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								      本發(fā)明屬于倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于托盤(pán)BOM和匹配規(guī)則的精準(zhǔn)匹配方法，包括下列步驟：(一)托盤(pán)BOM數(shù)據(jù)構(gòu)建：在托盤(pán)安裝傳感器，進(jìn)行多維度信息采集，并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤(pán)的BOM數(shù)據(jù)；(二)匹配規(guī)則制定：基于貨物綜合特性、倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于圖注意力與時(shí)序特征融合的時(shí)空軌跡相似度計(jì)算方法，本發(fā)明結(jié)合層次分區(qū)樹(shù)，提出多種地圖遷移策略，降低跨地圖模型訓(xùn)練成本，解決了在實(shí)際應(yīng)用中，跨城市地圖場(chǎng)景下模型需要重新訓(xùn)練，訓(xùn)練成本過(guò)高的問(wèn)題。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水電機(jī)組運(yùn)行故障數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置，首先采集機(jī)組振動(dòng)信號(hào)，選擇時(shí)頻變換方法將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖像，增強(qiáng)信號(hào)特征維度，之后構(gòu)建擴(kuò)散特征遷移模型，通過(guò)正向擴(kuò)散逐步擾動(dòng)數(shù)據(jù)分布至高斯噪聲，再逆向去噪生成與真實(shí)故障樣本高度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)混合模型的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法，涉及船舶軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)船舶AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使得處理后的船舶軌跡能夠更貼近真實(shí)的船舶航行軌跡，具有較高的可信度。所建立的基于時(shí)空特征耦合的CovTE?BiLSTM混合模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了基于信號(hào)分解與參數(shù)優(yōu)化的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法，具體步驟如下：S1：原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)處理，采用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(CEEMDAN)對(duì)原始風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于振動(dòng)傳感數(shù)據(jù)的大壩安全監(jiān)測(cè)與裂縫預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有大壩安全監(jiān)測(cè)存在的數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)處理滯后、預(yù)測(cè)能力不足的問(wèn)題，方案要點(diǎn)是：采集大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)大壩振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于動(dòng)態(tài)窗口的自適應(yīng)歸一化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種湖泊水位與水面面積轉(zhuǎn)換方法及裝置本發(fā)明通過(guò)實(shí)測(cè)水面數(shù)據(jù)對(duì)初始湖泊水動(dòng)力模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提升模型對(duì)湖泊動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的擬合精度和模擬能力，克服了傳統(tǒng)水位面積轉(zhuǎn)換方法中僅依賴靜態(tài)地形數(shù)據(jù)或單一水位記錄而導(dǎo)致精度不足的問(wèn)題；同時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于協(xié)同過(guò)濾算法的廢物回收處置服務(wù)商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括：獲取多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)包括目標(biāo)產(chǎn)廢企業(yè)和多個(gè)參考產(chǎn)廢企業(yè)；根據(jù)多個(gè)產(chǎn)廢企業(yè)各自的產(chǎn)廢特征信息，計(jì)算目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：采集待分析新聞在目標(biāo)發(fā)布平臺(tái)的傳播狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)平臺(tái)用戶進(jìn)行個(gè)體傳播分析，提取出平臺(tái)用戶的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征；構(gòu)建平臺(tái)用戶的群體影響圖譜；對(duì)平臺(tái)用戶的多個(gè)個(gè)體互動(dòng)特征進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種互聯(lián)網(wǎng)貿(mào)易數(shù)據(jù)搜索處理方法及系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，該方法包括從全球貿(mào)易網(wǎng)站、電商平臺(tái)、海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)以及社交媒體渠道采集數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，構(gòu)建統(tǒng)一的多語(yǔ)言語(yǔ)義索引庫(kù)；構(gòu)建多層索引體系，基于倒排索引技術(shù)索引關(guān)鍵詞，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種路線推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取輸入信息；所述輸入信息包括用戶輸入的出行需求；通過(guò)大模型對(duì)所述輸入信息進(jìn)行解析，獲取關(guān)鍵字段；根據(jù)所述關(guān)鍵字段在預(yù)設(shè)路線數(shù)據(jù)庫(kù)中查找匹配的出行路線，或者，通過(guò)大模型調(diào)用搜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI助手的意向工作報(bào)名方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：在通過(guò)內(nèi)置的AI助手對(duì)求職者進(jìn)行多輪對(duì)話的過(guò)程中，實(shí)時(shí)根據(jù)求職者輸入的用戶查詢語(yǔ)句，生成匹配的響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)并在AI助手對(duì)話界面中展示；在確定當(dāng)前待展示的響應(yīng)結(jié)果數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基礎(chǔ)測(cè)繪數(shù)據(jù)整合方法及系統(tǒng)，涉及測(cè)繪數(shù)據(jù)整合技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：采集待測(cè)繪區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行影像數(shù)據(jù)切片處理，得到測(cè)繪影像切片數(shù)據(jù)；獲取測(cè)繪影像切片數(shù)據(jù)中的區(qū)域節(jié)點(diǎn)信息，并獲取節(jié)點(diǎn)變化數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域類型劃分，得到區(qū)域類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取待處理音視頻和需求處理指令；獲取音視頻剪輯工具的處理指令集合，根據(jù)大模型對(duì)所述處理指令集合進(jìn)行知識(shí)庫(kù)構(gòu)建處理，得到指令知識(shí)庫(kù)；根據(jù)所述指令知識(shí)庫(kù)對(duì)所述需求處理指令進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人才需求數(shù)據(jù)庫(kù)和人才信息數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配處理方法。方法包括：對(duì)于第二聚類結(jié)果H中第e個(gè)第二簇He，獲取第一聚類結(jié)果G中與He相似度最高的第一簇，如果該第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種大模型輔助合規(guī)報(bào)告智能審查系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括報(bào)告處理模塊、規(guī)則庫(kù)管理模塊、知識(shí)圖譜引擎、大模型推理模塊、自動(dòng)審查與反饋模塊、問(wèn)題公示與審批接口；方法包括數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、分塊與字段抽取、規(guī)則匹配與知識(shí)關(guān)聯(lián)、多維度檢查、問(wèn)題...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)查詢方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。公開(kāi)了響應(yīng)于數(shù)據(jù)查詢指令，獲取數(shù)據(jù)查詢指令對(duì)應(yīng)的問(wèn)題；基于問(wèn)題和目標(biāo)函數(shù)集合構(gòu)建提示信息，目標(biāo)函數(shù)集合包括多個(gè)數(shù)據(jù)處理函數(shù)；通過(guò)大語(yǔ)言模型，基于提示信息生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種應(yīng)用于大數(shù)據(jù)樣本操作與統(tǒng)計(jì)分析方法，包括以下步驟：步驟一，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)邏輯描述，步驟二，提交大模型生成命令腳本，步驟三，本地執(zhí)行與結(jié)果返回，步驟四，可視化頁(yè)面生成，發(fā)明提出的大數(shù)據(jù)樣本操作與統(tǒng)計(jì)分析方法在數(shù)據(jù)安全方面，采用需...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)遷移方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)以及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)遷移技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：在數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中調(diào)用數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口獲取業(yè)務(wù)平臺(tái)的資源信息；對(duì)所述數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中獲取的初始數(shù)據(jù)遷移結(jié)果進(jìn)行分析，得到初始遷移線程集的線程統(tǒng)計(jì)信息以及數(shù)據(jù)遷移...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種日志解析方法，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取日志；提取日志的第一特征，并根據(jù)第一特征，確定日志的日志類型，其中，第一特征表征日志的屬性；根據(jù)日志類型，計(jì)算日志與解析工具庫(kù)中的至少一個(gè)基礎(chǔ)解析工具的適配度，獲取適配度大于或等于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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