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								      本發(fā)明涉及打印智能控制領(lǐng)域，具體為基于多功能集成的打印智能控制方法，通過利用數(shù)據(jù)采集端采集用戶信息終端、指令文本以及打印環(huán)境參數(shù)文本，根據(jù)用戶信息終端匹配控制中心，通過指令文本自動(dòng)匹配打印文檔格式優(yōu)化參數(shù)與基準(zhǔn)參數(shù)，同時(shí)將打印環(huán)境參數(shù)文本代...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種固件升級(jí)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)升級(jí)包和升級(jí)信息；利用升級(jí)信息對(duì)目標(biāo)升級(jí)包進(jìn)行校驗(yàn)處理，得到第一校驗(yàn)結(jié)果；響應(yīng)于第一校驗(yàn)結(jié)果為目標(biāo)升級(jí)包通過完整性校驗(yàn)，對(duì)目標(biāo)升級(jí)包進(jìn)行解壓處理，得到目標(biāo)升級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N頁面加載方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：建立UI模塊的唯一標(biāo)識(shí)與modelClass的映射關(guān)系；在接收到后端服務(wù)器基于頁面數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求下發(fā)的包括頁面JSON數(shù)據(jù)的第一數(shù)組后，根據(jù)映射關(guān)系和頁面JSON數(shù)據(jù)中的N個(gè)唯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種業(yè)務(wù)的執(zhí)行方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備，其中，該方法包括：在第一業(yè)務(wù)平臺(tái)執(zhí)行目標(biāo)業(yè)務(wù)時(shí)出現(xiàn)異常的情況下，從平臺(tái)配置中心中獲取平臺(tái)配置參數(shù)，以及從應(yīng)用鏡像庫中獲取目標(biāo)應(yīng)用的應(yīng)用鏡像信息；利用平臺(tái)配置參數(shù)和應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)監(jiān)控方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控領(lǐng)域，該方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)的多個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；確定每個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類別，根據(jù)數(shù)據(jù)類別的監(jiān)控規(guī)則對(duì)每個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控；獲得所有待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的監(jiān)控結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N測(cè)試數(shù)據(jù)的生成方法、裝置及設(shè)備。涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取包括單位數(shù)據(jù)量、目標(biāo)數(shù)據(jù)量以及初始數(shù)據(jù)的測(cè)試數(shù)據(jù)構(gòu)造請(qǐng)求，對(duì)字符型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倍增處理至單位數(shù)據(jù)量，得到單位數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)量，對(duì)單位數(shù)據(jù)進(jìn)行笛卡爾積運(yùn)算，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N結(jié)構(gòu)化語句的執(zhí)行方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：獲取結(jié)構(gòu)化語句，并校驗(yàn)結(jié)構(gòu)化語句的語法正確性，結(jié)構(gòu)化語句的語言類型為以下之一：數(shù)據(jù)定義語言、數(shù)據(jù)操縱語言、數(shù)據(jù)控制語言和數(shù)據(jù)查詢語言；在結(jié)構(gòu)化語句的語法正確的情況下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑娜藱C(jī)對(duì)話交互方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取使用者對(duì)話內(nèi)容；將使用者對(duì)話內(nèi)容輸入至預(yù)先構(gòu)建的雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)，在雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)中，采用交叉注意力機(jī)制，基于預(yù)先學(xué)習(xí)到的使用者對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了信息處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于目標(biāo)對(duì)象、候選對(duì)象和與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的多組參考對(duì)象，構(gòu)建第一特征序列；針對(duì)多組參考對(duì)象中的各組參考對(duì)象，基于各組參考對(duì)象中參考對(duì)象之間的相關(guān)性，更新第一特征序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于詞頻的窗口增強(qiáng)特征融合文本分類方法，屬于中文文本分類技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和命名實(shí)體識(shí)別，將文本中的高頻和低頻詞分別處理，高頻詞直接使用預(yù)訓(xùn)練詞向量表示，并引入權(quán)重；低頻詞通過窗口增強(qiáng)方法提取上下文信息。通過特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及提供了一種基于層次化映射的漏洞知識(shí)庫自動(dòng)化構(gòu)建方法，屬于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，本發(fā)明構(gòu)建基于漏洞基本信息和漏洞關(guān)聯(lián)信息的漏洞本體模型以統(tǒng)一異構(gòu)數(shù)據(jù)并增強(qiáng)漏洞關(guān)聯(lián)關(guān)系；提出以基于RoBERTa?TextCNNs和大語言模型的層次化粗細(xì)粒度漏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了礦山巷道變形智能預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于巖土工程測(cè)試、人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高礦山巷道相關(guān)信息密度，進(jìn)而提升礦上巷道變形預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和快捷性，采用的技術(shù)方案為：在礦山巷道周邊部署微震傳感器和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮地理分區(qū)優(yōu)化和圖論搜索理論的關(guān)鍵輸電斷面快速識(shí)別方法，涉及電力系統(tǒng)關(guān)鍵輸電斷面識(shí)別領(lǐng)域，步驟為：首先，按地理分區(qū)優(yōu)化規(guī)則對(duì)現(xiàn)有的電網(wǎng)地理分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)優(yōu)化后的電網(wǎng)地理分區(qū)，構(gòu)建電網(wǎng)分區(qū)的狀態(tài)圖。接著，基于所得電網(wǎng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的融媒體稿件傳播效果預(yù)測(cè)方法，其讀取待預(yù)測(cè)稿件并且將待預(yù)測(cè)稿件按照文本稿件、視頻稿件和音頻稿件進(jìn)行分類并處理，將處理得到的特征數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后得到結(jié)構(gòu)化特征向量；根據(jù)結(jié)構(gòu)化特征向量，在知識(shí)庫中基于主題相似度檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)和媒體行業(yè)數(shù)據(jù)要素的融媒體選題策劃方法，其通過API接口和分布式爬蟲，從融媒體平臺(tái)中實(shí)時(shí)獲取融媒體數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊和多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后提取關(guān)鍵特征并構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜；用戶輸入關(guān)鍵詞并且選擇報(bào)題類型，提...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書提供一種基于信息安全維度的模型訓(xùn)練優(yōu)化方法及裝置，根據(jù)包括安全樣本數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)樣本數(shù)據(jù)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，通過第一大模型自動(dòng)化生成訓(xùn)練第一多模態(tài)大模型所需的安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進(jìn)而，基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用偏好學(xué)習(xí)方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)機(jī)葉片疲勞損傷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。步驟如下：基于葉片各向異性參數(shù)構(gòu)建耦合有限元模型；實(shí)時(shí)獲取葉片表面三維應(yīng)變場數(shù)據(jù)，以及葉片振動(dòng)加速度信號(hào)、環(huán)境溫濕度和風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集；基于多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種管道異常檢測(cè)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及管道技術(shù)領(lǐng)域，旨在提高管道異常的檢測(cè)效率。該方法包括：獲取管道所處的待檢測(cè)區(qū)域的環(huán)境信息；環(huán)境信息包括：待檢測(cè)區(qū)域的區(qū)域圖像和傳感器數(shù)據(jù)；傳感器數(shù)據(jù)包括：溫度數(shù)據(jù)、煙霧數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種滾動(dòng)軸承小樣本開集故障診斷方法，屬于故障診斷領(lǐng)域。解決現(xiàn)有滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致故障特征提取能力不足以及開集閾值策略僵化的問題。方法包括：構(gòu)建小樣本閉集分類模塊，所述模塊通過融合密集連接網(wǎng)絡(luò)和原型網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障特征提取與分類；設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為綜合能源站智能診斷系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：動(dòng)態(tài)軌跡捕捉模塊、滯后響應(yīng)分析模塊、失配行為診斷模塊、故障鏈定位模塊。本發(fā)明中，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法處理滑動(dòng)窗口時(shí)序數(shù)據(jù)并計(jì)算軌跡斜率差異，增強(qiáng)對(duì)瞬時(shí)擾動(dòng)特征的捕捉精...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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