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          • 本發(fā)明屬于風電功率預測技術領域,且公開了基于信號分解與參數優(yōu)化的超短期風電功率預測模型構建方法,具體步驟如下:S1:原始風電功率數據處理,采用自適應噪聲完備集合經驗模態(tài)分解算法(CEEMDAN)對原始風電功率數據進行分解。本發(fā)明通過構建融合...
          • 本發(fā)明公開了基于振動傳感數據的大壩安全監(jiān)測與裂縫預測方法及系統(tǒng),涉及數據處理技術領域,解決了現有大壩安全監(jiān)測存在的數據采集不全、數據處理滯后、預測能力不足的問題,方案要點是:采集大壩振動數據,對大壩振動數據進行基于動態(tài)窗口的自適應歸一化處理...
          • 本發(fā)明公開了一種湖泊水位與水面面積轉換方法及裝置本發(fā)明通過實測水面數據對初始湖泊水動力模型進行參數優(yōu)化,提升模型對湖泊動態(tài)變化過程的擬合精度和模擬能力,克服了傳統(tǒng)水位面積轉換方法中僅依賴靜態(tài)地形數據或單一水位記錄而導致精度不足的問題;同時,...
          • 本公開涉及環(huán)境管理技術領域,尤其涉及一種基于協同過濾算法的廢物回收處置服務商的智能推薦方法及裝置。所述方法包括:獲取多個產廢企業(yè)各自的產廢特征信息,多個產廢企業(yè)包括目標產廢企業(yè)和多個參考產廢企業(yè);根據多個產廢企業(yè)各自的產廢特征信息,計算目標...
          • 本發(fā)明提供了一種新聞傳播狀態(tài)分析方法及系統(tǒng),涉及數據分析技術領域。方法包括:采集待分析新聞在目標發(fā)布平臺的傳播狀態(tài)數據,對平臺用戶進行個體傳播分析,提取出平臺用戶的多個個體互動特征;構建平臺用戶的群體影響圖譜;對平臺用戶的多個個體互動特征進...
          • 一種互聯網貿易數據搜索處理方法及系統(tǒng),屬于大數據分析領域,該方法包括從全球貿易網站、電商平臺、海關數據庫以及社交媒體渠道采集數據,利用機器學習算法對數據進行清理,構建統(tǒng)一的多語言語義索引庫;構建多層索引體系,基于倒排索引技術索引關鍵詞,基于...
          • 本公開實施例公開了一種路線推薦方法、裝置、設備、介質及產品,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;通過大模型對所述輸入信息進行解析,獲取關鍵字段;根據所述關鍵字段在預設路線數據庫中查找匹配的出行路線,或者,通過大模型調用搜...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI助手的意向工作報名方法、設備、介質及產品。該方法包括:在通過內置的AI助手對求職者進行多輪對話的過程中,實時根據求職者輸入的用戶查詢語句,生成匹配的響應結果數據并在AI助手對話界面中展示;在確定當前待展示的響應結果數...
          • 本發(fā)明公開了基礎測繪數據整合方法及系統(tǒng),涉及測繪數據整合技術領域,包括如下步驟:采集待測繪區(qū)域的影像數據,并進行影像數據切片處理,得到測繪影像切片數據;獲取測繪影像切片數據中的區(qū)域節(jié)點信息,并獲取節(jié)點變化數據,進行區(qū)域類型劃分,得到區(qū)域類型...
          • 本申請公開了一種基于大模型的音視頻處理方法、系統(tǒng)、設備及介質,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,根據大模型對所述處理指令集合進行知識庫構建處理,得到指令知識庫;根據所述指令知識庫對所述需求處理指令進...
          • 本申請涉及電數字數據處理技術領域,特別是涉及一種人才需求數據庫和人才信息數據庫的匹配處理方法。方法包括:對于第二聚類結果H中第e個第二簇He,獲取第一聚類結果G中與He相似度最高的第一簇,如果該第...
          • 本發(fā)明公開了一種大模型輔助合規(guī)報告智能審查系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括報告處理模塊、規(guī)則庫管理模塊、知識圖譜引擎、大模型推理模塊、自動審查與反饋模塊、問題公示與審批接口;方法包括數據獲取與預處理、分塊與字段抽取、規(guī)則匹配與知識關聯、多維度檢查、問題...
          • 本申請公開了一種數據查詢方法、裝置、設備、存儲介質及產品,涉及自然語言處理技術領域。公開了響應于數據查詢指令,獲取數據查詢指令對應的問題;基于問題和目標函數集合構建提示信息,目標函數集合包括多個數據處理函數;通過大語言模型,基于提示信息生成...
          • 本發(fā)明提出一種應用于大數據樣本操作與統(tǒng)計分析方法,包括以下步驟:步驟一,數據結構與業(yè)務邏輯描述,步驟二,提交大模型生成命令腳本,步驟三,本地執(zhí)行與結果返回,步驟四,可視化頁面生成,發(fā)明提出的大數據樣本操作與統(tǒng)計分析方法在數據安全方面,采用需...
          • 本申請公開了一種數據遷移方法、裝置、設備、介質以及產品,涉及數據遷移技術領域,方法包括:在數據遷移過程中調用數據訪問接口獲取業(yè)務平臺的資源信息;對所述數據遷移過程中獲取的初始數據遷移結果進行分析,得到初始遷移線程集的線程統(tǒng)計信息以及數據遷移...
          • 本申請公開了一種日志解析方法,涉及計算機技術領域,包括獲取日志;提取日志的第一特征,并根據第一特征,確定日志的日志類型,其中,第一特征表征日志的屬性;根據日志類型,計算日志與解析工具庫中的至少一個基礎解析工具的適配度,獲取適配度大于或等于預...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N滾動白屏的檢測方法、裝置、設備、介質及產品,應用于瀏覽器內核,該方法包括:響應于接收到在第一顯示頁面觸發(fā)的滾動事件,獲取第一顯示頁面的第一幀頁面的頁面信息;根據第一幀頁面的頁面信息,確定滾動事件指示的第一顯示頁面中滾動視口對...
          • 本發(fā)明提供了一種面向LL/SC鎖指令的二進制插樁方法,包括步驟S1:DBI工具的前置準備與啟動;步驟S2:LL/SC原子操作指令序列的加載和對應內存的分配;步驟S3:DBI工具將LL/SC原子操作指令序列對應的機器碼進行解碼和翻譯,并轉化為...
          • 本發(fā)明提出了基于軟件開發(fā)的運行測試管理方法,屬于軟件開發(fā)測試技術領域。本發(fā)明通過實時采集新缺陷的時間、等級、模塊信息及代碼變更數據,結合歷史缺陷的篩選與衰減處理,實現了風險數據的實時更新與精準過濾,針對新缺陷采用強化權重模型,突出24小時內...
          • 本發(fā)明公開了一種邊緣環(huán)境下基于深度強化學習的任務卸載方法與系統(tǒng)。方法包括:構建包含網絡、任務、任務完成時間的系統(tǒng)模型,其中網絡模型涵蓋邊緣服務器、用戶及任務,任務模型描述任務到達間隔與截止時間,任務完成時間模型包含傳輸、排隊和計算時延;結合...
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