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								      本發(fā)明公開了一種基于量子編碼與GPU加速的血緣路徑追蹤系統(tǒng)及方法，涉及數據處理技術領域，該方法包括：解析原始執(zhí)行計劃日志，將跨平臺操作抽象為包括映射、過濾及連接操作符的概率疊加態(tài)表示；對量子態(tài)血緣路徑集合執(zhí)行壓縮，生成由操作序列對應的二進制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及數據處理技術領域。該數據處理方法，包括：獲取不平衡監(jiān)察數據，建立不平衡監(jiān)察數據的初始不平衡數據集；其中，不平衡監(jiān)察數據中的多數類數據與少數類數據的差異超過預設閾值；確定初始不平衡數...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種多方數據處理方法、多方聯合推薦方法、設備及可讀介質，涉及多方安全計算和隱私計算技術領域。該方法通過匿蹤隱私求交確定請求方的第一樣本集合與數據方在初始閾值對特征值篩選下的第二樣本集合的交集勢，而不泄露各方的明文信息，避免隱私泄...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于數字孿生與物聯網的能源管理三維可視化方法及系統(tǒng)，涉及能源管理可視化技術領域，方法包括：獲取能源管理對象的多源異構能源數據；基于多源異構能源數據和數字孿生模型構建對應物理能源系統(tǒng)的虛擬鏡像模型；基于虛擬鏡像模型生成三維可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據處理技術領域，具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測方法及系統(tǒng)，具體包括：通過在不同區(qū)域設置不同的監(jiān)測點來采集噪聲數據，基于各監(jiān)測點所在區(qū)域的噪聲分布特征，動態(tài)分析噪聲信號變化特征，構建階段噪聲關聯特征值；對每個監(jiān)測點不同頻段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問答方法和系統(tǒng)，用于解決多跳問答過程中推理路徑僵化及證據噪聲干擾的問題。該方法包括，接收復雜多跳查詢，采用多層次路徑探索搜索策略，通過蒙特卡洛樹搜索構建層次化推理樹，并依次執(zhí)行直接回答、經檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于視頻關鍵幀與進度關聯的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中，本申請通過用戶暫停視頻時，捕獲進度和關鍵幀知識點坐標。通過觸控軌跡生成知識點觸控熱區(qū)圖譜及關注標記。融合圖譜、標記、坐標拓撲及暫停前語音語義生成疑問置信度。據此決策：置信度高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N歷史人物知識的校對方法、系統(tǒng)、存儲介質及電子設備，包括：構建歷史人物第一知識數據庫和歷史人物第二知識數據庫；獲取待校對文本，并對待校對文本進行斷言檢測，以獲取斷言檢測結果；基于斷言檢測結果獲取待校對文本中的標識字段；根據標識字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理與金融科技領域，旨在解決現有金融情緒分析維度單一、模型微調成本高的問題。該方法構建情緒類別、情緒強度、持續(xù)時間、分層影響和政策反應五個維度的情緒標簽體系，通過指令微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)內容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對非結構化的待審核多模態(tài)內容進行特征提取，以得到結構化特征向量；對其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進行圖文語義關聯，得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量；基于待審核多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬電廠運行參數的預測方法及裝置、存儲介質以及計算機程序產品。包括：對獲取的影響因素數據進行數據預處理；使用時間序列分解算法將影響因素數據分解成包含趨勢分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個維度的序列，將每個序列切分為序列塊并映射為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于風網解算的礦用智能通風調度決策系統(tǒng)，涉及礦用設備技術領域，包括：數據采集模塊，用于采集全礦井通風數據；風網解算模塊，用于實時讀取所述全礦井通風數據，并進行風網解算，實時模擬礦井通風情況，得到礦井需風結果；數據分析模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于跨模態(tài)標記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個圖像特征，基于至少一個圖像特征，確定第一視覺token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學習的電纜絕緣損傷自適應檢測方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號；S2、對電氣信號序列進行預處理，劃分為若干等長信號片段；S3、構建DeiT檢測模型，并構建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術領域，方法包括：將目標森林按植被類型劃區(qū)，采集歷史多源數據并填補缺失，分析時序與因果關系構建時序因果圖，結合當前數據模擬病蟲害時空動態(tài)，確定各區(qū)域防控風險等級與關鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術領域，具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，通過復合傳感技術和智能分析算法實現了大壩結構健康狀態(tài)的全面感知與精準預警；采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構建了界面與結構一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域，公開了一種鍛件生產的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對風電法蘭鍛件進行溫度數據采集和極坐標轉換，得到極坐標溫度場數據；將極坐標溫度場數據輸入環(huán)形熱場梯度分解網絡進行特征提取，得到溫度場特征向量；對溫度場特征向量進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據采集領域，尤其涉及一種全站儀測量數據采集方法及系統(tǒng)，包括：通過對全站儀原始測量數據進行三維坐標解算與整理，獲取帶時序標簽的原始測量數據集；通過對原始測量數據點的局部鄰域距離進行綜合分析，獲取各點的自適應鄰域半徑；通過對測點局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數據異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及數據處理技術領域，包括：獲得企業(yè)的多個窗口財務數據集，并根據財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理，建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量；進行多源訓練，建立財務異常檢測架構，包括償債異常檢測模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對用戶輸入數據進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別，若為高置信度，調用相應子智能體處理任務包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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