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								      本發(fā)明涉及滾動軸承故障診斷技術領域，具體涉及基于數據融合和神經網絡的滾動軸承故障診斷方法，包括S1，采集多個傳感器振動數據，并疊加高斯白噪聲與脈沖噪聲，模擬強噪聲工業(yè)環(huán)境；S2，提取各傳感器振動信號的時域與頻域特征，構建初步特征矩陣；S3，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種水輪機轉輪健康狀態(tài)評價方法、系統、裝置和介質，其中，該方法包括：獲取水輪機組的機組運行參數，其中，機組運行參數包括水輪機效率、轉輪室壓力脈動數值、轉輪葉片動態(tài)應力、空蝕系數和頂蓋振動值；以水輪機效率最大化、轉輪葉片動態(tài)應力最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征的歷史建筑數字化監(jiān)測保護系統，該系統包括建筑數據獲取模塊、原始數據優(yōu)化模塊、特征提取模型構建模塊、狀態(tài)識別模型構建模塊和建筑數字化監(jiān)測模塊。本發(fā)明涉及歷史建筑數字化監(jiān)測技術領域，具體是指基于多尺度特征的歷史建筑數字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了流體管路系統隔膜閥故障自適應識別方法，本發(fā)明涉及隔膜閥技術領域，解決了未對信號特征進行精細化分析，易受正常工況波動干擾的問題，本發(fā)明通過對所關聯的振動信號進行波形分析，識別對應的待定波段，并將待定波段與預設的標準波形進行比對，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一個或多個實施例提供一種多模態(tài)大模型的訓練方法、裝置、設備和存儲介質，其中，多模態(tài)大模型包括用于生成與圖像對應的圖像特征的視覺編碼層和用于基于圖像特征和查詢文本生成答復文本的大語言模型；該方法包括：以對齊視覺編碼層的圖像特征空間與大語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能技術的老年人情感雙向交互方法，涉及老年人情感交互技術領域，包括：步驟一、采集老年人的音頻數據和視頻數據；步驟二、分別提取音頻特征數據和視覺特征數據，并將音頻數據轉換為音頻轉錄文本數據；步驟三、將音頻特征數據、視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種地質數據質檢方法、裝置和存儲介質，該方法包括：基于地質對象的空間拓撲關系，建立多維算子規(guī)則庫；多維算子規(guī)則庫包括多個不同維度的算子規(guī)則組；獲取待查地質數據，以及針對待查地質數據的質檢場景信息；對質檢場景信息進行語義解析處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種熱風爐拱頂的溫度預測方法、系統、設備和介質，涉及熱風爐溫度預測技術領域，包括：獲取熱風爐在當前時間步下的運行參數數據；基于運行參數數據構造溫度特征矩陣，溫度特征矩陣包括運行參數數據以及基于運行參數數據確定的空燃比趨勢特征、拱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種卷簾門安全性能預測方法，屬于數據預測領域，包含動態(tài)切片、時間加權聚合、自適應投影及預測解碼器模塊，動態(tài)切片模塊劃分時間序列關鍵時段，捕捉卷簾門變量的多尺度非均勻變化，構建時序切片特征；時間加權聚合模塊通過動態(tài)權重分配融合不同時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于教育信息化與人工智能技術領域，且公開了基于多模態(tài)感知的教育場景智能識別系統，該系統由多源教育場景數據采集模塊、多模態(tài)數據預處理與語義統一編碼模塊、高維時序特征提取模塊、多模態(tài)特征融合模塊、時序動作智能識別模塊、實時誤操作檢測與個性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鐵路工程技術領域，具體的是一種軌道平順性影響因素相關性分析方法，包括：以軌道平順性對應的軌距偏差、高低不平順、水平不平順、軌向不平順和曲率變化率作為參數分量，使用高斯混合模型對參數分量之間的基準值和容許閾值進行計算，并確定各參數分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多模態(tài)產業(yè)數據的智能清洗與特征提取系統及方法，涉及設備狀態(tài)監(jiān)測技術領域。用于解決多源異構信號時間對齊不準確、故障特征易被背景噪聲掩蓋、工況變化下因果鏈條不清晰及特征穩(wěn)定性差的問題。首先，基于旋轉設備主振動頻率動態(tài)調整匹配窗口，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了適應電力系統特征的固態(tài)變壓器磁芯損耗計算方法；該方法先收集實測鐵氧體磁芯損耗數據，擬合經典兩項式模型的磁滯與渦流損耗參數；通過渦流與磁滯損耗平衡點及弛豫效應設100kHz為低頻和中高頻分界點，以集膚效應表征參數＞2為中頻和高頻分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據處理技術領域，公開了一種業(yè)務拜訪場景下距離矩陣的獲取方法及裝置；包括：篩選目標區(qū)域的興趣點集合中的異常點，獲取目標興趣點集合；將目標區(qū)域劃分為多個面積相同的基本單元；基于基本單元對興趣點進行聚合，得到目標基本單元，每個目標基本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息檢索技術領域，具體為一種電廠設備故障智能診斷方法，包括以下步驟：采集電廠運行狀態(tài)日志記錄與告警記錄，執(zhí)行時間戳對齊與設備標識關聯處理，依據數據源完整度與時序連續(xù)性計算得到源數據規(guī)整度評分，基于所述源數據規(guī)整度評分，篩選源數據規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢索技術領域，提供了一種用于特征融合圖像檢索的特征權重確定方法及系統。用于特征融合圖像檢索的特征權重確定方法包括，獲取每張圖像的單特征度量，構建單特征度量集，并進行歸一化處理，得到歸一化后的單特征度量和單特征度量集；基于歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療數據管理領域，具體提供一種醫(yī)療文本隱私信息抽取及加密方法、系統、終端及介質，包括：使用自然語言處理技術從醫(yī)療文本中提取實體；將醫(yī)療文本和提取的實體輸入預先訓練的基于神經網絡的關系抽取模型，獲取各個實體之間的關系，生成實體關系三...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電力生產系統操作合規(guī)性監(jiān)控與預警方法，該方法包括：根據電力生產系統的制度文檔構建制度庫；根據電力生產系統的操作記錄文檔和通知記錄文檔生成標準日志文檔；將標準日志文檔輸入大模型進行關鍵內容提取，獲取結構化日志文本；根據結構化日志...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的智能客服對話生成與優(yōu)化方法和系統。其中，本申請通過采集用戶重復提問、手動改寫、光標軌跡、文本刪除、語音打斷數據并標注時間戳。計算操作密集值和錯誤頻率值生成修正熱圖。據此定義強度節(jié)點和觸發(fā)條件邊，構建動態(tài)錯誤圖譜。在...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大模型的數據處理方法、裝置、設備及程序產品，涉及大模型、數據處理技術領域。該數據處理方法包括：確定目標數據表中的表字段和目標SQL語句中的語句字段；通過大模型對表字段和語句字段中兩兩組合的每一字段對進行語義理解，得到第一語義相似度矩...
								
            
							
            
							
						
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