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								      本申請實施例公開了一種數(shù)據(jù)更新方法、電子設備及存儲介質，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括：獲取待入庫文件，并基于待入庫文件設置待入庫文件對應的離線數(shù)據(jù)表的結構配置信息；基于結構配置信息在大數(shù)據(jù)集群數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建離線數(shù)據(jù)表，并基于結構配置信息將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的Text2SQL優(yōu)化生成方法，屬于自然語言處理領域。該方法通過信息增強的約束機制引導Text2SQL優(yōu)化框架運作，在框架中采用加權表選擇模塊，并進行動態(tài)列值填入，有效減少冗余的數(shù)據(jù)庫架構信息，從而進一步提升模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明特別涉及一種基于大模型的自動化指標創(chuàng)建方法。該基于大模型的自動化指標創(chuàng)建方法，用戶輸入需求，預處理后，利用大語言模型進行命名實體識別，提取關鍵實體信息，并生成結構化需求參數(shù)；從SQL模板庫中匹配模板并動態(tài)填充，經語法校驗和性能優(yōu)化后得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的數(shù)據(jù)問答方法、裝置、電子設備及存儲介質。其中，所述方法包括：獲取用戶輸入問題和問答知識庫；其中，所述問答知識庫中包括多個問答數(shù)據(jù)對，每個問答數(shù)據(jù)對包括預設問題和對應的答案；根據(jù)所述用戶輸入問題構建輸入提示詞；將所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)信息技術領域，特別涉及一種煙草農業(yè)標準知識圖譜構建方法及系統(tǒng)，收集煙草農業(yè)標準數(shù)據(jù)；分析標準數(shù)據(jù)的結構和特征，將標準數(shù)據(jù)劃分為標準信息要素、標準技術要素和標準條文要素三個知識單元；構建煙草農業(yè)標準知識圖譜本體模型，包括標準信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種模型資產入庫方法、裝置、設備、介質及程序產品。包括：對獲取的待入庫三維模型進行預處理，確定與待入庫三維模型對應的待入庫模型視圖集合；對待入庫模型視圖集合中各待入庫模型視圖進行目標識別，確定目標識別結果；根據(jù)預構建的設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向非結構化數(shù)據(jù)的自監(jiān)督細粒度表示方法，包括：基于預設粒度規(guī)則對非結構化數(shù)據(jù)集進行多級切分，得到細粒度子樣本集合；對每一子樣本生成兩種視圖增強數(shù)據(jù)，得到第一視圖與第二視圖；輸入共享參數(shù)的表示編碼網絡，獲得對應的多層嵌入向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于科技成果推送技術領域，尤其涉及一種基于超圖重構技術的科技成果潛在需求挖掘方法，包括：S1、構建需求者?科技成果交互圖；S2、構建需求者的超圖關聯(lián)矩陣和科技成果的超圖關聯(lián)矩陣；S3、使用圖神經網絡捕獲需求者間與科技成果間的直接依賴關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于平臺推薦效用刻畫實現(xiàn)社交平臺信息傳播預測的方法，包括以下步驟：生成社交內容表征以及社交用戶表征；構建社交平臺推薦向量；根據(jù)網絡結構渠道預測傳播過程；融合平臺推薦渠道；解碼得到后續(xù)時刻感染用戶。本發(fā)明還涉及一種基于平臺推薦效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小信號放大技術的低滲油藏壓裂井快速試井分析方法，該方法包括：獲取低滲油藏壓裂井三線性流模型早期解析解；獲取低滲油藏壓裂井無限導流裂縫模型解析解和早期解析解；構建低滲油藏壓裂井井底壓力影響函數(shù)；構建低滲油藏壓裂井有限導流裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙向尋根的套管井導波頻散特性曲線獲取方法，采用頻率正序和倒序同時對頻散特征方程進行尋根的策略，可準確且完備的獲取套管井中所有導波的頻散特性曲線，避免了傳統(tǒng)方法求解導波頻散過程中的漏失問題，同時應用數(shù)值外推法加速計算過程，大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多層復合板格點陣超材料板固有振動特性計算方法，基于確定的材料參數(shù)和組成單胞的板組元的局部坐標系，計算板組元在局部坐標系中的剛度矩陣；確定單胞板格點陣超材料的整體坐標系，計算單胞板格點陣超材料中各獨立板組元的局部坐標系與整體坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高端裝備制造產業(yè)中的智能制造裝備產業(yè)領域的高精度五金零件連續(xù)沖壓沖床的振動抑制方法，包括：根據(jù)振動頻譜分布，采用峰值檢測算法識別主要振動頻率和次要振動頻率，確定多頻段振動的關鍵頻點集合；通過預先建立的振動模式與阻尼參數(shù)映射模型，針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感技術領域，公開了一種分布式光纖聲傳感系統(tǒng)抗混疊濾波方法及裝置，方法通過實時分析環(huán)境噪聲頻帶特性，動態(tài)調整抗混疊濾波器截止頻率與類型，并結合分頻段能量檢測關閉無效采樣通道，顯著抑制混疊噪聲并降低數(shù)據(jù)量。進一步引入設備故障特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度聚類的大數(shù)據(jù)特征提取方法，包括如下步驟：S1、對大數(shù)據(jù)進行預處理；S2、采用Top?K相似度保留策略，生成相似度圖結構；S3、執(zhí)行拉普拉斯嵌入，生成密度核候選區(qū)；S4、初始半徑為設定值一半提取鄰域樣本，若鄰域密度滿足核心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于地表形變物理約束的滑坡敏感性預測方法、設備和介質，包括將研究區(qū)滑坡清單及滑坡敏感因子作為數(shù)據(jù)集輸入訓練模型；通過物理約束模塊將研究區(qū)地表形變速率整合到訓練模型中；訓練完成后，對研究區(qū)進行滑坡敏感性預測。本發(fā)明利用MT?InS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)處理技術領域，提供了一種智能一體化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預處理單元，用以實現(xiàn)對前期數(shù)據(jù)的收集、歸檔以及存儲；數(shù)據(jù)標準化單元，對預處理單元所收集的數(shù)據(jù)進行標準化建立，并實現(xiàn)統(tǒng)一篩選、分級、羅列以及合并，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化管理；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風電機組主軸承故障預警方法及相關裝置，屬于風力發(fā)電設備狀態(tài)監(jiān)測領域，所述方法包括以下步驟：將時域溫度特征、工況參數(shù)特征和溫度差分特征輸入至混合預測模型的XGBoost通道，同時將溫度線性趨勢項輸入至混合預測模型的ARIMA通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的渦旋直接分類方法，涉及海洋渦旋技術領域，所述方法包括以下步驟：獲取CMEMS流場和海洋二號衛(wèi)星SLA數(shù)據(jù)產品；利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場數(shù)據(jù)提取半徑大于20公里的渦旋樣本；根據(jù)渦旋樣本構建深度學習模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質，方法包括：基于源域故障數(shù)據(jù)集，監(jiān)督訓練源域模型；基于訓練后的源域模型參數(shù)，初始化目標域模型；利用訓練后的源域模型和初始化后的目標域模型，對無標簽的目標域數(shù)據(jù)集進行預處理，...
								
            
							
            
							
						
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