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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取當(dāng)前線程待執(zhí)行的第一數(shù)據(jù)下載任務(wù)，并確定所述第一數(shù)據(jù)下載任務(wù)的第一任務(wù)標(biāo)識(shí)；在緩存池中查詢所述第一任務(wù)標(biāo)識(shí)，其中，所述緩存池中存儲(chǔ)有已刪除的數(shù)據(jù)下載任務(wù)的任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工人任務(wù)完成記錄和隱私保護(hù)的提高數(shù)據(jù)收集質(zhì)量方法，涉及群智網(wǎng)絡(luò)中的可信計(jì)算和數(shù)據(jù)收集領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由任務(wù)平臺(tái)、信譽(yù)管理中心、數(shù)據(jù)需求方以及工人組成。在網(wǎng)絡(luò)中，任務(wù)平臺(tái)發(fā)布任務(wù)，招募多個(gè)工人來(lái)收集目標(biāo)數(shù)據(jù)，本發(fā)明通過(guò)設(shè)計(jì)隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種支持異構(gòu)群智感知平臺(tái)共享可信工人資源的數(shù)據(jù)收集方法，涉及群智網(wǎng)絡(luò)可信計(jì)算、質(zhì)量保障的數(shù)據(jù)收集領(lǐng)域。異構(gòu)感知平臺(tái)是指從事不同類型數(shù)據(jù)收集任務(wù)的群智感知平臺(tái)，每個(gè)平臺(tái)都能獨(dú)自發(fā)布任務(wù)，招募多個(gè)工人并使用真相發(fā)現(xiàn)算法聚合工人提交的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種地理信息數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲算法，收集時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的特征點(diǎn)，通過(guò)時(shí)間窗口限定和局部權(quán)重調(diào)整，執(zhí)行特征點(diǎn)間的距離計(jì)算。本發(fā)明中，通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲算法，特征點(diǎn)的收集更為精...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種信息展示方法、裝置及電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于用戶輸入的目標(biāo)搜索詞，從各個(gè)候選關(guān)鍵詞中，選取與目標(biāo)搜索詞相匹配的候選關(guān)鍵詞，作為目標(biāo)候選關(guān)鍵詞；其中，每一候選關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)有至少一個(gè)描述文本，每一描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種自動(dòng)化收集和提取企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)信息方法及系統(tǒng)，通過(guò)S1基于TF?IDF的關(guān)鍵詞抽取算法，建立創(chuàng)新活動(dòng)信息的特征詞庫(kù)；S2掃描目標(biāo)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，定位到目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)并獲取網(wǎng)頁(yè)源代碼；S3依據(jù)HTML標(biāo)簽進(jìn)行分塊，得到待識(shí)別文本塊；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文化旅游導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的海洋文化智能導(dǎo)覽系統(tǒng)，集多源數(shù)據(jù)采集、上下文語(yǔ)義理解、用戶畫像構(gòu)建、個(gè)性化內(nèi)容推薦及自適應(yīng)內(nèi)容呈現(xiàn)于一體，系統(tǒng)通過(guò)采集用戶語(yǔ)音、位置、面部圖像及環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取；結(jié)合語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種上車點(diǎn)推薦方法、裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，應(yīng)用于乘客用戶的客戶端，方法包括：接收推薦上車點(diǎn)的信息，在頁(yè)面上展示地圖顯示區(qū)域、用以選擇當(dāng)前上車點(diǎn)的第一頁(yè)面元素和用以選擇推薦上車點(diǎn)的第二頁(yè)面元素。然后，乘客用戶的客戶端響應(yīng)于選...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種內(nèi)容挖掘方法、內(nèi)容挖掘裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該內(nèi)容挖掘方法包括：提取社交媒體平臺(tái)中的熱點(diǎn)內(nèi)容；在存在所述熱點(diǎn)內(nèi)容的詳情頁(yè)面時(shí)，基于所述詳情頁(yè)面進(jìn)行關(guān)鍵詞提取得到熱點(diǎn)關(guān)鍵詞；在不存在所述詳情頁(yè)面時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的是一種基于FPGA的改進(jìn)型Morlet小波變換硬件實(shí)現(xiàn)方法，屬于數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。其特征是：該系統(tǒng)通過(guò)參數(shù)化小波基函數(shù)設(shè)計(jì)、滑動(dòng)濾波預(yù)處理模塊、并行FIR濾波器架構(gòu)優(yōu)化、雙時(shí)鐘域流水線控制及自適應(yīng)符號(hào)率估計(jì)算法，解決了傳統(tǒng)M...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)氣象智能決策支持方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取與處理：通過(guò)官方、監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取農(nóng)業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟S2.數(shù)據(jù)提取與融合：依據(jù)關(guān)聯(lián)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源氣象信息的天氣系統(tǒng)識(shí)別方法，包括如下步驟：S1、獲取目標(biāo)區(qū)域歷史多源氣象數(shù)據(jù)；S2、對(duì)原始?xì)庀髷?shù)據(jù)進(jìn)行清洗與補(bǔ)全；S3、標(biāo)注天氣系統(tǒng)種類與位置，構(gòu)建訓(xùn)練集；S4、訓(xùn)練單源氣象特征提取模型；S5、融合單源特征，訓(xùn)練集成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于AWG的量子信號(hào)噪聲控制方法，包括以下步驟，本發(fā)明中，通過(guò)精確采樣量子信號(hào)的幅度與頻率波動(dòng)，采用信號(hào)熵優(yōu)化對(duì)信號(hào)變化進(jìn)行分析，噪聲特征在信號(hào)傳輸過(guò)程中實(shí)時(shí)捕捉，不僅提高了噪聲特征提取的準(zhǔn)確性，還通過(guò)模糊自適...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能與海洋學(xué)相結(jié)合的技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提出一種預(yù)測(cè)全球海洋環(huán)境的方法、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，構(gòu)建海洋環(huán)境預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型，以標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)為輸入因子，將標(biāo)準(zhǔn)氣象預(yù)處理張量數(shù)據(jù)通過(guò)海洋模型混合器混合預(yù)測(cè)獲得指定時(shí)間步長(zhǎng)的全球...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種濕式氣柜失效可能性量化評(píng)估方法及相關(guān)裝置，涉及工業(yè)安全技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取濕式氣柜各組件的先驗(yàn)失效概率、Gamma分布參數(shù)和歷史故障數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史故障數(shù)據(jù)，對(duì)各組件的先驗(yàn)失效概率進(jìn)行修正，得到各組件修正后的后驗(yàn)失效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于crossformer算法的極端天氣下光伏出力短期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，首先采用Pearson相關(guān)系數(shù)分析對(duì)不同種類極端天氣條件進(jìn)行特征提取，篩選出與該種極端天氣類型高度相關(guān)的氣象特征；再利用主成分分析法對(duì)篩選出的氣象特征進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于時(shí)序知識(shí)圖譜補(bǔ)全的診療路徑預(yù)測(cè)方法，包括獲取診療知識(shí)圖譜快照序列；根據(jù)時(shí)間先后與臨床路徑特征將診療知識(shí)圖譜快照序列劃分為長(zhǎng)期、中期和短期三類診療信息子圖，并對(duì)三類診療信息子圖進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼，得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于XGBoost的打葉復(fù)烤過(guò)程參數(shù)智能化預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建打葉復(fù)烤過(guò)程的參數(shù)智能化預(yù)測(cè)模塊，S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時(shí)序工藝數(shù)據(jù)，同時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為表格，S3、對(duì)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使用Python透視...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能驅(qū)動(dòng)的濕地系統(tǒng)塑料污染智能降解系統(tǒng)，涉及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與人工智能融合領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有濕地系統(tǒng)缺乏對(duì)微塑料遷移行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)能力，微生物降解技術(shù)與濕地系統(tǒng)的結(jié)合不夠緊密，難以實(shí)現(xiàn)微塑料的高效降解的問(wèn)題。本發(fā)明系統(tǒng)采用AI行為路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種一體化無(wú)線振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于機(jī)械振動(dòng)或聲波測(cè)量的技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取無(wú)線振動(dòng)傳感信號(hào)，對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)，與云端服務(wù)器建立數(shù)據(jù)交互，將振動(dòng)特征向量和多源傳感數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行拼接，得到拼接特征向量，將拼接特征...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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