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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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(jì)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(diǎn)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)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)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(dòng)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(dòng)態(tài)模型；S2：實(shí)時(shí)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(dòng)態(tài)參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水下爆破模擬實(shí)驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水下爆破模擬平臺(tái)，該平臺(tái)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(tái)通過模擬水下爆破過程，實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)對爆破過程中的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動(dòng)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(dòng)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)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級驗(yàn)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(dòng)態(tài)驗(yàn)證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對SIL驗(yàn)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(shí)序信號，所述七通道步態(tài)時(shí)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(dòng)窗口按照時(shí)序依次節(jié)選各通道步態(tài)時(shí)序信號并進(jìn)行特...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)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(diǎn)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)明公開了一種以文本驅(qū)動(dòng)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(dòng)模型；文本驅(qū)動(dòng)模型用于將語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例涉及大模型領(lǐng)域，提供基于領(lǐng)域知識(shí)圖譜的客服會(huì)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(shí)圖譜的智能客服，利用集成了集成電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜的教師大模型基于知識(shí)蒸餾訓(xùn)練智能客服。...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)體對的上下文特征，生成支持集的第一實(shí)體特征向量和查詢集的第二實(shí)體特征向量；提取所述關(guān)系描...
								
            
							
            
							
						
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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(dòng)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)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變識(shí)別方法，屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為解決缺乏實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化識(shí)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(shí)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)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識(shí)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(shí)體集合；將候選實(shí)體兩兩組合，構(gòu)建每個(gè)實(shí)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)明公開了一種基于雙階段密集檢索的知識(shí)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(diǎn)積運(yùn)算計(jì)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)明公開了一種基于偏見知識(shí)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(shí)體；將所述實(shí)體與知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配從而從所述知識(shí)圖譜中確定出對應(yīng)的子圖并生成三元組，其中，所述知識(shí)圖譜包括偏見領(lǐng)域的節(jié)點(diǎn)和表征節(jié)點(diǎn)之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于多模態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)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(shí)圖譜實(shí)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(shí)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)明提供一種基于語義圖大模型的金融案件資金分析報(bào)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(shí)體識(shí)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)明提供一種對話數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，首先構(gòu)建人物類型庫，該人物類型庫包括多個(gè)人物組關(guān)聯(lián)的描述信息、對話參考信息和至少一個(gè)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(shí)，由提問模型根據(jù)目標(biāo)對話主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種生成測試腳本的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方案可以包括：獲取針對測試需求的語料信息；所述語料信息是自然語言形式的語料信息；對所述語料信息進(jìn)行步驟推導(dǎo)處理，得到若干個(gè)原子化步驟信息；一個(gè)原子化步驟信息包括針對一個(gè)操作動(dòng)作的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于生成測試腳本的接口調(diào)用列表過濾方法及裝置。其中，該方法包括：對瀏覽器響應(yīng)請求數(shù)據(jù)的過程進(jìn)行錄制，得到原始接口調(diào)用列表；對原始接口調(diào)用列表中的無關(guān)請求數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，得到初始接口調(diào)用列表；在初始接口調(diào)用列表中任意兩條相鄰的請...
								
            
							
            
							
						
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