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								      本申請(qǐng)公開了一種多源數(shù)據(jù)聚合報(bào)告生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及報(bào)告生成技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)審圖中的多源數(shù)據(jù)分別進(jìn)行標(biāo)記，并將標(biāo)記后的多源數(shù)據(jù)存入分布式消息隊(duì)列；從所述分布式消息隊(duì)列中標(biāo)記后的多源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，得到標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的正負(fù)樣例進(jìn)行質(zhì)量打分，并將正負(fù)樣例的質(zhì)量得分差異融入損失函數(shù)中，通過結(jié)合正負(fù)樣例的分?jǐn)?shù)差異設(shè)計(jì)損失函數(shù)，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更明確地感知正負(fù)樣例的質(zhì)量差異，利用顯式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于資源受限網(wǎng)絡(luò)下金融大數(shù)據(jù)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化模型構(gòu)建方法，中心服務(wù)器對(duì)金融大數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)子集，對(duì)若干數(shù)據(jù)子集進(jìn)行預(yù)處理以獲取特征向量集合；在中心服務(wù)器上構(gòu)建初始分布式機(jī)器學(xué)習(xí)模型；中心服務(wù)器對(duì)各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式系統(tǒng)架構(gòu)的鐵路應(yīng)急物資調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：獲取災(zāi)情多維信息，進(jìn)行應(yīng)急物資需求的預(yù)測；得到各受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急物資的需求量；使用最短路徑法規(guī)劃出各受災(zāi)點(diǎn)應(yīng)急物資的初始調(diào)運(yùn)路徑；并根據(jù)大數(shù)據(jù)收集的災(zāi)情演化信息進(jìn)行更新，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輔助管理方法及系統(tǒng)。方法包括接收業(yè)務(wù)員終端發(fā)送的數(shù)據(jù)請(qǐng)求，數(shù)據(jù)請(qǐng)求中包含待洽談的客戶信息，根據(jù)客戶信息從對(duì)應(yīng)的客戶文件夾中調(diào)取洽談?dòng)涗洈?shù)據(jù)；根據(jù)洽談?dòng)涗洈?shù)據(jù)評(píng)估得出洽談階段，根據(jù)洽談階段確定得出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛開發(fā)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種開發(fā)需求處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過協(xié)同平臺(tái)獲取內(nèi)部組織機(jī)構(gòu)提出車輛的策劃需求數(shù)據(jù)，以及所述策劃需求數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的工程可行方案；基于社交平臺(tái)上的多媒體數(shù)據(jù)，確定與預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃煤采購成本評(píng)價(jià)方法和系統(tǒng)，包括機(jī)組發(fā)電量預(yù)測模塊、燃用煤種典型數(shù)據(jù)庫模塊、煤種摻配計(jì)算模塊、預(yù)測分析模塊、煤種摻配評(píng)價(jià)模塊和采購制定模塊。本發(fā)明通過機(jī)組發(fā)電量預(yù)測、煤炭市場價(jià)格分析，基于煤種摻配智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)配煤摻燒評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于稀疏注意力和雙交叉注意力的輸電線路缺陷檢測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括輸電線路缺陷語義生成模型，輸電線路缺陷語義生成模型內(nèi)設(shè)置有視覺提取模塊、文本提取模塊、視覺文本融合模塊和語義生成模塊，該方法包括：收集輸電線路圖像并進(jìn)行預(yù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種擺位及尺度自適應(yīng)的危及器官分割方法，包括以下步驟：步驟一、將待分割的CT影像輸入至采用編碼器?解碼器架構(gòu)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟二、在所述編碼器的每一階段，通過多尺度卷積模塊和局部通道注意力模塊提取融合各通道的深層次特征信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預(yù)制構(gòu)件的立體模型的構(gòu)建方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及模型構(gòu)建方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和預(yù)制構(gòu)件的型號(hào)確定預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)；采集多個(gè)不同方向的拍攝圖像，基于多個(gè)不同方向的拍攝圖像和預(yù)制構(gòu)件的當(dāng)前形態(tài)構(gòu)建預(yù)制構(gòu)件的第一立體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺語言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺語言模型針對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測方法，屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，該基于深度學(xué)習(xí)的田間麥穗檢測方法包括：采集田間麥穗圖像、劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集、標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試麥穗目標(biāo)檢測模型等步驟；麥穗目標(biāo)檢測模型為基于T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,利用無接觸式動(dòng)作捕捉設(shè)備捕捉人體步態(tài)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將形成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入算法模型進(jìn)行訓(xùn)練；所述算法模型包括人體步態(tài)預(yù)測子算法和跌倒風(fēng)險(xiǎn)判斷預(yù)警子算法。本發(fā)明提出基于擴(kuò)散模型的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種軌道車實(shí)訓(xùn)模擬方法和裝置，涉及軌道車技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：響應(yīng)于第一用戶針對(duì)軌道車的模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求，展示模擬實(shí)訓(xùn)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的實(shí)訓(xùn)場景配置界面；響應(yīng)于第一用戶對(duì)實(shí)訓(xùn)場景配置界面的配置操作，配置第一用戶針對(duì)軌道車的實(shí)訓(xùn)場景數(shù)據(jù)和實(shí)訓(xùn)功能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種分柵存儲(chǔ)器陣列結(jié)構(gòu)的操作方法，該存儲(chǔ)器操作方式基于分柵型SONOS結(jié)構(gòu)，一個(gè)存儲(chǔ)單元由一個(gè)選擇管和兩個(gè)置于選擇管兩側(cè)的存儲(chǔ)管構(gòu)成，兩側(cè)存儲(chǔ)管柵極可以共接，作為一個(gè)存儲(chǔ)管使用，也可以兩個(gè)存儲(chǔ)管分別存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，增加存儲(chǔ)密度。寫入數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種存儲(chǔ)器，包括由多個(gè)OTP單元組成的存儲(chǔ)陣列。OTP單元包括由NMOS管組成的選擇管以及由PMOS管組成存儲(chǔ)管。選擇管的源極作為OTP單元的位線端。選擇管的漏極連接存儲(chǔ)管的漏極。存儲(chǔ)管的源極作為OTP單元的源線端。選擇管的柵極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)預(yù)測水泥漿體彈性模量的方法，先利用早齡期水泥漿體試樣找到介電常數(shù)實(shí)部和水泥漿體彈性模量之間的關(guān)系，并以此建立函數(shù)式，在驗(yàn)證了函數(shù)式準(zhǔn)確后，依照函數(shù)式對(duì)水泥漿體的彈性模量進(jìn)行預(yù)測，可以得到更長齡期的水泥漿體的精確彈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于介電常數(shù)對(duì)水泥漿體長期徐變進(jìn)行預(yù)測的方法，找到了介電常數(shù)實(shí)部和水泥漿體長期徐變模量之間的關(guān)系，先測量介電常數(shù)實(shí)部和徐變模量，擬合構(gòu)建出對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系式，并對(duì)構(gòu)建的函數(shù)式進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證準(zhǔn)確性后，將其應(yīng)用于水泥漿體長期徐變預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種診斷信息驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)病歷相似性檢索系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取電子病歷數(shù)據(jù)；特征提取模塊，用于對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；多模態(tài)語義生成模塊，用于生成多模態(tài)語義表示；診斷編碼處理模塊，基于病歷中的診斷編碼構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)，利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI算法的心理健康引導(dǎo)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待引導(dǎo)用戶的用戶語音數(shù)據(jù)和用戶參數(shù)；根據(jù)所述用戶參數(shù)，確定對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)策略預(yù)測模型；基于預(yù)設(shè)的語音情緒分析算法，根據(jù)所述用戶語音數(shù)據(jù)，確定對(duì)應(yīng)的用戶情緒特征和語音文...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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