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								      本申請(qǐng)公開了基于條件擴(kuò)散的運(yùn)動(dòng)模式引導(dǎo)行人軌跡預(yù)測(cè)方法與裝置。該方法包括：獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集；通過聚類算法對(duì)行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注得到運(yùn)動(dòng)模式偽標(biāo)簽；將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時(shí)域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征；將低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征輸入到行人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高聚類的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實(shí)際需求，技術(shù)方案為：獲取多模態(tài)事件：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)分級(jí)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：對(duì)待分級(jí)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合，生成統(tǒng)一特征向量；將統(tǒng)一特征向量和預(yù)設(shè)合規(guī)知識(shí)圖譜輸入強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，輸出數(shù)據(jù)分級(jí)標(biāo)簽；根據(jù)分級(jí)標(biāo)簽從預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于優(yōu)化SVM的用戶分類方法、裝置和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，該方法包括：隨機(jī)生成SVM模型的超參數(shù)組，將各超參數(shù)組確定為鯨魚優(yōu)化算法的鯨魚群體的鯨魚個(gè)體得到第一鯨魚群體；采用鯨魚優(yōu)化算法對(duì)第一鯨魚群體進(jìn)行尋優(yōu)得到最優(yōu)鯨魚個(gè)體，根據(jù)最優(yōu)鯨魚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SE?RESNET34網(wǎng)絡(luò)零故障樣本學(xué)習(xí)的尾軸承故障診斷方法，其特征在于：包括如下步驟：采集正常狀態(tài)下船舶油潤滑尾軸承的正常振動(dòng)信號(hào)，對(duì)采集到的正常振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行二維矩陣轉(zhuǎn)換和歸一化處理，生成灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取用戶操作指令；將用戶操作指令轉(zhuǎn)換為由處理器進(jìn)入內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請(qǐng)求；利用系統(tǒng)調(diào)用攔截器，將內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請(qǐng)求重定向至攔截方法體，其中，攔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁巖氣通量估算方法，屬于油氣田開發(fā)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1、建立分子模型，計(jì)算不同模型的粗糙度；S2、開展分子動(dòng)力學(xué)模擬；S3、得到速度分布、密度分布，劃分不同的流動(dòng)區(qū)域；S4、計(jì)算滑移長度，吸附相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適于不同成因機(jī)制的山洪預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法，包括以下步驟：步驟1、收集整理研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；步驟2、確定山洪類型分區(qū)及其匯水拓?fù)潢P(guān)系；步驟3、構(gòu)建多類型山洪預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)集成模型；步驟4、確定集成模型優(yōu)選參數(shù)集和評(píng)估指標(biāo)；步驟5、預(yù)報(bào)各山洪類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理引導(dǎo)在線更新的刀具磨損診斷和壽命預(yù)測(cè)方法，包括首先通過傳感器信號(hào)降噪處理構(gòu)建訓(xùn)練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；同時(shí)建立分階段磨損物理模型，通過粒子濾波算法將兩者預(yù)測(cè)值動(dòng)態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實(shí)時(shí)校正誤差。進(jìn)而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于水文預(yù)報(bào)領(lǐng)域，所述方法為：通過目標(biāo)方程對(duì)所有網(wǎng)格單元在每個(gè)時(shí)間步長下的所述總徑流量進(jìn)行迭代計(jì)算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標(biāo)方程是通過對(duì)圣維南方程組的運(yùn)動(dòng)波簡化方程進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了調(diào)解文書生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于文本信息化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何能夠智能生成規(guī)范調(diào)解文書，并支持動(dòng)態(tài)調(diào)整，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集：根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)解數(shù)據(jù)采集表單采集調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)，提取調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯離散嵌入模型的單詞語義表示方法，包括以下步驟：S1、高斯分布擴(kuò)展詞嵌入；使用變分自編碼器(VAE)生成單詞的詞嵌入；S2、將S1步驟中生成的連續(xù)詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術(shù)，通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于圖生成的視頻預(yù)訓(xùn)練方法和預(yù)測(cè)方法。預(yù)訓(xùn)練方法包括：基于觀察圖像構(gòu)建含有物體頂點(diǎn)和視覺動(dòng)作頂點(diǎn)的生成圖
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練系統(tǒng)。本發(fā)明的在線訓(xùn)練系統(tǒng)處理流程包括設(shè)置光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片初始權(quán)重；將加載輸入信號(hào)的光輸入到光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中；在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中進(jìn)行前向傳播并讀取輸出結(jié)果；根據(jù)輸出結(jié)果反向傳播計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的多源深度對(duì)抗遷移方法，包括如下步驟：低價(jià)值密度數(shù)據(jù)特征分析與識(shí)別，從時(shí)間、屬性和領(lǐng)域等三個(gè)維度分析低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的特征，解析其對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的抑制作用，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)挖掘標(biāo)簽數(shù)據(jù)的演變規(guī)律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源遷移自適應(yīng)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)建模方法，包括如下步驟：源域建模，多源域和目標(biāo)域的樣本分別經(jīng)過基于對(duì)抗的深度遷移學(xué)習(xí)后，提取多源域的一致性信息，并將此信息輸入至域判別器，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)來自于源域還是目標(biāo)域；將源域特征輸入至非線性回歸器，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識(shí)路由方法及裝置。其中，該方法包括：對(duì)目標(biāo)查詢語句進(jìn)行語義分析，得到目標(biāo)查詢語句的目標(biāo)關(guān)鍵詞，其中，目標(biāo)查詢語句用于進(jìn)行知識(shí)查詢；利用目標(biāo)關(guān)鍵詞對(duì)知識(shí)分段集合進(jìn)行多次迭代查詢，得到包含目標(biāo)關(guān)鍵詞的目標(biāo)知識(shí)分段，并將目標(biāo)知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種哈密頓量確定架構(gòu)、方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，該架構(gòu)包括：多個(gè)超導(dǎo)量子比特和多個(gè)超導(dǎo)量子干涉儀構(gòu)成的超導(dǎo)量子線路和控制裝置；多個(gè)超導(dǎo)量子比特構(gòu)成的二維陣列的邊界上的每兩個(gè)超導(dǎo)量子比特連接有一個(gè)超導(dǎo)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于因果卷積張量的經(jīng)濟(jì)作物高光譜數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法和裝置，具體包括以下步驟：S1：從服務(wù)器接收經(jīng)濟(jì)作物歷史高光譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲(chǔ)；S2：根據(jù)經(jīng)濟(jì)作物歷史高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)造經(jīng)濟(jì)作物高光譜數(shù)據(jù)張量；S3：根據(jù)經(jīng)濟(jì)作物歷史高光譜數(shù)據(jù)，創(chuàng)建初始的因果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于熱力學(xué)熵增原理的區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理措施評(píng)估方法，包括以下步驟：S1，選擇反映目標(biāo)區(qū)域生態(tài)健康度的相關(guān)指標(biāo)；S2，以熵值計(jì)算值量化相關(guān)指標(biāo)在各個(gè)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的健康度；S3，根據(jù)量化的熵值計(jì)算值獲取對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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