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          • 本申請實(shí)施例提供一種基于智能體的交互方法及電子設(shè)備,智能體包括自定義工具和用戶關(guān)聯(lián)文件,方法包括響應(yīng)于用戶輸入的第一請求信息,獲取第一參數(shù)集和第二參數(shù)集,其中,第一參數(shù)集是由自定義工具對第一請求信息進(jìn)行提取得到的,第二參數(shù)集是將第一請求信息...
          • 本發(fā)明公開了一種執(zhí)法證據(jù)自動(dòng)化采集與智能分析平臺(tái),包括數(shù)據(jù)集成模塊,支持多種數(shù)據(jù)源,將不同來源數(shù)據(jù)集成到平臺(tái),并內(nèi)置智能數(shù)據(jù)解析引擎對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理;實(shí)時(shí)分析模塊,具備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理管道和流計(jì)算技術(shù),可實(shí)時(shí)接入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),根據(jù)自定義...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜與動(dòng)態(tài)需求建模的個(gè)性化設(shè)計(jì)知識(shí)推薦方法,先構(gòu)建設(shè)計(jì)知識(shí)表示層,所述設(shè)計(jì)知識(shí)表示層包括知識(shí)本體和知識(shí)圖譜,再構(gòu)建知識(shí)推薦層,所述知識(shí)推薦層包括任務(wù)階段知識(shí)需求模型和接包方知識(shí)需求模型,將接包方的動(dòng)態(tài)知識(shí)需求向量和任...
          • 本發(fā)明提供一種新能源汽車云端參數(shù)精度提升方法,屬于新能源汽車應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。具體包括:準(zhǔn)備待清洗數(shù)據(jù);利用數(shù)字模型將待清洗數(shù)據(jù)參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián);用關(guān)聯(lián)關(guān)系背后的一致性原理將多個(gè)參數(shù)耦合實(shí)現(xiàn)異常值的識(shí)別,并實(shí)施刪除或替代,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度清...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)傳感信息融合C4.5分類器的雷擊識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:S1、訓(xùn)練模型:收集相當(dāng)數(shù)量的樣本,使用代價(jià)復(fù)雜度剪枝CCP方法,使用樣本在PC機(jī)上生成C4.5分類器,將樹深度控制在5層以內(nèi),方便將訓(xùn)練好的模型移植到單片...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏板安裝機(jī)器人監(jiān)測平臺(tái)故障判斷方法、裝置及介質(zhì),涉及光伏發(fā)電設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先對接收的多元數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣,并根據(jù)閾值剔除掉低質(zhì)量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對多元數(shù)據(jù)的智能篩選和優(yōu)化;然后對通過質(zhì)量評(píng)估的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合...
          • 本發(fā)明提供一種清篩機(jī)關(guān)鍵部件故障檢測方法、裝置及系統(tǒng),其中,該清篩機(jī)關(guān)鍵部件故障檢測方法包括:通過預(yù)先布置在清篩機(jī)的指定位置的多個(gè)傳感器采集檢測數(shù)據(jù);對所述檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到所述檢測數(shù)據(jù)的時(shí)域特征和頻域特征;對所述檢測數(shù)據(jù)的時(shí)域特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)多圖聚合網(wǎng)絡(luò)的5G NR室內(nèi)定位方法、程序、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。通過對CSI數(shù)據(jù)預(yù)處理,構(gòu)建CSI圖結(jié)構(gòu),在CSI中建立空間關(guān)系,使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN進(jìn)行特征聚合,進(jìn)行局部與全局特征的融合,提取CSI圖...
          • 本發(fā)明公開了一種城軌隧道通風(fēng)參數(shù)化建模方法及應(yīng)用,涉及城市軌道交通設(shè)計(jì)領(lǐng)域,所述方法包括:根據(jù)城軌項(xiàng)目的隧道通風(fēng)系統(tǒng)型式將待建模隧道劃分為若干不同類型的通風(fēng)區(qū)段;根據(jù)通風(fēng)區(qū)段生成相應(yīng)的通風(fēng)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu),并建立標(biāo)準(zhǔn)化的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)庫;獲取通風(fēng)區(qū)段對應(yīng)...
          • 本申請涉及城市軌道交通自動(dòng)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,為了解決手動(dòng)操作城軌隧道通風(fēng)方案設(shè)計(jì)非常繁瑣的問題,公開了一種城軌地下隧道通風(fēng)模式表參數(shù)化生成方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括獲取城軌地下全線隧道的工點(diǎn)信息;依據(jù)所有...
          • 本發(fā)明涉及一種敞開式海上天然氣平臺(tái)爆炸氣云體積的評(píng)估方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取海上天然氣平臺(tái)待評(píng)估泄漏點(diǎn)的輸入?yún)?shù);將待評(píng)估泄漏點(diǎn)的輸入?yún)?shù)輸入至訓(xùn)練好的爆炸氣云體積評(píng)估模型,得到各模擬工況對應(yīng)的氣云體積,完成對海上天...
          • 本發(fā)明提供一種考慮靜態(tài)負(fù)荷的機(jī)電暫態(tài)仿真建模方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明考慮了靜態(tài)負(fù)荷頻率特性,構(gòu)建電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型,發(fā)電機(jī)組模型接于網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),發(fā)電機(jī)組模型是包括同步電機(jī)模型、勵(lì)磁系統(tǒng)模型、水輪機(jī)及調(diào)速系統(tǒng)模型...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N高起伏地勢路基沉降的預(yù)測方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及路基工程沉降預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對高起伏地勢的地質(zhì)環(huán)境進(jìn)行目標(biāo)探測;根據(jù)地質(zhì)環(huán)境對高起伏地勢進(jìn)行目標(biāo)試驗(yàn),確定主要路基的填料特性和下部地基土的物理力學(xué)指標(biāo);獲取預(yù)設(shè)有...
          • 高壓串補(bǔ)平臺(tái)二次設(shè)備電磁騷擾傳播途徑分析方法及系統(tǒng),包括:設(shè)定高壓串補(bǔ)平臺(tái)一、二次設(shè)備的不同的電壓檢測點(diǎn)、電流檢測點(diǎn)與電磁場檢測點(diǎn);建立電磁暫態(tài)仿真模型;并建立空間電磁場仿真模型;提取得到各傳導(dǎo)特征量和各輻射特征量;根據(jù)這些特征量分別識(shí)別出...
          • 本發(fā)明提供一種RFID讀卡器與手機(jī)集成系統(tǒng)及RFID管理方法,包括RFID讀卡模塊、通信模塊、電源模塊和安裝結(jié)構(gòu),RFID讀卡模塊用于讀取RFID標(biāo)簽內(nèi)的信息;通信模塊用于RFID標(biāo)簽內(nèi)的信息傳輸至手機(jī);電源模塊用于從手機(jī)獲取電能;安裝結(jié)構(gòu)...
          • 汽車生產(chǎn)線指示票二維碼自動(dòng)掃描裝置,用于汽車生產(chǎn)線上指示票自動(dòng)掃描,涉及汽車生產(chǎn)流水線上隨車指示票二維碼自動(dòng)掃描設(shè)備的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)領(lǐng)域,包括掃描結(jié)構(gòu)、拉線結(jié)構(gòu)和掃描安裝臺(tái)結(jié)構(gòu),掃描結(jié)構(gòu)的掃描槍安裝在掃描槍安裝底座上,拉線結(jié)構(gòu)包括掃描槍拉線...
          • 一種用于上下文壓縮的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),包括用于從輸入的文本序列中學(xué)習(xí)上下文表示的上下文學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò);用于對所述上下文表示進(jìn)行壓縮處理的壓縮網(wǎng)絡(luò);以及,用于基于壓縮后的所述上下文表示生成目標(biāo)文本序列的生成網(wǎng)絡(luò);其中,所述壓縮網(wǎng)絡(luò)包括用于對所述上下文表...
          • 本申請?zhí)峁┮环N訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品。根據(jù)本申請的一個(gè)示例,該方法可以包括:利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對初始模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,得到預(yù)訓(xùn)練模型;利用預(yù)訓(xùn)練模型,生成針對輸入指令的輸出結(jié)果;在輸出結(jié)果與輸入指令對應(yīng)的目標(biāo)結(jié)果存在差異的情況下...
          • 本申請公開一種面向微控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮方法及裝置,屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:將圖像樣本數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,在訓(xùn)練過程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的圖像樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積采樣處理得到特征矩陣X,并利用MaSSA...
          • 本發(fā)明涉及一種稀土專利知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),包括:對預(yù)先獲取的稀土專利數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用改進(jìn)SpERT?LG模型對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取,生成結(jié)構(gòu)化的三元組數(shù)據(jù);構(gòu)建專利領(lǐng)域本體模...
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