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          • 本申請涉及一種管道異常檢測方法、電子設(shè)備、存儲介質(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效率。該方法包括:獲取管道所處的待檢測區(qū)域的環(huán)境信息;環(huán)境信息包括:待檢測區(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)、...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)機葉片疲勞損傷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。提供一種風(fēng)機葉片疲勞損傷預(yù)測方法及系統(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;實時獲取葉片表面三維應(yīng)變場數(shù)據(jù),以及葉片振動加速度信號、環(huán)境溫濕度和風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù),構(gòu)建多維監(jiān)測數(shù)據(jù)集;基于多維...
          • 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)險訓(xùn)練數(shù)據(jù)。進而,基于安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和風(fēng)險訓(xùn)練數(shù)據(jù),采用偏好學(xué)習(xí)方...
          • 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,從融媒體平臺中實時獲取融媒體數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗、對齊和多模態(tài)數(shù)據(jù)標準化,然后提取關(guān)鍵特征并構(gòu)建動態(tài)知識圖譜;用戶輸入關(guān)鍵詞并且選擇報題類型,提...
          • 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)測方法,其讀取待預(yù)測稿件并且將待預(yù)測稿件按照文本稿件、視頻稿件和音頻稿件進行分類并處理,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,在知識庫中基于主題相似度檢索...
          • 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)鍵輸電斷面快速識別方法,涉及電力系統(tǒng)關(guān)鍵輸電斷面識別領(lǐng)域,步驟為:首先,按地理分區(qū)優(yōu)化規(guī)則對現(xiàn)有的電網(wǎng)地理分區(qū)進行優(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...
          • 本發(fā)明公開了礦山巷道變形智能預(yù)測方法、設(shè)備及介質(zhì),屬于巖土工程測試、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,進而提升礦上巷道變形預(yù)測的準確性和快捷性,采用的技術(shù)方案為:在礦山巷道周邊部署微震傳感器和...
          • 本發(fā)明涉及提供了一種基于層次化映射的漏洞知識庫自動化構(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粒度漏...
          • 本發(fā)明涉及一種基于詞頻的窗口增強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)處理和命名實體識別,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方法提取上下文信息。通過特征融...
          • 根據(jù)本公開的實施例,提供了信息處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括:基于目標對象、候選對象和與目標對象相關(guān)聯(lián)的多組參考對象,構(gòu)建第一特征序列;針對多組參考對象中的各組參考對象,基于各組參考對象中參考對象之間的相關(guān)性,更新第一特征序列...
          • 本申請?zhí)峁┑娜藱C對話交互方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取使用者對話內(nèi)容;將使用者對話內(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,采用交叉注意力機制,基于預(yù)先學(xué)習(xí)到的使用者對...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N結(jié)構(gòu)化語句的執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(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...
          • 本申請?zhí)峁┮环N測試數(shù)據(jù)的生成方法、裝置及設(shè)備。涉及測試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取包括單位數(shù)據(jù)量、目標數(shù)據(jù)量以及初始數(shù)據(jù)的測試數(shù)據(jù)構(gòu)造請求,對字符型數(shù)據(jù)進行數(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)目標數(shù)據(jù)量,對單位數(shù)據(jù)進行笛卡爾積運算,得...
          • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)監(jiān)控方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控領(lǐng)域,該方法包括:獲取預(yù)設(shè)時長內(nèi)的多個待監(jiān)控數(shù)據(jù);確定每個待監(jiān)控數(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)則對每個待監(jiān)控數(shù)據(jù)進行監(jiān)控;獲得所有待監(jiān)控數(shù)據(jù)的監(jiān)控結(jié)果;...
          • 本申請實施例提供了一種業(yè)務(wù)的執(zhí)行方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備,其中,該方法包括:在第一業(yè)務(wù)平臺執(zhí)行目標業(yè)務(wù)時出現(xiàn)異常的情況下,從平臺配置中心中獲取平臺配置參數(shù),以及從應(yīng)用鏡像庫中獲取目標應(yīng)用的應(yīng)用鏡像信息;利用平臺配置參數(shù)和應(yīng)用...
          • 本申請?zhí)峁┮环N頁面加載方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:建立UI模塊的唯一標識與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個唯...
          • 本公開提供了一種固件升級方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取目標升級包和升級信息;利用升級信息對目標升級包進行校驗處理,得到第一校驗結(jié)果;響應(yīng)于第一校驗結(jié)果為目標升級包通過完整性校驗,對目標升級包進行解壓處理,得到目標升級...
          • 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,通過指令文本自動匹配打印文檔格式優(yōu)化參數(shù)與基準參數(shù),同時將打印環(huán)境參數(shù)文本代...
          • 本公開提供了一種基于人工智能的圖片處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及圖片優(yōu)化、智能云、大語言模型以及人工智能技術(shù),包括:響應(yīng)于圖片處理界面中印刷圖控件的觸發(fā)操作,確定所述圖片處理界面中當(dāng)前處理圖片的圖片印刷類型...
          • 本發(fā)明涉及全息艙技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全息設(shè)備的交互控制方法及全息設(shè)備,包括:控制感應(yīng)裝置實時采集環(huán)境參數(shù);根據(jù)環(huán)境參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的比對結(jié)果,若環(huán)境參數(shù)不在預(yù)設(shè)閾值范圍內(nèi),則對全息設(shè)備展示的虛擬場景和/或數(shù)字人進行調(diào)節(jié),本發(fā)明中通過感應(yīng)裝置采...
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