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								      本發(fā)明涉及VR場景交互技術領域，具體地說，涉及一種面向5DVR大空間場景的交互系統(tǒng)及方法，其包括：非線性路徑映射單元基于空間定位技術和路徑重定向機制，結合時變空間變形張量映射算法與虛擬引力梯度，擴展5DVR空間場景的虛擬移動距離；環(huán)境同步反...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關于一種業(yè)務處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括響應于針對預設業(yè)務接口對應的第一目標業(yè)務的第一調用請求，基于預設業(yè)務接口對應的預設渠道路由類，調用第一渠道標識對應第一目標渠道實現類中與第一目標業(yè)務對應的第一業(yè)務專屬實現方法；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于固件批量管理技術領域，具體涉及一種批量管控器件固件方法及系統(tǒng)，通過編碼模塊對待管控的器件進行編碼，以及對待管控的固件進行編碼；通過文件上傳模塊將器件固件文件上傳至對應固件編碼下；配置器下單選擇器件目標固件，并自動生成升級路徑；調度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據挖掘技術領域，尤其涉及一種異常數據偵測的特征生成方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取網絡監(jiān)控數據集，并對網絡監(jiān)控數據集進行網絡延遲源頭識別，得到網絡延遲源頭數據；對網絡延遲源頭數據進行動態(tài)智能緩存，生成動態(tài)智能緩存數據；利用監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種數據處理方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品，其中，所述數據處理方法包括：確定目標張量在處理時所需的內核函數以及線程塊；所述目標張量包括多個元素區(qū)域，所述線程塊中的線程與所述元素區(qū)域具有一一對應關系；基于所述線程塊中線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于智能推薦的個性化業(yè)務數據展示系統(tǒng)，屬于系統(tǒng)設計技術領域；模塊包括：數據采集模塊：通過整合集團內部以及各下級的業(yè)務數據，形成統(tǒng)一的數據需求，將標準業(yè)務數據存儲到數據湖中；數據指標模塊：確定每個環(huán)節(jié)的關鍵效率指標，基于專家?guī)旌蜌v史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電網二次設備多變量時序數據的歸集展示系統(tǒng)，涉及數據管理技術領域，該系統(tǒng)采用SpringCloud框架構建微服務平臺得到，具體包括：數據收集模塊、數據歸集模塊和數據展示模塊；數據收集模塊用于獲取變電站的多變量時序數據；數據歸集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及可降水量分析技術領域，公開了一種流域可降水量時空演變特征及發(fā)展趨勢的分析方法，包括在目標流域內選取多個地面氣象站點的降水量數據和地基激光雷達水汽數據，并分別與可降水量數據參數做逐月相關性分析，分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光譜數據自動預處理方法，在構建由采用平滑算法進行處理、采用基線矯正算法進行處理、采用散射矯正算法進行處理、采用數據中心化算法進行處理和采用數據標準化算法進行處理這五個步驟構成的預處理過程后，采用遺傳算法對預處理過程進行優(yōu)化尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數據處理方法、裝置、設備、介質和程序產品，分別從各個生產流程獲取對應的能量流數據、物質流數據以及信息流數據；對獲取的能量流數據、物質流數據以及信息流數據進行數據預處理，得到待整理數據集；對待整理數據集中的數據進行歸一化處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動力學預測方法，包括：采集狀態(tài)?動作序列數據；將采集到的數據劃分為多個子軌跡，并構建訓練數據集；設計軌跡預測模型，該模型以初始狀態(tài)、控制參數和顯示的未來時間序列作為輸入，直接預測未來時間序列的狀態(tài)；訓練軌跡預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種交流電網潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng)，包括：獲取電網N?k斷線的歷史故障數據，并對歷史故障數據進行降維處理；將降維后的數據輸入第一寬度學習模型進行訓練得到第一預測模型，基于第一預測模型獲取其預測結果與訓練數據的殘差；以預測結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號識別模型的訓練方法、系統(tǒng)、介質和程序產品，包括：獲取多種已識別的樣本信號；對樣本信號進行特征提取，并將提取的特征組合形成數據集；將數據集劃分為訓練集和驗證集；構建LGBM模型；利用訓練集對LGBM模型進行訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時間序列信號分類方法及設備。所述方法包括以下步驟：采集多源傳感器時間序列信號，構建數據集；構建多源時間序列信號分類模型；利用數據集對多源時間序列信號分類模型進行訓練，得到訓練后的多源時間序列信號分類模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種非參數化模型的自由曲面圓角特征抑制方法，包括以下步驟：根據圓角面的幾何特性以及拓撲連接計算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向，并基于該長度和方向對鄰接面進行延伸操作；根據原始鄰接面的邊特性與多個延伸面進行布爾并集運算，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于機器學習的多層頻率選擇表面濾波器逆向設計方法，該方法將拓撲建模和參數建模相結合，包括：多層頻率選擇表面微波濾波器結構構建步驟，構建包括金屬諧振貼片和關鍵物理參數的濾波器結構；訓練數據集構建步驟，構建包括輸入輸出數據集的訓練數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設備及介質，其中，該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數據；對所述裝配傳感數據進行裝配驗證，得到裝配驗證信息；根據所述裝配驗證信息，對所述裝配策略表進行策略選擇，得到目標裝配策略；根據所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的計算樹邏輯規(guī)范表達式生成方法和裝置。其中該方法包括：基于預設的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計算樹邏輯CTL的映射數據集；所述映射數據集包括多個自然語言與計算樹邏輯的數據對；基于所述映射數據集對預設的文...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設備及存儲介質，方法包括：將提示信息分別輸入至多個不同的小模型中，分別得到每個小模型輸出的草稿詞元序列；獲取每個小模型對應的序列選取數量，分別從每個小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數量個草稿詞元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模型三重自適應聚合的個性化聯邦學習方法及系統(tǒng)，方法如下：S1、服務器初始化全局模型并根據客戶端總數設置相似性矩陣，將全局模型分發(fā)給每個客戶端；S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型，利用本地私有數據進行訓練；S3、客戶端保存...
								
            
							
            
							
						
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