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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了用于智慧校園的創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)交互方法，涉及智慧校園技術(shù)領(lǐng)域，針對智慧校園創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)，通過以下內(nèi)容：一是多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理，標簽化整合學(xué)業(yè)、社團、競賽等信息；二是聚類與深度學(xué)習(xí)挖掘顯隱特征并構(gòu)建多維畫像；三是在線學(xué)習(xí)機制實時更新畫像與權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種標定參數(shù)的補全方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方案包括：對待補全的目標標定表進行切分和向量化處理，得到表示待補全的目標標定表的目標輸入張量；將所述目標輸入張量視作時間序列數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行補全處理，得到補全后的目標標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的人群畫像興趣圖譜增強建模方法，S1.生成人群畫像興趣圖譜圖快照序列；S2.得到性能評價結(jié)果集合；S3.根據(jù)適應(yīng)度評估結(jié)果選擇最優(yōu)池化超參數(shù)配置；S4.輸出時間窗口層次化結(jié)構(gòu)向量集合；S5.將時間窗口層次化結(jié)構(gòu)向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的食品保質(zhì)期預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括修復(fù)食品多源數(shù)據(jù)獲得修正食品數(shù)據(jù)，進行異常檢測獲得食品異常因素，進行異常演化確定保質(zhì)期影響度，將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品影響函數(shù)獲得食品內(nèi)外影響度，將所述修正食品數(shù)據(jù)輸入食品基礎(chǔ)保...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N非末道次軋制力預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及軋制工藝技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)集的時序特征，獲取級聯(lián)指標；基于數(shù)據(jù)集和級聯(lián)指標，得到訓(xùn)練集；訓(xùn)練集包括：數(shù)據(jù)集中與非末道次軋制力相關(guān)聯(lián)的特征；利用訓(xùn)練集對待訓(xùn)練模型進行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于軌跡大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的航空器出界時間預(yù)測方法。包括以下步驟：S1，航空器軌跡數(shù)據(jù)集預(yù)處理；S2，數(shù)據(jù)集特征提取；S3，模型構(gòu)建；S4，航空器出界時間預(yù)測。本發(fā)明通過注意力機制挖掘航空器當前位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于動態(tài)權(quán)重融合與多模態(tài)分解的庫岸滑坡位移預(yù)測方法，包括S1數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理；S2最佳輸入特征優(yōu)選：基于位移演化機理構(gòu)建多源異構(gòu)特征集，利用MIC和RF算法篩選最佳輸入特征；S3多因素多尺度分解重構(gòu)：采用MEMD算法將滑坡累...
								
            
							
            
							
						
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								      用于光固化3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評價方法、存儲介質(zhì)及設(shè)備，屬于陶瓷3D打印技術(shù)領(lǐng)域。為了解決目前還沒有一種針對3D打印精密陶瓷的全鏈條性能評價方法的問題。本發(fā)明以3D打印全鏈條性能指標評價值作為目標層，將每個一級指標包含的性能指標作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于單模態(tài)模型聯(lián)合嵌入的多模態(tài)缺失預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括：通過獨立的單模態(tài)編碼器對輸入的模態(tài)進行特征提取，并根據(jù)得到的現(xiàn)有模態(tài)的特征生成所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入；其中，所述輸入的模態(tài)包括：圖像或文字；基于所述現(xiàn)有模態(tài)的提示嵌入，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的滾動軸承故障診斷方法，屬于機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟S1：VMD參數(shù)優(yōu)化；步驟S2：有效IMF分量篩選；步驟S3：特征提取及降維；步驟S4：故障診斷。本發(fā)明利用變分模態(tài)分解降低振動信號中的噪聲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、嵌入生成方法、推薦方法及相關(guān)產(chǎn)品。該模型訓(xùn)練方法，包括：獲取第一語言模型，第一語言模型包括狀態(tài)空間模型。獲取第一物品嵌入的第一序列，第一物品嵌入包括與第一對象產(chǎn)生過交互的第一交互物品的嵌入。將第一序列輸入至第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種林草植被退化早期預(yù)警信號識別方法，包括：獲取研究區(qū)域的地理數(shù)據(jù)；基于地理數(shù)據(jù)根據(jù)植被指數(shù)得到植被顯著退化區(qū)域；基于植被顯著退化區(qū)域識別植被負突變點；基于識別的植被負突變點結(jié)合植被指數(shù)篩選出影響植被負突變的關(guān)鍵影響因子；將關(guān)鍵影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于人工智能的計算機數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)偏向識別模塊、歸屬校正模塊、張力修正模塊、標簽頻率分析模塊、語義偏移調(diào)整模塊。本發(fā)明中，通過構(gòu)建局部窗口集合并分析維度間差異波動，精準識別持續(xù)性偏向特征的關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的雙有源橋變換器開路故障預(yù)測方法及設(shè)備，通過構(gòu)建雙有源橋變換器等效電路仿真模型，基于雙有源橋變換器等效電路仿真模型的開路檢測信號和對應(yīng)的開路故障結(jié)果，創(chuàng)建開路故障預(yù)測訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建雙有源橋變換器開路故障預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種信號處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，包括：獲取具有非線性損傷的均衡后信號，并對均衡后信號進行歸一化處理，生成目標輸入信號；將目標輸入信號輸入至改進后的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行非線性補償，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多點量測信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動型電網(wǎng)故障辨識方法及裝置，涉及電網(wǎng)故障分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：搭建含新能源接入的電網(wǎng)仿真模型；在m文件中利用sim函數(shù)運行Simulink模型，基于編輯器與循環(huán)嵌套模型的交互，將不同模型參數(shù)傳遞到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備故障預(yù)測與診斷系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、狀態(tài)感知模塊、預(yù)測分析模塊和故障診斷模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，所述狀態(tài)感知模塊用于監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)，所述預(yù)測分析模塊用于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種高校多源數(shù)據(jù)的知識拓撲結(jié)構(gòu)的構(gòu)建方法，涉及知識拓撲構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，對收集的多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；從預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征序列；將提取的關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征序列轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵特征向量集合；利用融合機制，得到多源的關(guān)鍵特征向量集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征融合的電力監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：S1：采集設(shè)備運行參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及圖像數(shù)據(jù)；S2：進行時空基準統(tǒng)一處理，生成標準化數(shù)據(jù)矩陣；S3：構(gòu)建多維特征矩陣；S4：對多維特征矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的巖土工程勘察分析方法及系統(tǒng)，屬于地質(zhì)勘探技術(shù)領(lǐng)域，包括采集巖溶地區(qū)鉆孔的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，生成鉆孔綜合特征向量；根據(jù)鉆孔綜合特征向量，建立圖注意力網(wǎng)絡(luò)，生成更新特征；根據(jù)更新特征，生成巖土工程的勘探預(yù)測結(jié)果；建...
								
            
							
            
							
						
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