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          • 本發明涉及一種油氣地質智能問答生成方法、系統、處理設備及存儲介質,該方法包括:輸入自然語言問題,并進行解析,提取自然語言問題的核心實體、相關屬性和查詢意圖;將提取的核心實體和相關屬性與預先構建的分層標簽體系中的標簽進行匹配,定位到對應的知識...
          • 本發明公開了一種激光雷達多通道回波數據在線處理系統,依次包括數據分發層,數據分發層對回波數據進行分割后發送至數據緩存層提取局部最大值、局部最大值對應的濾波后采樣點子序列以及局部最大值在對應濾波后采樣點子序列中的序號,并作為待預擬合數據輸入至...
          • 發明公開了一種基于數據挖掘的微小衛星大規模集群/巨型星座運行狀態特征分析方法,屬于航天及數據挖掘交叉技術領域,以解決微小衛星大規模集群/巨型星座運行狀態數據海量、多源、數值型且傳統方法難以適配動態建模需求的問題。本發明針對微小衛星大規模集群...
          • 本申請實施例提供一種自動駕駛的性能評估方法、裝置、電子設備及存儲介質,涉及自動駕駛技術領域,通過獲取用于評估車輛的自動駕駛的性能的多源評估數據,而多源評估數據包括自動駕駛所處場景的場景數據、處于所述自動駕駛所處場景的駕駛員的駕駛員數據以及自...
          • 本申請公開了基于條件擴散的運動模式引導行人軌跡預測方法與裝置。該方法包括:獲取行人歷史軌跡數據集;通過聚類算法對行人歷史軌跡數據進行標注得到運動模式偽標簽;將行人歷史軌跡數據行時域轉換至頻域提取低頻運動趨勢特征;將低頻運動趨勢特征輸入到行人...
          • 本發明公開了基于時空特征的多模態數據智能聚類方法、系統、設備及介質,屬于數據處理與分析技術、人工智能交叉技術領域,本發明要解決的技術問題為如何提高聚類的效率、準確性和適應性,更好地滿足多模態數據分析的實際需求,技術方案為:獲取多模態事件:獲...
          • 本申請涉及數據分類分級技術領域,公開了一種數據分級方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品,包括:對待分級數據的多模態特征進行融合,生成統一特征向量;將統一特征向量和預設合規知識圖譜輸入強化學習模型中,輸出數據分級標簽;根據分級標簽從預設...
          • 本申請提供了一種基于優化SVM的用戶分類方法、裝置和業務系統,該方法包括:隨機生成SVM模型的超參數組,將各超參數組確定為鯨魚優化算法的鯨魚群體的鯨魚個體得到第一鯨魚群體;采用鯨魚優化算法對第一鯨魚群體進行尋優得到最優鯨魚個體,根據最優鯨魚...
          • 本發明涉及軸承故障診斷技術領域,具體涉及一種基于SE?RESNET34網絡零故障樣本學習的尾軸承故障診斷方法,其特征在于:包括如下步驟:采集正常狀態下船舶油潤滑尾軸承的正常振動信號,對采集到的正常振動信號進行二維矩陣轉換和歸一化處理,生成灰...
          • 本發明公開了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設備及計算機程序產品。其中,該方法包括:獲取用戶操作指令;將用戶操作指令轉換為由處理器進入內核態執行的系統調用請求;利用系統調用攔截器,將內核態執行的系統調用請求重定向至攔截方法體,其中,攔...
          • 本發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,屬于油氣田開發領域。該方法包括以下步驟:S1、建立分子模型,計算不同模型的粗糙度;S2、開展分子動力學模擬;S3、得到速度分布、密度分布,劃分不同的流動區域;S4、計算滑移長度,吸附相...
          • 本發明公開一種適于不同成因機制的山洪預測預報方法,包括以下步驟:步驟1、收集整理研究區基礎數據;步驟2、確定山洪類型分區及其匯水拓撲關系;步驟3、構建多類型山洪預測預報集成模型;步驟4、確定集成模型優選參數集和評估指標;步驟5、預報各山洪類...
          • 本發明公開了一種基于物理引導在線更新的刀具磨損診斷和壽命預測方法,包括首先通過傳感器信號降噪處理構建訓練集,搭建雙模塊神經網絡模型進行預訓練;同時建立分階段磨損物理模型,通過粒子濾波算法將兩者預測值動態融合,利用狀態方程實時校正誤差。進而基...
          • 本發明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統和設備,屬于水文預報領域,所述方法為:通過目標方程對所有網格單元在每個時間步長下的所述總徑流量進行迭代計算,以輸出區域流量,其中,所述目標方程是通過對圣維南方程組的運動波簡化方程進行...
          • 本發明公開了調解文書生成方法、系統、設備及介質,屬于文本信息化技術領域,本發明要解決的技術問題為如何能夠智能生成規范調解文書,并支持動態調整,技術方案為:數據采集:根據預設的調解數據采集表單采集調解過程中的數據,提取調解過程中的數據的關鍵數...
          • 本發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步驟中生成的連續詞嵌入映射到離散嵌入集合;使用向量量化技術,通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
          • 本公開提供了一種基于圖生成的視頻預訓練方法和預測方法。預訓練方法包括:基于觀察圖像構建含有物體頂點和視覺動作頂點的生成圖
          • 本發明屬于光計算技術領域,具體為一種光學神經網絡的在線訓練系統。本發明的在線訓練系統處理流程包括設置光學神經網絡芯片初始權重;將加載輸入信號的光輸入到光學神經網絡芯片中;在光學神經網絡芯片中進行前向傳播并讀取輸出結果;根據輸出結果反向傳播計...
          • 本發明涉及低價值密度數據的多源深度對抗遷移方法,包括如下步驟:低價值密度數據特征分析與識別,從時間、屬性和領域等三個維度分析低價值密度數據的特征,解析其對知識發現的抑制作用,利用數據驅動技術挖掘標簽數據的演變規律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
          • 本發明涉及多源遷移自適應增強網絡的預測建模方法,包括如下步驟:源域建模,多源域和目標域的樣本分別經過基于對抗的深度遷移學習后,提取多源域的一致性信息,并將此信息輸入至域判別器,區分數據來自于源域還是目標域;將源域特征輸入至非線性回歸器,完成...
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