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								      本發(fā)明公開了一種機器學習增強的機組組合問題優(yōu)化求解方法，建立概率融合模型，有效結(jié)合了多種分類器的優(yōu)勢，相比單一模型具有更強的穩(wěn)定性、更高的準確率和更好的泛化能力，能更有效保障求解質(zhì)量和提升求解速度；本發(fā)明還設(shè)計了基于置信度排序的變量篩選機制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的智能化數(shù)據(jù)標注方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理應(yīng)用領(lǐng)域。本申請對原始標注素材進行處理，生成多場景標注信息、語義標注信息、連續(xù)幀標注信息、3D融合標注信息、4D數(shù)據(jù)標注信息；對多場景標注信息、語義標注信息、連續(xù)幀標注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分數(shù)階傅里葉變換的電磁頻譜預(yù)測方法和系統(tǒng)，包括：構(gòu)建目標區(qū)域內(nèi)的歷史頻譜觀測數(shù)據(jù)；使用自適應(yīng)分數(shù)階傅里葉變換將采集到的頻譜觀測數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)的分數(shù)階傅里葉域，自適應(yīng)調(diào)整分數(shù)階傅里葉變換層的分數(shù)階參數(shù)，以輸出包含可預(yù)測的頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于車輛尾氣排放監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種重型柴油車排放劣化預(yù)測系統(tǒng)及方法。該方法包括：車型系族分類與PEMS數(shù)據(jù)來源獲取；PEMS數(shù)據(jù)瞬態(tài)采集與穩(wěn)態(tài)窗口提取；進行多里程段模型構(gòu)建以及訓(xùn)練；基于多里程段模型準確性驗證結(jié)果，為車型系族中每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風電機組葉根螺栓失效原因分析方法，方法包括收集失效葉根螺栓樣件；獲取與失效葉根螺栓樣件對應(yīng)的數(shù)據(jù)資料；利用數(shù)據(jù)資料對失效葉根螺栓樣件的失效原因進行分析。通過全面收集失效葉根螺栓樣件和與之對應(yīng)的數(shù)據(jù)資料，從安裝位置、產(chǎn)品性能、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的智能數(shù)字療法推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)處理模塊，用于采集用戶的多模態(tài)健康數(shù)據(jù)并進行清洗、歸一化與特征編碼，生成用戶特征標簽；用戶畫像模塊，用于構(gòu)建用戶畫像，作為生成器的條件輸入；生成器構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建條件生成對抗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于富文本的保險產(chǎn)品嵌入方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明提供的方法，包括：獲取待嵌入的保險產(chǎn)品信息列表，對保險產(chǎn)品信息列表進行展示；在保險產(chǎn)品信息列表中的保險產(chǎn)品收到選中指令后，將被選中的保險產(chǎn)品的ID信息插入至富文本的預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種煙草農(nóng)業(yè)標準知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)及可視化方法，標準管理與查詢模塊用于對煙草農(nóng)業(yè)標準進行分類存儲與管理；標準知識圖譜模塊用于通過可視化工具動態(tài)展示實體節(jié)點及其關(guān)系，支持節(jié)點和關(guān)系的動態(tài)添加；標準知識圖譜構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于多模態(tài)的對話回復(fù)方法和裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：通過將問題文本特征和用戶信息特征初步融合，得到初步對話融合特征，并將對話狀態(tài)特征與初步對話融合特征進行融合，得到目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機器人報修技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種機器人報修場景的時間標準化方法，包括以下步驟：S1：多輪對話時間關(guān)聯(lián)處理，接收用戶當前輪次提供的時間文本，若時間文本為模糊化表達，則提取上一輪次識別日期信息，將日期信息與當前時間文本合并為輸入?yún)?shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙重意圖識別的政務(wù)服務(wù)應(yīng)答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法獲取用戶當前的提問信息，將提問信息輸入至預(yù)設(shè)的政務(wù)事項識別模型中，以使政務(wù)事項識別模型識別出提問信息所對應(yīng)的政務(wù)事項；根據(jù)識別的政務(wù)事項確定目標政務(wù)事項；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地理信息數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其中，一種地理信息數(shù)據(jù)處理方法包括：將地理數(shù)據(jù)封裝為自激活數(shù)據(jù)節(jié)點；通過網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知函數(shù)實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；基于神經(jīng)元激活原理構(gòu)建激活閾值函數(shù)決定數(shù)據(jù)傳輸；對數(shù)據(jù)流應(yīng)用小波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)沙箱的質(zhì)量治理與實時數(shù)據(jù)驗證方法，包括有：通過分布式存儲和流式數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，將生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時同步至沙箱環(huán)境，利用多層次質(zhì)量治理規(guī)則引擎自動調(diào)整驗證規(guī)則；系統(tǒng)對每條數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，運用異常檢測模型識別潛在問題并報警，自動調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的錯誤診斷方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備。所述方法包括步驟：采集待診斷的軟件開發(fā)和運維工具鏈的運行數(shù)據(jù)；將采集到的運行數(shù)據(jù)輸入到所述預(yù)先訓(xùn)練好的大語言模型中，識別獲得錯誤模式；所述大語言模型通過學習歷史運行數(shù)據(jù)和知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于Unity的場景處理和場景加載的方法，涉及場景資源管理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法流程如下：基于Unity的編輯器將場景模型拆分為場景模型構(gòu)建所需的單體模型、場景對象以及場景節(jié)點信息列表，并且將場景對象轉(zhuǎn)化為預(yù)制件進行存儲放置，以生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于光標上下文感知與多模態(tài)AI聯(lián)動的代碼輔助方法及系統(tǒng)。在該方法在代碼編輯器中實時追蹤用戶的光標軌跡，動態(tài)獲取當前光標處的n層AST語法樹，并結(jié)合光標的軌跡以及項目依賴等特征生成上下文特征向量。進一步地采用了動態(tài)路由的方式根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)存儲方法及系統(tǒng)、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)待存儲數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型進行存儲區(qū)域劃分得到存儲位區(qū)，基于形成的存儲位區(qū)對待存儲數(shù)據(jù)進行分類存儲，并對存儲位區(qū)中的待存儲數(shù)據(jù)進行編碼壓縮，包括：對連續(xù)出現(xiàn)的相同字符進行編碼壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種灑水車智能噴灑控制策略，屬于智能環(huán)境作業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，其中，該灑水車智能噴灑控制策略包括，提取待噴灑區(qū)域圖像的多尺度特征圖，采用多個并行解耦頭對多尺度特征圖進行處理，得到待噴灑區(qū)域圖像中的可噴灑道路區(qū)域、綠化帶區(qū)域以及非機動參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種打草模塊的打草控制方法、控制裝置、自移動設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：控制設(shè)有打草模塊的自移動設(shè)備移動至待打草區(qū)域的邊界線后進行打草處理；在打草過程中，確定所述自移動設(shè)備中的打草模塊是否與障礙物發(fā)生碰撞；在確定所述打草模塊與所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，涉及一種多交叉口IVCPS協(xié)同控制的測試用例泛化生成方法，包括一下步驟：S1.構(gòu)建混合交通流基本圖模型，結(jié)合IDM和CACC模型，推導(dǎo)不同滲透率下的交通流密度與流量關(guān)系；S2.擴展IVCPS場景本體，設(shè)計多交叉口路網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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