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于多模態(tài)知識圖譜實體對齊技術領域，提供了基于互信息增強和迭代的多模態(tài)知識圖譜實體對齊方法，包括以下步驟：獲取三元組文本信息；通過交叉注意力機制多層感知機學習實體關系或?qū)傩缘奈谋久枋鲂畔⑴c結(jié)構信息，獲取關系嵌入向量表示；嵌入其他特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏見知識圖譜與大語言模型的偏見檢測方法及設備，包括以下步驟：提取待檢測文本中的實體；將所述實體與知識圖譜中的節(jié)點進行匹配從而從所述知識圖譜中確定出對應的子圖并生成三元組，其中，所述知識圖譜包括偏見領域的節(jié)點和表征節(jié)點之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識圖譜關系抽取方法，包括：對自然語言問題和候選關系分別進行編碼，通過點積運算計算問題與關系的匹配分數(shù)，檢索匹配分數(shù)排名靠前的候選關系；將自然語言問題與匹配分數(shù)排名靠前的候選關系輸入BERT交叉編碼器，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，公開了一種基于知識注入和圖神經(jīng)網(wǎng)絡的開放域文本信息抽取方法，包括對輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語構建候選實體集合；將候選實體兩兩組合，構建每個實體對的自注意力關聯(lián)矩陣；對自注意力關聯(lián)矩陣進行序列采樣，生成候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變識別方法，屬于環(huán)境科學技術領域。為解決缺乏實時動態(tài)變化識別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測與評估機制的問題，通過關聯(lián)信息表的創(chuàng)建，實現(xiàn)了不同監(jiān)測指標之間的關聯(lián)分析，使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀，基于目標監(jiān)測數(shù)據(jù)生成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應動態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測方法，該方法通過在監(jiān)測區(qū)域部署多類型傳感器，同步采集大氣、水質(zhì)、土壤環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。采集后的數(shù)據(jù)先經(jīng)中值濾波算法去除噪聲，再利用改進的D?S證據(jù)理論進行融合；接著，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源原型融合的少樣本關系抽取方法及設備，包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括支持集、查詢集和關系描述文本；提取支持集與查詢集中實體對的上下文特征，生成支持集的第一實體特征向量和查詢集的第二實體特征向量；提取所述關系描...
								
            
							
            
							
						
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