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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請提供一種向量檢索方法、裝置、設備及可讀存儲介質，該方法通過在檢索過程中維護和管理處于執行狀態的、用于從存儲介質中讀取指定向量節點的鄰居向量節點的I/O操作，將異步執行地I/O操作的讀取鄰居向量節點的過程與基于鄰居向量節點的距離計算與候...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了用于智慧校園的創業指導交互方法，涉及智慧校園技術領域，針對智慧校園創業指導，通過以下內容：一是多源數據融合與預處理，標簽化整合學業、社團、競賽等信息；二是聚類與深度學習挖掘顯隱特征并構建多維畫像；三是在線學習機制實時更新畫像與權...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種標定參數的補全方法、裝置、設備及存儲介質。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據輸入預設神經網絡模型進行補全處理，得到補全后的目標標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習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.得到性能評價結果集合；S3.根據適應度評估結果選擇最優池化超參數配置；S4.輸出時間窗口層次化結構向量集合；S5.將時間窗口層次化結構向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多源數據的食品保質期預測方法及系統，包括修復食品多源數據獲得修正食品數據，進行異常檢測獲得食品異常因素，進行異常演化確定保質期影響度，將所述修正食品數據輸入食品影響函數獲得食品內外影響度，將所述修正食品數據輸入食品基礎保...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種非末道次軋制力預測方法及系統，涉及軋制工藝技術領域，所述方法包括：獲取數據集；根據數據集的時序特征，獲取級聯指標；基于數據集和級聯指標，得到訓練集；訓練集包括：數據集中與非末道次軋制力相關聯的特征；利用訓練集對待訓練模型進行訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于軌跡大數據的數據挖掘技術領域，特別涉及一種基于多模態數據融合的航空器出界時間預測方法。包括以下步驟：S1，航空器軌跡數據集預處理；S2，數據集特征提取；S3，模型構建；S4，航空器出界時間預測。本發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權重融合與多模態分解的庫岸滑坡位移預測方法，包括S1數據采集及預處理；S2最佳輸入特征優選：基于位移演化機理構建多源異構特征集，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：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、存儲介質及設備，屬于陶瓷3D打印技術領域。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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								      本發明公開了一種基于單模態模型聯合嵌入的多模態缺失預測方法及系統，包括：通過獨立的單模態編碼器對輸入的模態進行特征提取，并根據得到的現有模態的特征生成所述現有模態的提示嵌入；其中，所述輸入的模態包括：圖像或文字；基于所述現有模態的提示嵌入，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于機器學習的滾動軸承故障診斷方法，屬于機械設備故障診斷技術領域，包括以下步驟：步驟S1：VMD參數優化；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。本發明利用變分模態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練方法、嵌入生成方法、推薦方法及相關產品。該模型訓練方法，包括：獲取第一語言模型，第一語言模型包括狀態空間模型。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警信號識別方法，包括：獲取研究區域的地理數據；基于地理數據根據植被指數得到植被顯著退化區域；基于植被顯著退化區域識別植被負突變點；基于識別的植被負突變點結合植被指數篩選出影響植被負突變的關鍵影響因子；將關鍵影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據挖掘技術領域，具體為基于人工智能的計算機數據智能分析系統，系統包括數據偏向識別模塊、歸屬校正模塊、張力修正模塊、標簽頻率分析模塊、語義偏移調整模塊。本發明中，通過構建局部窗口集合并分析維度間差異波動，精準識別持續性偏向特征的關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習的雙有源橋變換器開路故障預測方法及設備，通過構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的開路故障結果，創建開路故障預測訓練數據集；構建雙有源橋變換器開路故障預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及網絡通信技術領域，公開了一種信號處理方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品，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神經網絡中進行非線性補償，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于多點量測信息的數據驅動型電網故障辨識方法及裝置，涉及電網故障分析技術領域，該方法包括：搭建含新能源接入的電網仿真模型；在m文件中利用sim函數運行Simulink模型，基于編輯器與循環嵌套模型的交互，將不同模型參數傳遞到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種工業物聯網中的設備故障預測與診斷系統，涉及電數字數據處理領域，包括數據采集模塊、狀態感知模塊、預測分析模塊和故障診斷模塊；所述數據采集模塊用于采集設備的運行數據，所述狀態感知模塊用于監控設備的運行狀態，所述預測分析模塊用于預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出了一種高校多源數據的知識拓撲結構的構建方法，涉及知識拓撲構建技術領域，對收集的多源數據進行預處理；從預處理后的多源數據中提取關鍵數據特征序列；將提取的關鍵數據特征序列轉化為關鍵特征向量集合；利用融合機制，得到多源的關鍵特征向量集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電力設備智能監測技術領域，具體涉及基于多源異構數據特征融合的電力監測數據處理方法，包括以下步驟：S1：采集設備運行參數、環境參數及圖像數據；S2：進行時空基準統一處理，生成標準化數據矩陣；S3：構建多維特征矩陣；S4：對多維特征矩...
								
            
							
            
							
						
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