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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，公開了一種數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法，包括：配置源數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)，設(shè)置對(duì)比任務(wù)參數(shù)，并與對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)關(guān)聯(lián)，確定與源表標(biāo)識(shí)和目標(biāo)表標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的源表和目標(biāo)表，執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種測(cè)試用例的生成方法、分支預(yù)測(cè)器驗(yàn)證方法及相關(guān)設(shè)備，所述測(cè)試用例的生成方法，包括：獲取目標(biāo)全局分支歷史序列，所述目標(biāo)全局分支歷史序列為TAGE分支預(yù)測(cè)器在目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景下產(chǎn)生；根據(jù)所述目標(biāo)全局分支歷史序列，獲取相應(yīng)的目標(biāo)線性地址序列，所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大模型用于提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的效率的方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：構(gòu)建分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，引入異構(gòu)存儲(chǔ)管理機(jī)制，采用數(shù)據(jù)縮減技術(shù)；有益效果為：通過大模型對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能壓縮和去重，顯著減少存儲(chǔ)空間需求...
								
            
							
            
							
						
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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(diǎn)進(jìn)而將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為數(shù)據(jù)點(diǎn)類別；根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)類別中的每種屬性的屬性值，獲取數(shù)據(jù)點(diǎn)類別的近似查找中心向量；根據(jù)每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)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(duì)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(bào)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(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)字段對(duì)應(yīng)的監(jiān)控?cái)?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?cái)?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(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的工程試驗(yàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)共識(shí)方法。該方法包括：獲取待檢測(cè)路面板塊不同檢測(cè)點(diǎn)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(cè)點(diǎn)碳化情況的碳化強(qiáng)度指標(biāo)和可信度；進(jìn)而根據(jù)不同檢測(cè)點(diǎn)的碳化強(qiáng)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(duì)語料集向量化，使用多語種模型對(duì)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(duì)庫中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(hào)以及數(shù)據(jù)庫中的多個(gè)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(duì)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(qiáng)的個(gè)性化對(duì)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(duì)話歷史輸入到已訓(xùn)練完后的個(gè)性化對(duì)話模型中，輸出個(gè)性化對(duì)話結(jié)果；所述個(gè)性化對(duì)話模型的訓(xùn)練過程如下：對(duì)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(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中，信息處理方法，包括：根據(jù)對(duì)話文本，確定對(duì)話當(dāng)前所處的業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)信息；在所述節(jié)點(diǎn)信息指示對(duì)話當(dāng)前所處的主流程節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn)未結(jié)束的情況下，針對(duì)所述子節(jié)點(diǎn)，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(shí)圖譜檢索方式在知識(shí)庫中檢索得到創(chuàng)作素材并生成初稿，對(duì)初稿采用多模態(tài)對(duì)齊模型進(jìn)行跨模態(tài)特征映射，并且通過對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)齊文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于多機(jī)器人協(xié)同定位的具有里程計(jì)預(yù)積分的分布式魯棒信念傳播方法及設(shè)備，屬于多機(jī)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(jì)預(yù)積分量測(cè)模型，基于此計(jì)算了來自里程計(jì)預(yù)積分因子節(jié)點(diǎn)的消息；然后將外部量測(cè)因子節(jié)點(diǎn)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(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，屬于時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成全局水平系數(shù)和波動(dòng)幅度系數(shù)，對(duì)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(jí)特征提取模塊；然后基于滑動(dòng)窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對(duì)食物網(wǎng)穩(wěn)定性的評(píng)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(yíng)養(yǎng)級(jí)、構(gòu)建不同食物網(wǎng)模型，如同一地域不同時(shí)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(diǎn)去除實(shí)驗(yàn)，精確計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)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(shí)空降尺度后進(jìn)行存儲(chǔ)；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(shí)長(zhǎng)段內(nèi)的逐日觀測(cè)氣候數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)的逐日預(yù)測(cè)氣...
								
            
							
            
							
						
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								      提出基于深度學(xué)習(xí)的的空間進(jìn)動(dòng)錐體目標(biāo)微動(dòng)特征提取方法，包括下列步驟：構(gòu)建空間進(jìn)動(dòng)錐體目標(biāo)的時(shí)頻圖數(shù)據(jù)集，并對(duì)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(dòng)錐體目標(biāo)特征提取模型；使用時(shí)頻圖數(shù)據(jù)集對(duì)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(qǐng)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(duì)第一多智能體真實(shí)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(shí)交互數(shù)據(jù)，并通過交通場(chǎng)景提取模型提取第二多智能體真實(shí)交互數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的原始全景交通場(chǎng)景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲(chǔ)能系統(tǒng)的多維度監(jiān)測(cè)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(shí)時(shí)采集與預(yù)處理；步驟二、關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算與異常特征識(shí)別；步驟三、多維度數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)生成；步驟四、分級(jí)預(yù)警觸發(fā)與應(yīng)急響應(yīng)；步驟五、動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)融合模型的HRRP無監(jiān)督識(shí)別方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括：基于對(duì)比學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建自適應(yīng)動(dòng)態(tài)注意力模型。將HRRP信號(hào)樣本輸入至動(dòng)態(tài)混合注意力網(wǎng)絡(luò)，在動(dòng)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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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