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          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取與統(tǒng)計任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點(diǎn)記錄,所述斷點(diǎn)記錄包含斷點(diǎn)標(biāo)識及對應(yīng)的斷點(diǎn)時間值;基于所述斷點(diǎn)記錄確定統(tǒng)計起始時間,當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄存在時,所述統(tǒng)計起始時間為所述斷點(diǎn)時間值;當(dāng)所述斷點(diǎn)記錄不存在時,...
          • 本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:基于預(yù)訓(xùn)練語言模型對目標(biāo)文本進(jìn)行通用領(lǐng)域下的時序語義特征提取,以得到包含時序語義的上下文向量;基于上下文感知解析算法,將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時間規(guī)則進(jìn)行語義融合,得到...
          • 本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng),當(dāng)接收到新稿件時,根據(jù)新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應(yīng)的期刊,并將新稿件發(fā)送至期刊對應(yīng)的期刊終端;期刊終端獲得初始審稿人集合;根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
          • 本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定目標(biāo)日志序列中每個目標(biāo)日志的初始詞元序列;通過預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對目標(biāo)日志序列中每個初始詞元序列進(jìn)行向量化、通過特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
          • 本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì),適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括:針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取;基于自動錨點(diǎn)選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法,實(shí)現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建;利用...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計算機(jī)設(shè)備,屬于信號測試的領(lǐng)域,方法包括:對接收到的待測信號進(jìn)行噪聲濾除處理,獲得第一信號;根據(jù)待測信號和第一信號,得到全量噪聲信號;計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值;基于多個均方根值,...
          • 本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補(bǔ)技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時空缺失填補(bǔ)方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù);基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時空依賴提取;基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯噪聲擴(kuò)散...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預(yù)測方法,屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預(yù)處理,創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集;提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征;分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法,包括:通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格,形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集;基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突,通過動態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù);利用時間序列自回歸模型...
          • 本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級通用語言模型和目標(biāo)樣本集,確定第一困惑度和第二困惑度;第一困惑度,用于表征在有指令條件下的預(yù)測困惑度;第二困惑度,用于表征在無指令條件下的預(yù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng),屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括對歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集整理;將增量數(shù)據(jù)集對待訓(xùn)練問答智能體模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化;基于優(yōu)化模型參數(shù)進(jìn)行模型部署與場...
          • 本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法,屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷,所提方法通過離線學(xué)習(xí)和在線檢測兩個階段實(shí)現(xiàn)高...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法,基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù),預(yù)處理后進(jìn)行步態(tài)分割,獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本,包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征;構(gòu)建改進(jìn)的特征融合模型,以數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練至模型穩(wěn)定;采集多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種風(fēng)機(jī)盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng),獲取風(fēng)機(jī)電流波形和盤管振動信號,基于電機(jī)負(fù)載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準(zhǔn);識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴(kuò)張范圍,生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表;獲取供回水溫差和水閥開度變...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖部外骨骼運(yùn)動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括:數(shù)據(jù)采集與處理:通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關(guān)節(jié)電機(jī)獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線/實(shí)時標(biāo)定和時間同步,結(jié)合運(yùn)動標(biāo)簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集;模型構(gòu)建與訓(xùn)練:拼接多模態(tài)傳感...
          • 本說明書一個或多個實(shí)施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取虛擬附件上的附件固定點(diǎn),所述附件固定點(diǎn)至少有兩個,每個所述附件固定點(diǎn)均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中;針對每個附件固定點(diǎn),獲取虛擬對象...
          • 本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴(kuò)展的評價與控制方法,包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝,其中,工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù);根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型,并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴(kuò)展建立數(shù)值模擬模型;通過數(shù)值模...
          • 本發(fā)明提供了一種用于海上風(fēng)機(jī)水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法,屬于基于計算機(jī)數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域;測量風(fēng)機(jī)水上典型節(jié)點(diǎn)位置處加速度信號;獲取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)低階實(shí)測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù);建立風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型;對水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
          • 本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì),將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據(jù)輸入到已訓(xùn)練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到出口歧管腔壓力場信息;所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下:利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實(shí)體三缸泵映射的...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)整機(jī)振動技術(shù)領(lǐng)域,特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法,包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù);建立有限元模型,計算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力特性;提取支點(diǎn)動載荷,繪制高壓轉(zhuǎn)子支點(diǎn)動載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖;如果支...
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