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          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)中,公開了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:對(duì)多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作;對(duì)清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別,識(shí)別實(shí)體數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;根據(jù)實(shí)體數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)關(guān)系...
          • 本發(fā)明公開了一種溫濕度傳感器數(shù)據(jù)的隱式神經(jīng)表示壓縮方法包括,獲取溫濕度傳感器數(shù)據(jù)并進(jìn)行去噪和歸一化預(yù)處理,建立描述溫度和濕度時(shí)空變化的耦合物理模型,并將其轉(zhuǎn)化為物理?yè)p失函數(shù)以約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出;其次,通過(guò)雙階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索,在第一階段基于...
          • 本發(fā)明公開了一種基于跨平臺(tái)行為加權(quán)的動(dòng)態(tài)主題建模方法,包括:獲取待檢測(cè)用戶電腦軟件的數(shù)據(jù)信息,并對(duì)所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理,獲得處理后的數(shù)據(jù)信息;構(gòu)建融合實(shí)體詞擴(kuò)展的短文本語(yǔ)義增強(qiáng)模型,將所述處理后的數(shù)據(jù)信息輸入所述融合實(shí)體詞擴(kuò)展的短文本語(yǔ)義增...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于語(yǔ)義模式的層次語(yǔ)義分析方法與系統(tǒng),包括以下步驟:自動(dòng)獲取語(yǔ)義模式,語(yǔ)義模式由左部意合結(jié)果與右部語(yǔ)法成分、語(yǔ)義成分構(gòu)成,其中右部包含主語(yǔ)、謂詞、賓語(yǔ)等語(yǔ)法語(yǔ)義成分,左部表示右部的意合結(jié)果,左部意...
          • 本發(fā)明屬于垂域大模型領(lǐng)域,具體涉及一種基于專業(yè)知識(shí)語(yǔ)料的電力行業(yè)招采大模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集語(yǔ)料中所有專業(yè)詞匯的出現(xiàn)頻率,并根據(jù)頻率的高低進(jìn)行排序;構(gòu)建每一個(gè)專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對(duì)應(yīng)表;基于所述對(duì)應(yīng)表,采用基于頻率的壓縮編碼...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)頁(yè)端的SCD文件管控方法及裝置,屬于變電站技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:在網(wǎng)頁(yè)端接收變電站SCD文件;分別計(jì)算變電站SCD文件中各IED設(shè)備對(duì)應(yīng)的循環(huán)冗余校驗(yàn)碼,形成當(dāng)前校驗(yàn)碼列表;基于預(yù)存校驗(yàn)碼列表依次對(duì)各IED設(shè)備進(jìn)行IE...
          • 本發(fā)明公開一種文本相似度檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定第一文本對(duì)應(yīng)的第一語(yǔ)句集合和第二文本對(duì)應(yīng)的第二語(yǔ)句集合;根據(jù)第一語(yǔ)句集合中各語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的三元組和第二語(yǔ)句集合中各語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的三元組,確定第一文本和第二文...
          • 本發(fā)明公開了一種混合高度單元電路布局合法化問(wèn)題的加速方法及裝置,所述方法包括:將單元分配到最近的滿足軌道約束的行,對(duì)每一行的單元按照非降的順序確定單位順序;對(duì)混高單元進(jìn)行預(yù)處理,保證所有多行高的子單元的x?坐標(biāo)相等;將混高合法化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場(chǎng)修正方法。所述方法包括:首先,獲取流場(chǎng)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理;之后,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場(chǎng)修正模型,所述模型包括條件參數(shù)擴(kuò)展層、多級(jí)卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機(jī)失活正則化層、流場(chǎng)殘差投...
          • 本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域,公開了三維交互的飛行器全流程自動(dòng)化氣動(dòng)仿真云平臺(tái)及方法,通過(guò)構(gòu)建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型,可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求,自動(dòng)調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格,確保網(wǎng)格劃分能夠真實(shí)反映飛行器邊界層...
          • 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法,涉及光伏模型參數(shù)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法提供一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法,通過(guò)為每個(gè)個(gè)體分配一個(gè)身份標(biāo)簽,以記錄在其生成過(guò)程中使用的變異策略和控制參數(shù),利用身...
          • 本發(fā)明涉及裝飾裝修設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法;通過(guò)用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語(yǔ)言處理,動(dòng)態(tài)捕獲用戶個(gè)性化需求并生成結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽庫(kù),結(jié)合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法,實(shí)現(xiàn)基于戶型數(shù)據(jù)與用戶...
          • 本發(fā)明公開了一種電機(jī)鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng);所述系統(tǒng)包括三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲面回歸模塊和相關(guān)性分析模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn),并濾除點(diǎn)云數(shù)據(jù)測(cè)量誤差中的隨機(jī)誤差。所述曲面回歸模塊用于根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標(biāo)代碼文本,確定與所述目標(biāo)代碼文本對(duì)應(yīng)的代碼文本特征,以及,根據(jù)所述目標(biāo)代碼文本生成抽象語(yǔ)法樹和控制流圖;以所述目標(biāo)代碼文本中的多個(gè)代碼語(yǔ)句為節(jié)點(diǎn),根據(jù)所述代碼文本特征、所述抽...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種對(duì)象身份驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象的待識(shí)別手掌圖像以及參考手掌圖像;其中,所述待識(shí)別手掌圖像為從任一角度對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的手掌拍攝的圖像;參考手掌圖像為所述目標(biāo)對(duì)象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
          • 本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了隧道地下水流量監(jiān)測(cè)及智能控制方法,包括以下步驟:基于傳感器采集得到實(shí)測(cè)地下水流量、圍巖應(yīng)變數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及裂縫開度;構(gòu)建三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)模型,根據(jù)三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)模型確定滲透率變化率峰值,基于滲透率變化...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的服務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取來(lái)自多源監(jiān)測(cè)設(shè)備的異構(gòu)數(shù)據(jù),進(jìn)行異常檢測(cè)并生成包含異常類型標(biāo)識(shí)符和嚴(yán)重程度參數(shù)的異常預(yù)警信號(hào),基于這些...
          • 本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機(jī)接口信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號(hào)的時(shí)間對(duì)齊與動(dòng)態(tài)融合方法。該方法包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置:設(shè)置特征解耦模塊,用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征;設(shè)置可變形時(shí)間對(duì)齊模塊,基于可學(xué)習(xí)偏...
          • 本發(fā)明公開了一種多傳感器的時(shí)間配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì),涉及傳感器信息融合技術(shù)領(lǐng)域,包括步驟:獲取多個(gè)傳感器的量測(cè)數(shù)據(jù);將每個(gè)傳感器獲取的量測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的采樣時(shí)間傳遞給融合中心;將固定滑窗設(shè)置為融合中心的一個(gè)融合周期,并設(shè)置密度聚類算法的...
          • 本發(fā)明提供了一種基于混合機(jī)器學(xué)習(xí)的剩余電流異常檢測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),通過(guò)數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號(hào);數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析和特征降維,并通過(guò)主成分分析減少數(shù)據(jù)集復(fù)雜度;混合機(jī)器...
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