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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值；在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取多個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的掩碼矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識(shí)遷移方法和系統(tǒng)，方法為：將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量，得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量；將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊，獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碎片化知識(shí)體系整合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及教育相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取第一輸入信息；利用參與類(lèi)型預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述第一輸入信息預(yù)測(cè)得到學(xué)習(xí)者的參與類(lèi)型；獲取第二輸入信息；所述第二輸入信息包括學(xué)習(xí)者的視頻觀看...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，包括：采集船舶航行多模態(tài)數(shù)據(jù)；利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取航行特征，利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取波浪特征；利用注意力機(jī)制對(duì)Transformer模型的編碼器進(jìn)行改進(jìn)，基于改進(jìn)后的T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于水文地質(zhì)參數(shù)的地下水資源評(píng)估方法，包括：獲取評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù)；根據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建三維地下水流運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，得到預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù)，計(jì)算得到未來(lái)時(shí)間段的地下水資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種網(wǎng)約車(chē)乘客可自選的打車(chē)方法，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，在網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)上收集乘客的基本信息，并利用司機(jī)注冊(cè)時(shí)填寫(xiě)的基本信息與個(gè)性特征，構(gòu)建全面的司機(jī)畫(huà)像，根據(jù)乘客的基本信息和偏好設(shè)置，優(yōu)化算法對(duì)多位司機(jī)進(jìn)行預(yù)篩選，過(guò)濾出與乘客不匹配的司...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種船舶的指泊方法，屬于船舶管控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于船閘的閘次計(jì)劃編排周期表內(nèi)的船舶申報(bào)信息，進(jìn)行閘室排擋，得到閘室排擋方案；根據(jù)閘室排擋方案，確定船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間，并基于所述船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間，確定船舶的過(guò)閘作業(yè)計(jì)劃；基于所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種銷(xiāo)售流程優(yōu)化方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)設(shè)備，涉及銷(xiāo)售管理技術(shù)領(lǐng)域，適用于人工智能領(lǐng)域以及金融科技領(lǐng)域，其中方法包括基于各業(yè)務(wù)人員的基本信息、歷史業(yè)務(wù)信息以及待分配客戶(hù)的客戶(hù)信息采用預(yù)設(shè)商機(jī)模型進(jìn)行業(yè)務(wù)人員匹配，得到待接單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向機(jī)場(chǎng)旅客安檢通道資源優(yōu)化的調(diào)度方法，構(gòu)建安檢通道模型；定義安檢通道效能指標(biāo)；計(jì)算出各排班方案下的安檢通道通行速率；構(gòu)建安檢資源多目標(biāo)優(yōu)化模型，使用多指標(biāo)平衡優(yōu)化，通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化導(dǎo)向的資源分配優(yōu)化算法，合理分配資源；構(gòu)造目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉品質(zhì)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于多源數(shù)據(jù)融合的茶葉品質(zhì)數(shù)字化綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取茶葉的多維度數(shù)據(jù)；多維度特征提取模塊，用于提取化學(xué)品質(zhì)參數(shù)、物理特性參數(shù)和工藝關(guān)聯(lián)參數(shù)并生成綜合品質(zhì)嵌入向量；數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人臉識(shí)別的智能無(wú)人機(jī)庫(kù)管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：用戶(hù)注冊(cè)時(shí)，錄入用戶(hù)的生物特征及身份證明文件，并根據(jù)用戶(hù)屬性生成初始權(quán)限模板；用戶(hù)靠近機(jī)庫(kù)時(shí)，通過(guò)3D結(jié)構(gòu)光攝像頭進(jìn)行活體檢測(cè)，并在活體檢測(cè)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)第一類(lèi)型訂單的資源轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)量和第二類(lèi)型訂單的資源轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)量，更新第一資源接收對(duì)象結(jié)算賬號(hào)中的資源數(shù)量；根據(jù)第二類(lèi)型訂單的資源分配比例和資源轉(zhuǎn)出數(shù)據(jù)量，確定第二資源接收對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種電子憑證的驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算設(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。其中，電子憑證的驗(yàn)證方法包括：接收客戶(hù)端針對(duì)目標(biāo)訂單發(fā)送的電子憑證獲取請(qǐng)求；響應(yīng)于電子憑證獲取請(qǐng)求，確定目標(biāo)訂單是否存在對(duì)應(yīng)的第一隨機(jī)數(shù)以及第一隨機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電?碳?綠證市場(chǎng)耦合的可再生能源調(diào)度控制方法，涉及可再生能源控制技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)風(fēng)光出力波動(dòng)區(qū)間，并對(duì)風(fēng)光出力波動(dòng)區(qū)間進(jìn)行分類(lèi)；基于混沌映射構(gòu)建第一模擬器,并基于量子機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建第二模擬器；根據(jù)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種運(yùn)維管理方法、裝置、管理設(shè)備、程序產(chǎn)品及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)業(yè)務(wù)平臺(tái)對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)業(yè)務(wù)推廣需求信息，確定業(yè)務(wù)意圖信息；根據(jù)所述業(yè)務(wù)意圖信息和所述業(yè)務(wù)平臺(tái)的功能部署信息，確定所述業(yè)務(wù)平臺(tái)的技術(shù)需求信息；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于交易的數(shù)據(jù)要素定價(jià)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)要素定價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過(guò)多種技術(shù)手段采集數(shù)據(jù)字段、標(biāo)簽、體量、行為、市場(chǎng)等信息；通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、供需狀態(tài)和鏈上反饋，輸出交易價(jià)值指數(shù)；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了一種基于大模型的服務(wù)推廣方法及裝置，在該方法中，目標(biāo)終端基于目標(biāo)商戶(hù)觸發(fā)目標(biāo)服務(wù)的咨詢(xún)組件向第三方支付平臺(tái)發(fā)送咨詢(xún)請(qǐng)求，第三方支付平臺(tái)根據(jù)咨詢(xún)請(qǐng)求以及其中的商戶(hù)信息，確定目標(biāo)商戶(hù)對(duì)目標(biāo)服務(wù)的實(shí)際參與狀態(tài)；進(jìn)而，根據(jù)實(shí)際參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子招投標(biāo)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于XML結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的電子招標(biāo)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：結(jié)構(gòu)化內(nèi)容劃分單元將招標(biāo)內(nèi)容信息劃分為多個(gè)片段，并轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的XML片段；數(shù)據(jù)綁定單元建立結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽變量與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)或用戶(hù)輸入項(xiàng)目信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于模擬異常圖像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于柏林噪聲的模擬異常圖像生成方法，包括以下步驟：S1、基于柏林噪聲構(gòu)建若干掩膜圖像，構(gòu)建掩膜庫(kù)；S2、選取若干紋理圖像，構(gòu)建紋理庫(kù)；S3、從掩膜庫(kù)和紋理庫(kù)中各隨機(jī)選取一張圖像作為異常掩膜圖像和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種脊柱內(nèi)鏡圖像增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于光照衰減模型對(duì)目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像進(jìn)行顏色恢復(fù)，得到顏色恢復(fù)圖像；采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)所述目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像的灰度圖進(jìn)行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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