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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發明適用于功率預測技術領域，提供了一種基于預測模型的功率預測精度提升方法，根據預測模型獲取多個信息；根據排列組合方式對多個預測模型進行排列組合，根據解析結果構建誤差趨勢，根據第一權重對各子模型輸出的預測結果進行加權融合；比對實時數據與對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電碳排放技術領域，具體涉及電力系統碳排放流計量誤差溯源方法及系統，所述方法包括：基于電力系統拓撲關系，構建各節點的碳排放因子計算模型，并確定節點間的上下游依賴關系；根據分布式計量系統的誤差來源，量化源側計量設備誤差及節點間數據傳輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種磁道信號處理方法、系統及計算機可讀介質，該磁道信號處理方法包括：采集磁道信號的多個時間戳；根據多個時間戳構建濾波預處理數組；對濾波預處理數組進行預處理，獲得濾波數組；計算濾波數組的變化特征值；以及根據變化特征值獲得磁道信號的判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于多維數據融合與人工智能優化算法的鹿茸品種快速鑒別方法與系統，通過使用計算機視覺(CV)、高效液相色譜法(HPLC)、快速氣象電子鼻技術(UF?GC?E?nose)，收集了不同品種鹿茸片的顏色、紋理、成分含量等多維特征數據，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種用于井下設備的故障診斷方法及系統，涉及機械設備故障診斷技術領域。該方法包括：對井下設備的振動信號進行采集，基于振動信號生成振動數據；將振動數據輸入特征提取模型，通過多尺度卷積提取特征，利用殘差連接和注意力機制優化特征表達，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種融合光纖傳感信息和人工智能算法的管道源模式識別方法，屬于結構智能健康監測領域。為解決光纖傳感技術在管道監測中存在的信號處理、特征提取和事件識別等方面的不足，基于管道在不同振動入侵事件下的動態響應，采用了相應算法對原始振動信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于頻段濾波的時頻故障診斷方法，其步驟：(1)通過傳感器采集機電設備的時域聲音信號；(2)對所述時域信號進行快速譜峭度分析，確定最優帶通濾波器的中心頻率和帶寬，并利用巴特沃斯濾波器進行頻段濾波；(3)將濾波后的信號分割為等長片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出基于深度學習的智能大數據分析預測方法及系統，包括物理場感知層、邊緣計算層、云端智能分析層與應急響應層，通過多種高精度傳感器構建的立體監測網絡，實現了對壩體形變、滲流、應力等多維參數的同步采集，邊緣層進行實時數據預處理，動態風險評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于輸入驅動的上下文稀疏性大語言模型高效優化系統，包括優化重構模塊、模型級別貪婪優化模塊、塊級別貪婪預熱模塊和塊級別微調模塊；對大語言模型使用貪心算法確定每個Transformer Block的稀疏度配置；隨后，對每個Blo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于對比學習融合模型的HRRP無監督識別方法、裝置及設備。所述方法包括：基于對比學習框架，構建自適應動態注意力模型。將HRRP信號樣本輸入至動態混合注意力網絡，在動態混合注意力網絡中以此進行淺層特征提取、中層注意力處理以及細粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲能系統的多維度監測預警方法及系統，所述方法包括如下步驟：步驟一、多源數據實時采集與預處理；步驟二、關鍵參數計算與異常特征識別；步驟三、多維度數據融合與風險指數生成；步驟四、分級預警觸發與應急響應；步驟五、動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離線多智能體智能駕駛數據集的開發方法及系統，涉及智能駕駛輔助領域，該方法包括：對第一多智能體真實交互數據進行預處理操作以得到第二多智能體真實交互數據，并通過交通場景提取模型提取第二多智能體真實交互數據所對應的原始全景交通場景...
								
            
							
            
							
						
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								      提出基于深度學習的的空間進動錐體目標微動特征提取方法，包括下列步驟：構建空間進動錐體目標的時頻圖數據集，并對數據集進行預處理；通過超參數調優，構造基于CNN網絡的空間進動錐體目標特征提取模型；使用時頻圖數據集對網絡模型進行訓練，最終得到訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于氣候水文模型耦合的水文干旱集合預測方法及設備，包括：提取水文模型所需氣候要素進行偏差訂正或時空降尺度后進行存儲；構建以預定精度模擬流域日徑流過程的水文模型；將起始日前預定時長段內的逐日觀測氣候數據與預測時段內的逐日預測氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種針對食物網穩定性的評估方法，包括：首先需進行樣品采集、預處理、穩定同位素分析；其次，核算營養級、構建不同食物網模型，如同一地域不同時期的食物網；再次，引入網絡全局效率指標，標定穩定食物網的全局效率，并開展節點去除實驗，精確計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種融合雙線性層與雙向歸一化的時間序列預測方法，屬于時間序列預測技術領域。本發明通過輕量級神經網絡生成全局水平系數和波動幅度系數，對輸入序列進行歸一化處理，并構建包含雙線性層和非線性激活函數的多層級特征提取模塊；然后基于滑動窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種用于多機器人協同定位的具有里程計預積分的分布式魯棒信念傳播方法及設備，屬于多機器人協同定位技術領域。該方法首先提出了一種里程計預積分量測模型，基于此計算了來自里程計預積分因子節點的消息；然后將外部量測因子節點的概率密度建模為學...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于AI技術的多模態融媒體內容輔助創作方法，其根據用戶輸入的創作需求文本提取關鍵特征，并根據關鍵特征采用知識圖譜檢索方式在知識庫中檢索得到創作素材并生成初稿，對初稿采用多模態對齊模型進行跨模態特征映射，并且通過對比學習對齊文...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種信息處理方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品，其中，信息處理方法，包括：根據對話文本，確定對話當前所處的業務流程節點的節點信息；在所述節點信息指示對話當前所處的主流程節點下的子節點未結束的情況下，針對所述子節點，獲取歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于角色描述增強的個性化對話生成方法及系統，涉及人工智能技術領域，將角色描述和對話歷史輸入到已訓練完后的個性化對話模型中，輸出個性化對話結果；所述個性化對話模型的訓練過程如下：對訓練集中的角色描述分別進行通過角色描述標簽構建和角...
								
            
							
            
							
						
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