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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)庫(kù)快速遷移方法及系統(tǒng)，方法核心步驟包括：拓?fù)涓兄禾綔y(cè)源/目標(biāo)節(jié)點(diǎn)資源、網(wǎng)絡(luò)路徑及數(shù)據(jù)庫(kù)信息；智能分片與路由規(guī)劃：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)片傳輸路徑；低開(kāi)銷(xiāo)CDC與多級(jí)緩存：通過(guò)事務(wù)日志解析捕獲變更，結(jié)合內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空特征學(xué)習(xí)的海表溫度缺失數(shù)據(jù)重構(gòu)方法，屬于海洋數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：先獲取目標(biāo)海域原始衛(wèi)星海表溫度數(shù)據(jù)并預(yù)處理，離散化為動(dòng)態(tài)網(wǎng)格單元集合，每個(gè)網(wǎng)格含空間位置和海表溫度狀態(tài)屬性；再識(shí)別有效觀測(cè)值的源動(dòng)態(tài)網(wǎng)格單元和數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評(píng)估與自動(dòng)修復(fù)方法及系統(tǒng)，方法包括：接收待處理的目標(biāo)數(shù)據(jù)資產(chǎn)并輸入多維度聯(lián)合質(zhì)量評(píng)分引擎，生成包含完整性缺陷圖譜、分布異常熱力圖及語(yǔ)義沖突鏈路的綜合質(zhì)量評(píng)估報(bào)告；基于綜合質(zhì)量評(píng)估報(bào)告，利用規(guī)則與學(xué)習(xí)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種索引優(yōu)化方法及其裝置。包括：基于目標(biāo)數(shù)據(jù)的字段值將目標(biāo)數(shù)據(jù)離散化，形成多個(gè)數(shù)據(jù)集合；基于數(shù)據(jù)集合的第一屬性信息確定數(shù)據(jù)集合的索引類型；基于索引類型為數(shù)據(jù)集合創(chuàng)建區(qū)間索引。本申請(qǐng)的方法，不僅可以有效減少索引占用的存儲(chǔ)空間，降低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種多源北斗時(shí)空大數(shù)據(jù)的全生命周期整合管理方法，包括：采集不同來(lái)源的北斗時(shí)空大數(shù)據(jù)，依據(jù)全生命周期構(gòu)成若干主題產(chǎn)品的處理流程；得到各主題產(chǎn)品各環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)并生成主題產(chǎn)品分析圖結(jié)構(gòu)；量化各節(jié)點(diǎn)的公用權(quán)重；得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了水利大數(shù)據(jù)的流域協(xié)同預(yù)報(bào)優(yōu)化系統(tǒng)及方法，屬于水利預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域。方法通過(guò)設(shè)置流域監(jiān)測(cè)站點(diǎn)并部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器，劃分監(jiān)測(cè)區(qū)域并同步時(shí)間戳，綁定站點(diǎn)標(biāo)識(shí)生成水文特征流，構(gòu)建全流域數(shù)據(jù)化矩陣，計(jì)算狀態(tài)差異更新矩陣元素，最終生成下游站點(diǎn)協(xié)同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶有私有保護(hù)特性的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，接收待處理的查詢語(yǔ)句；按照查詢語(yǔ)句及其內(nèi)的目標(biāo)關(guān)鍵字生成攜帶有保護(hù)標(biāo)記的查詢塊集合，以構(gòu)建攜帶有保護(hù)標(biāo)記的目標(biāo)語(yǔ)法樹(shù)結(jié)構(gòu)；在基于目標(biāo)語(yǔ)法樹(shù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建語(yǔ)義樹(shù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程中，維護(hù)層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于票務(wù)超售控制技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于客流自適應(yīng)的班線超售控制系統(tǒng)及控制方法，主要方案為：通過(guò)虛擬查詢及購(gòu)票終端獲取票務(wù)查詢、購(gòu)買(mǎi)指令的來(lái)源類型，并生成自動(dòng)化查詢、購(gòu)票指令；通過(guò)票務(wù)查詢服務(wù)器接收自動(dòng)化查詢指令和用戶查詢指令，并判斷用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N緩存數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：數(shù)據(jù)操作攔截器實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句，若數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句的執(zhí)行引起數(shù)據(jù)庫(kù)變更，則根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)語(yǔ)句生成緩存失效事件，并將緩存失效事件發(fā)送給事務(wù)感知事件調(diào)度器，事務(wù)感知事件調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)，用于改善多數(shù)據(jù)同時(shí)處理時(shí)整體處理時(shí)間拉長(zhǎng)導(dǎo)致部分重要數(shù)據(jù)處理延遲問(wèn)題，包括識(shí)別工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)源類型，并導(dǎo)入數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)庫(kù)獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分區(qū)，檢測(cè)各數(shù)據(jù)分區(qū)的傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)分布式節(jié)點(diǎn)集群讀取大數(shù)據(jù)平臺(tái)中待處理數(shù)據(jù)的分布查詢信息，并提取分布式節(jié)點(diǎn)集群中所有節(jié)點(diǎn)上的查詢梯度約束；對(duì)查詢演化序列進(jìn)行并行匹配，得到查詢檢索狀態(tài)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)并行標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、系統(tǒng)及其介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括以下具體步驟：對(duì)所要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，根據(jù)分類匯總的數(shù)據(jù)，繪制時(shí)間柱狀圖，使用時(shí)間柱狀圖顯示數(shù)據(jù)信息，對(duì)時(shí)間柱狀圖進(jìn)行管控，對(duì)時(shí)間柱狀圖進(jìn)行顯示管控，根據(jù)時(shí)間柱狀圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的知識(shí)問(wèn)答快速處理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)圖譜，通過(guò)混合檢索策略融合收集的多源教學(xué)數(shù)據(jù)，所述混合檢索策略包括語(yǔ)義檢索、向量檢索及元數(shù)據(jù)檢索；基于RAG增強(qiáng)框架執(zhí)行多級(jí)問(wèn)答處理，解析多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種生命意義感檢測(cè)方法及裝置。該方法包括：基于多篇科學(xué)文獻(xiàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜；獲取用于訓(xùn)練的文本數(shù)據(jù)；將所述知識(shí)圖譜作為大語(yǔ)言模型的背景知識(shí)，通過(guò)所述大語(yǔ)言模型生成所述文本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的知識(shí)描述文本；基于所述文本數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及語(yǔ)義分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于語(yǔ)義分析的AI智能體問(wèn)答文本生成方法，包括：獲取每個(gè)問(wèn)題對(duì)的問(wèn)題關(guān)鍵詞集合和問(wèn)答關(guān)鍵詞集合；計(jì)算各關(guān)鍵詞的語(yǔ)義變化向量，進(jìn)而獲取每個(gè)問(wèn)題對(duì)的問(wèn)題關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞的語(yǔ)義異常偏差；結(jié)合問(wèn)題關(guān)鍵詞集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供可交互的多模態(tài)人工智能數(shù)字人自動(dòng)講解方法及系統(tǒng)，涉及人工智能體數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)將文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化文件，利用多模態(tài)人工智能模型解析圖片序列得到文本內(nèi)容，采用大語(yǔ)言模型及人工智能體構(gòu)建講解文本，并通過(guò)人工智能體將音頻與數(shù)字人及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的RAG系統(tǒng)評(píng)估數(shù)據(jù)集自動(dòng)合成方法和裝置，其中，該方法包括：獲取RAG系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)，并從知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)垂直領(lǐng)域的關(guān)鍵詞和相關(guān)的文檔；根據(jù)關(guān)鍵詞和文檔，利用預(yù)設(shè)的提示詞模版合成初始問(wèn)答對(duì)；構(gòu)建初始問(wèn)答對(duì)的獎(jiǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種文字寫(xiě)作修正輔助方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的當(dāng)前文字描述，提取實(shí)體文本并進(jìn)行語(yǔ)義排序，生成實(shí)體文本序列；通過(guò)詞向量模型識(shí)別各實(shí)體文本的規(guī)范得分、情感得分和行文對(duì)象級(jí)別，生成第一投影點(diǎn)；以每個(gè)實(shí)體文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的可視化場(chǎng)景方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)字孿生與可視化建模技術(shù)領(lǐng)域，包括采集多格式源數(shù)據(jù)進(jìn)行字段標(biāo)準(zhǔn)映射，將字段標(biāo)準(zhǔn)映射后的多格式源數(shù)據(jù)執(zhí)行一致性校驗(yàn)；將一致性校驗(yàn)后的多格式源數(shù)據(jù)寫(xiě)入待融合緩沖區(qū)，在待融合緩沖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)和管理方法，該方法包括：基于集群創(chuàng)建指令確定集群部署策略，根據(jù)集群部署策略創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的Zone，并確定各個(gè)Zone的副本數(shù)量；根據(jù)各個(gè)Zone的副本數(shù)量和圖數(shù)據(jù)庫(kù)配置的總分片數(shù)，在各Zone的物理機(jī)上輪詢分配分片副...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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