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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種對話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，首先構(gòu)建人物類型庫，該人物類型庫包括多個人物組關(guān)聯(lián)的描述信息、對話參考信息和至少一個對話主題；當(dāng)存在針對目標(biāo)人物組和目標(biāo)對話主題的對話生成需求時，由提問模型根據(jù)目標(biāo)對話主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于語義圖大模型的金融案件資金分析報告生成方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟S1，獲取待分析文本，待分析文本為金融案件數(shù)據(jù)；步驟S2，根據(jù)實體識別模型和金融領(lǐng)域?qū)嶓w詞典對待分析文本進(jìn)行語義解析，構(gòu)建語義圖；步驟S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于多模態(tài)知識圖譜實體對齊技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于互信息增強(qiáng)和迭代的多模態(tài)知識圖譜實體對齊方法，包括以下步驟：獲取三元組文本信息；通過交叉注意力機(jī)制多層感知機(jī)學(xué)習(xí)實體關(guān)系或?qū)傩缘奈谋久枋鲂畔⑴c結(jié)構(gòu)信息，獲取關(guān)系嵌入向量表示；嵌入其他特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏見知識圖譜與大語言模型的偏見檢測方法及設(shè)備，包括以下步驟：提取待檢測文本中的實體；將所述實體與知識圖譜中的節(jié)點進(jìn)行匹配從而從所述知識圖譜中確定出對應(yīng)的子圖并生成三元組，其中，所述知識圖譜包括偏見領(lǐng)域的節(jié)點和表征節(jié)點之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識圖譜關(guān)系抽取方法，包括：對自然語言問題和候選關(guān)系分別進(jìn)行編碼，通過點積運(yùn)算計算問題與關(guān)系的匹配分?jǐn)?shù)，檢索匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系；將自然語言問題與匹配分?jǐn)?shù)排名靠前的候選關(guān)系輸入BERT交叉編碼器，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識注入和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開放域文本信息抽取方法，包括對輸入文本數(shù)據(jù)提取所有名詞性短語構(gòu)建候選實體集合；將候選實體兩兩組合，構(gòu)建每個實體對的自注意力關(guān)聯(lián)矩陣；對自注意力關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行序列采樣，生成候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變識別方法，屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為解決缺乏實時動態(tài)變化識別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測與評估機(jī)制的問題，通過關(guān)聯(lián)信息表的創(chuàng)建，實現(xiàn)了不同監(jiān)測指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)分析，使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀，基于目標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)生成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應(yīng)動態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測方法，該方法通過在監(jiān)測區(qū)域部署多類型傳感器，同步采集大氣、水質(zhì)、土壤環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。采集后的數(shù)據(jù)先經(jīng)中值濾波算法去除噪聲，再利用改進(jìn)的D?S證據(jù)理論進(jìn)行融合；接著，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源原型融合的少樣本關(guān)系抽取方法及設(shè)備，包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括支持集、查詢集和關(guān)系描述文本；提取支持集與查詢集中實體對的上下文特征，生成支持集的第一實體特征向量和查詢集的第二實體特征向量；提取所述關(guān)系描...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及大模型領(lǐng)域，提供基于領(lǐng)域知識圖譜的客服會話處理方法、裝置及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于基于多模態(tài)大模型的電商客服系統(tǒng)，方法包括：部署多種集成電商領(lǐng)域知識圖譜的智能客服，利用集成了集成電商領(lǐng)域知識圖譜的教師大模型基于知識蒸餾訓(xùn)練智能客服。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種以文本驅(qū)動使圖像和音頻協(xié)同增強(qiáng)的多模態(tài)融合方法，屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本發(fā)明包括：構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集和多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)；該融合網(wǎng)絡(luò)包括圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、音頻特征提取網(wǎng)絡(luò)、文本語義向量提取網(wǎng)絡(luò)和文本驅(qū)動模型；文本驅(qū)動模型用于將語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于融合模型的風(fēng)電短期預(yù)測方法及裝置，結(jié)合影響風(fēng)電輸出功率的多種時間空間特征來探索風(fēng)電短期輸出功率預(yù)測精度低的問題。重點關(guān)注風(fēng)電短期預(yù)測中由于風(fēng)能的間歇性和不穩(wěn)定性、設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)通信擁塞造成的數(shù)據(jù)不連續(xù)和不規(guī)則分布，以及多變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種關(guān)節(jié)角度預(yù)測模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多地形行走模式下的七通道步態(tài)時序信號，所述七通道步態(tài)時序信號包括大腿四通道sEMG信號、髖關(guān)節(jié)角度信號以及目標(biāo)關(guān)節(jié)角度信號；利用滑動窗口按照時序依次節(jié)選各通道步態(tài)時序信號并進(jìn)行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級驗證技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種考慮不確定性的SIS安全完整性等級動態(tài)驗證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對SIL驗證工作中的不確定性問題，引入了隨機(jī)不確定性理論與模糊不確定性理論，將隨機(jī)不確定性理論與LSTM網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運(yùn)動學(xué)分析方法及系統(tǒng)；包括通過坐標(biāo)系建模單元構(gòu)建絲杠、螺母、滾柱及凸輪環(huán)的笛卡爾坐標(biāo)系，通過螺紋幾何建模單元，定義絲杠、螺母和滾柱的牙型輪廓方程及牙面參數(shù)方程，通過法向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水下爆破模擬實驗技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水下爆破模擬平臺，該平臺包括起吊結(jié)構(gòu)、爆破模擬結(jié)構(gòu)、智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等組成部分，平臺通過模擬水下爆破過程，實時采集爆破引起的沖擊波和壓力波數(shù)據(jù)，結(jié)合智能分析系統(tǒng)進(jìn)行反演分析，實現(xiàn)對爆破過程中的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，屬于地下水系統(tǒng)領(lǐng)域。井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，包括以下步驟：S1：建立三維地下水系統(tǒng)動態(tài)模型；S2：實時監(jiān)測地下水系統(tǒng)表征數(shù)據(jù)和井工煤礦區(qū)環(huán)境表征數(shù)據(jù)；S3：得到地下水系統(tǒng)動態(tài)參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設(shè)計方法，該方法針對傳統(tǒng)整治建筑物生態(tài)功能不足的問題，提出以緩流區(qū)范圍、生境適宜度HSI、上升流體積為核心生態(tài)指標(biāo)；其優(yōu)點表現(xiàn)在：本發(fā)明通過整合緩流區(qū)、生境適宜度HSI、上升流體積等生態(tài)指標(biāo)，并結(jié)合CFD數(shù)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動機(jī)制造技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種推進(jìn)劑用氧化劑多級變頻加料稱量方法，包括以下步驟：1)根據(jù)氣動膠管閥開閉過程中通道截面面積的非線性變化，推導(dǎo)質(zhì)量流量的數(shù)學(xué)模型；2)根據(jù)對電磁閥換向時間劃分多個頻率段，并建立頻率?質(zhì)量流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多頭交叉注意力機(jī)制與Q?former的多模態(tài)大模型擴(kuò)展方法，屬于工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：對文本數(shù)據(jù)與對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)編碼，并將編碼后的多模態(tài)特征向量與文本特征向量對齊，形成文本?多模態(tài)數(shù)據(jù)對；將對齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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