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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高斯離散嵌入模型的單詞語(yǔ)義表示方法，包括以下步驟：S1、高斯分布擴(kuò)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(xù)詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術(shù)，通過(guò)最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了調(diào)解文書生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于文本信息化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何能夠智能生成規(guī)范調(diào)解文書，并支持動(dòng)態(tài)調(diào)整，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集：根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)解數(shù)據(jù)采集表單采集調(diào)解過(guò)程中的數(shù)據(jù)，提取調(diào)解過(guò)程中的數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于水文預(yù)報(bào)領(lǐng)域，所述方法為：通過(guò)目標(biāo)方程對(duì)所有網(wǎng)格單元在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)下的所述總徑流量進(jìn)行迭代計(jì)算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標(biāo)方程是通過(guò)對(duì)圣維南方程組的運(yùn)動(dòng)波簡(jiǎn)化方程進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物理引導(dǎo)在線更新的刀具磨損診斷和壽命預(yù)測(cè)方法，包括首先通過(guò)傳感器信號(hào)降噪處理構(gòu)建訓(xùn)練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；同時(shí)建立分階段磨損物理模型，通過(guò)粒子濾波算法將兩者預(yù)測(cè)值動(dòng)態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實(shí)時(shí)校正誤差。進(jìn)而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種適于不同成因機(jī)制的山洪預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法，包括以下步驟：步驟1、收集整理研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；步驟2、確定山洪類型分區(qū)及其匯水拓?fù)潢P(guān)系；步驟3、構(gòu)建多類型山洪預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)集成模型；步驟4、確定集成模型優(yōu)選參數(shù)集和評(píng)估指標(biāo)；步驟5、預(yù)報(bào)各山洪類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁(yè)巖氣通量估算方法，屬于油氣田開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1、建立分子模型，計(jì)算不同模型的粗糙度；S2、開(kāi)展分子動(dòng)力學(xué)模擬；S3、得到速度分布、密度分布，劃分不同的流動(dòng)區(qū)域；S4、計(jì)算滑移長(zhǎng)度，吸附相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取用戶操作指令；將用戶操作指令轉(zhuǎn)換為由處理器進(jìn)入內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請(qǐng)求；利用系統(tǒng)調(diào)用攔截器，將內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請(qǐng)求重定向至攔截方法體，其中，攔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SE?RESNET34網(wǎng)絡(luò)零故障樣本學(xué)習(xí)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(tài)下船舶油潤(rùn)滑尾軸承的正常振動(dòng)信號(hào)，對(duì)采集到的正常振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行二維矩陣轉(zhuǎn)換和歸一化處理，生成灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于優(yōu)化SVM的用戶分類方法、裝置和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，該方法包括：隨機(jī)生成SVM模型的超參數(shù)組，將各超參數(shù)組確定為鯨魚優(yōu)化算法的鯨魚群體的鯨魚個(gè)體得到第一鯨魚群體；采用鯨魚優(yōu)化算法對(duì)第一鯨魚群體進(jìn)行尋優(yōu)得到最優(yōu)鯨魚個(gè)體，根據(jù)最優(yōu)鯨魚...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分級(jí)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括：對(duì)待分級(jí)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進(jìn)行融合，生成統(tǒng)一特征向量；將統(tǒng)一特征向量和預(yù)設(shè)合規(guī)知識(shí)圖譜輸入強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中，輸出數(shù)據(jù)分級(jí)標(biāo)簽；根據(jù)分級(jí)標(biāo)簽從預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于時(shí)空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何提高聚類的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實(shí)際需求，技術(shù)方案為：獲取多模態(tài)事件：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于條件擴(kuò)散的運(yùn)動(dòng)模式引導(dǎo)行人軌跡預(yù)測(cè)方法與裝置。該方法包括：獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集；通過(guò)聚類算法對(duì)行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注得到運(yùn)動(dòng)模式偽標(biāo)簽；將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時(shí)域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征；將低頻運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)特征輸入到行人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種自動(dòng)駕駛的性能評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)獲取用于評(píng)估車輛的自動(dòng)駕駛的性能的多源評(píng)估數(shù)據(jù)，而多源評(píng)估數(shù)據(jù)包括自動(dòng)駕駛所處場(chǎng)景的場(chǎng)景數(shù)據(jù)、處于所述自動(dòng)駕駛所處場(chǎng)景的駕駛員的駕駛員數(shù)據(jù)以及自...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運(yùn)行狀態(tài)特征分析方法，屬于航天及數(shù)據(jù)挖掘交叉技術(shù)領(lǐng)域，以解決微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)海量、多源、數(shù)值型且傳統(tǒng)方法難以適配動(dòng)態(tài)建模需求的問(wèn)題。本發(fā)明針對(duì)微小衛(wèi)星大規(guī)模集群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種激光雷達(dá)多通道回波數(shù)據(jù)在線處理系統(tǒng)，依次包括數(shù)據(jù)分發(fā)層，數(shù)據(jù)分發(fā)層對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行分割后發(fā)送至數(shù)據(jù)緩存層提取局部最大值、局部最大值對(duì)應(yīng)的濾波后采樣點(diǎn)子序列以及局部最大值在對(duì)應(yīng)濾波后采樣點(diǎn)子序列中的序號(hào)，并作為待預(yù)擬合數(shù)據(jù)輸入至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種油氣地質(zhì)智能問(wèn)答生成方法、系統(tǒng)、處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：輸入自然語(yǔ)言問(wèn)題，并進(jìn)行解析，提取自然語(yǔ)言問(wèn)題的核心實(shí)體、相關(guān)屬性和查詢意圖；將提取的核心實(shí)體和相關(guān)屬性與預(yù)先構(gòu)建的分層標(biāo)簽體系中的標(biāo)簽進(jìn)行匹配，定位到對(duì)應(yīng)的知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面狀要素間空隙錯(cuò)誤的自動(dòng)修復(fù)方法及設(shè)備，方法包括：獲取矢量面狀要素集合T，對(duì)T執(zhí)行拓?fù)渲亟ú僮鳎瑢⒖障掇D(zhuǎn)換為面狀要素，生成包括空隙和原始面狀要素的集合F；從F中篩選出相鄰數(shù)量大于等于3的空隙，作為目標(biāo)要素；對(duì)于每一目標(biāo)要素s...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了內(nèi)存安全違例檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。預(yù)先針對(duì)各個(gè)應(yīng)用程序所分配的內(nèi)存中的紅區(qū)和已釋放內(nèi)存區(qū)域插入魔數(shù)，該方法包括：確定指定應(yīng)用程序的目標(biāo)內(nèi)存對(duì)象中是否存儲(chǔ)有魔數(shù)；目標(biāo)內(nèi)存對(duì)象為在堆區(qū)、棧區(qū)或全局區(qū)可能發(fā)生內(nèi)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能計(jì)算中心的算力運(yùn)行任務(wù)故障感知方法及裝置，該方法包括：監(jiān)聽(tīng)至少一個(gè)工作線程，其中，至少一個(gè)工作線程用于執(zhí)行算力運(yùn)行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù)，每個(gè)工作線程用于執(zhí)行算力運(yùn)行任務(wù)數(shù)據(jù)恢復(fù)任務(wù)的至少一個(gè)算力運(yùn)行子任務(wù)；若監(jiān)聽(tīng)到任一工作線程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控及預(yù)警方法和系統(tǒng)，屬于AI應(yīng)用及數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前狀態(tài)和用戶請(qǐng)求到下一狀態(tài)的人工智能建模，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控、狀態(tài)預(yù)測(cè)和預(yù)警；包括：建立針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控和預(yù)警的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行循環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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