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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明涉及查詢優(yōu)化技術領域，具體涉及面向多維數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法獲取多維數(shù)據(jù)庫中車輛的每種屬性的屬性值，構(gòu)建車輛的數(shù)據(jù)點進而將數(shù)據(jù)點劃分為數(shù)據(jù)點類別；根據(jù)數(shù)據(jù)點類別中的每種屬性的屬性值，獲取數(shù)據(jù)點類別的近似查找中心向量；根據(jù)每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于數(shù)據(jù)整合技術領域，涉及一種數(shù)據(jù)整合方法、裝置、設備及其存儲介質(zhì)，通過從不同信息系統(tǒng)中采集目標數(shù)據(jù)；根據(jù)預設的標準化處理流程，對所述目標數(shù)據(jù)進行標準化處理，得到標準化處理后的數(shù)據(jù)集；將所述數(shù)據(jù)集輸入到預設的協(xié)同整合組件進行數(shù)據(jù)協(xié)同整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種報表可視化方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：響應于目標用戶的配置操作，確定目標用戶選取的可視化組件、數(shù)據(jù)字段和交互規(guī)則；確定預設時間段內(nèi)數(shù)據(jù)字段對應的監(jiān)控數(shù)據(jù)和指標數(shù)據(jù)，并基于預設異常篩選策略，從監(jiān)控數(shù)據(jù)中確定異常數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)共識技術領域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的工程試驗檢測數(shù)據(jù)共識方法。該方法包括：獲取待檢測路面板塊不同檢測點的回彈值、鉆芯的碳化深度數(shù)據(jù)和碳酸鈣的結(jié)晶度；分析確定檢測點碳化情況的碳化強度指標和可信度；進而根據(jù)不同檢測點的碳化強度指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于語言模型的智能雙語法律問答方法和系統(tǒng)，從多源渠道中采集雙語法律信息進行文本清洗處理形成語料集；使用N?gram語言模型對語料集向量化，使用多語種模型對語料集進行語義分析，將語義分析結(jié)果向量添加到雙語法律初始向量庫；針對庫中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及健康信息的智能化咨詢領域，其具體地公開了一種基于交互式語音應答的健康信息智能咨詢系統(tǒng)及方法，其首先獲取咨詢者的心理咨詢語音信號以及數(shù)據(jù)庫中的多個不同情感標簽的心理健康信息數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，接著使用深度學習技術分別對這些輸入數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于角色描述增強的個性化對話生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，將角色描述和對話歷史輸入到已訓練完后的個性化對話模型中，輸出個性化對話結(jié)果；所述個性化對話模型的訓練過程如下：對訓練集中的角色描述分別進行通過角色描述標簽構(gòu)建和角...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中，信息處理方法，包括：根據(jù)對話文本，確定對話當前所處的業(yè)務流程節(jié)點的節(jié)點信息；在所述節(jié)點信息指示對話當前所處的主流程節(jié)點下的子節(jié)點未結(jié)束的情況下，針對所述子節(jié)點，獲取歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術的多模態(tài)融媒體內(nèi)容輔助創(chuàng)作方法，其根據(jù)用戶輸入的創(chuàng)作需求文本提取關鍵特征，并根據(jù)關鍵特征采用知識圖譜檢索方式在知識庫中檢索得到創(chuàng)作素材并生成初稿，對初稿采用多模態(tài)對齊模型進行跨模態(tài)特征映射，并且通過對比學習對齊文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于多機器人協(xié)同定位的具有里程計預積分的分布式魯棒信念傳播方法及設備，屬于多機器人協(xié)同定位技術領域。該方法首先提出了一種里程計預積分量測模型，基于此計算了來自里程計預積分因子節(jié)點的消息；然后將外部量測因子節(jié)點的概率密度建模為學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合雙線性層與雙向歸一化的時間序列預測方法，屬于時間序列預測技術領域。本發(fā)明通過輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡生成全局水平系數(shù)和波動幅度系數(shù)，對輸入序列進行歸一化處理，并構(gòu)建包含雙線性層和非線性激活函數(shù)的多層級特征提取模塊；然后基于滑動窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對食物網(wǎng)穩(wěn)定性的評估方法，包括：首先需進行樣品采集、預處理、穩(wěn)定同位素分析；其次，核算營養(yǎng)級、構(gòu)建不同食物網(wǎng)模型，如同一地域不同時期的食物網(wǎng)；再次，引入網(wǎng)絡全局效率指標，標定穩(wěn)定食物網(wǎng)的全局效率，并開展節(jié)點去除實驗，精確計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于氣候水文模型耦合的水文干旱集合預測方法及設備，包括：提取水文模型所需氣候要素進行偏差訂正或時空降尺度后進行存儲；構(gòu)建以預定精度模擬流域日徑流過程的水文模型；將起始日前預定時長段內(nèi)的逐日觀測氣候數(shù)據(jù)與預測時段內(nèi)的逐日預測氣...
								
            
							
            
							
						
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								      提出基于深度學習的的空間進動錐體目標微動特征提取方法，包括下列步驟：構(gòu)建空間進動錐體目標的時頻圖數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進行預處理；通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)，構(gòu)造基于CNN網(wǎng)絡的空間進動錐體目標特征提取模型；使用時頻圖數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡模型進行訓練，最終得到訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離線多智能體智能駕駛數(shù)據(jù)集的開發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及智能駕駛輔助領域，該方法包括：對第一多智能體真實交互數(shù)據(jù)進行預處理操作以得到第二多智能體真實交互數(shù)據(jù)，并通過交通場景提取模型提取第二多智能體真實交互數(shù)據(jù)所對應的原始全景交通場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲能系統(tǒng)的多維度監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：步驟一、多源數(shù)據(jù)實時采集與預處理；步驟二、關鍵參數(shù)計算與異常特征識別；步驟三、多維度數(shù)據(jù)融合與風險指數(shù)生成；步驟四、分級預警觸發(fā)與應急響應；步驟五、動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對比學習融合模型的HRRP無監(jiān)督識別方法、裝置及設備。所述方法包括：基于對比學習框架，構(gòu)建自適應動態(tài)注意力模型。將HRRP信號樣本輸入至動態(tài)混合注意力網(wǎng)絡，在動態(tài)混合注意力網(wǎng)絡中以此進行淺層特征提取、中層注意力處理以及細粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輸入驅(qū)動的上下文稀疏性大語言模型高效優(yōu)化系統(tǒng)，包括優(yōu)化重構(gòu)模塊、模型級別貪婪優(yōu)化模塊、塊級別貪婪預熱模塊和塊級別微調(diào)模塊；對大語言模型使用貪心算法確定每個Transformer Block的稀疏度配置；隨后，對每個Blo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于深度學習的智能大數(shù)據(jù)分析預測方法及系統(tǒng)，包括物理場感知層、邊緣計算層、云端智能分析層與應急響應層，通過多種高精度傳感器構(gòu)建的立體監(jiān)測網(wǎng)絡，實現(xiàn)了對壩體形變、滲流、應力等多維參數(shù)的同步采集，邊緣層進行實時數(shù)據(jù)預處理，動態(tài)風險評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻段濾波的時頻故障診斷方法，其步驟：(1)通過傳感器采集機電設備的時域聲音信號；(2)對所述時域信號進行快速譜峭度分析，確定最優(yōu)帶通濾波器的中心頻率和帶寬，并利用巴特沃斯濾波器進行頻段濾波；(3)將濾波后的信號分割為等長片...
								
            
							
            
							
						
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