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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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(cè)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(cè)精度低的問題。重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)電短期預(yù)測(cè)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(qǐng)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(duì)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(cè)方法，該方法通過在監(jiān)測(cè)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(cè)與評(píng)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(cè)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(cè)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(duì)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(duì)的自注意力關(guān)聯(lián)矩陣；對(duì)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(duì)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(cè)方法及設(shè)備，包括以下步驟：提取待檢測(cè)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)話參考信息和至少一個(gè)對(duì)話主題；當(dāng)存在針對(duì)目標(biāo)人物組和目標(biāo)對(duì)話主題的對(duì)話生成需求時(shí)，由提問模型根據(jù)目標(biāo)對(duì)話主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種生成測(cè)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(duì)測(cè)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(duì)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(duì)一個(gè)操作動(dòng)作的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于生成測(cè)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(duì)瀏覽器響應(yīng)請(qǐng)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(duì)原始接口調(diào)用列表中的無關(guān)請(qǐng)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(qǐng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對(duì).NET平臺(tái)的模糊測(cè)試語句覆蓋率計(jì)算方法，所述方法包括如下步驟：步驟1、程序集加載與信息提?。徊襟E2、插樁前IL與源代碼映射構(gòu)建；步驟3、控制流圖生成；步驟4、基本塊到源代碼范圍映射；步驟5、指令對(duì)齊與插樁點(diǎn)映射；步驟6...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N前端性能測(cè)試環(huán)境的還原方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，該方法包括：獲取用戶端數(shù)據(jù)，根據(jù)性能數(shù)據(jù)確定用戶端數(shù)據(jù)的性能結(jié)果，性能結(jié)果表征用戶端的處理速度；基于與表征用戶端的處理速度低于預(yù)設(shè)處理速度的目標(biāo)性能結(jié)果，對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)的唯一標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)融通的方法，其在系統(tǒng)A和系統(tǒng)B之間配置插件模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)融通，用戶通過所述系統(tǒng)A發(fā)布融媒體內(nèi)容和互動(dòng)，用戶通過所述系統(tǒng)B對(duì)融媒體內(nèi)容進(jìn)行收集、管理和存儲(chǔ)；用戶依次登錄插件模塊和系統(tǒng)A并與系統(tǒng)B晶型綁定綁定；用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交易業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：接收當(dāng)前交易請(qǐng)求的交易請(qǐng)求報(bào)文，并獲取交易調(diào)度規(guī)則，交易調(diào)度規(guī)則包括云服務(wù)器處理名單和交易流量配置；確定當(dāng)前交易請(qǐng)求是否在云服務(wù)器處理名單中；在當(dāng)前交易請(qǐng)求在云服務(wù)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種無人機(jī)軌跡復(fù)制方法及無人機(jī)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足。本發(fā)明首先獲取無人機(jī)一段時(shí)間內(nèi)飛行軌跡的詳細(xì)數(shù)據(jù)，當(dāng)無人機(jī)自航點(diǎn)起飛后，通過手動(dòng)/自動(dòng)觸發(fā)方式，開始對(duì)飛行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻率動(dòng)態(tài)采樣，將無人機(jī)單位時(shí)間內(nèi)的軌跡分為多次記錄，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)無人機(jī)軌跡復(fù)制方法及無人機(jī)，屬于無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于搖桿操控解析與動(dòng)態(tài)坐標(biāo)系的無人機(jī)軌跡復(fù)制方法，通過高頻記錄搖桿偏轉(zhuǎn)量及位置數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)的相對(duì)坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)手動(dòng)操控軌跡的高精度復(fù)制，并通過坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)比實(shí)時(shí)校準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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