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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種多源異構(gòu)總線數(shù)據(jù)并行采集記錄方法及其系統(tǒng)，包括：初始化任務(wù)周期和最大采樣周期；基于任務(wù)周期對任務(wù)隊(duì)列中的任務(wù)進(jìn)行調(diào)度，設(shè)置時間步長并標(biāo)記可調(diào)度任務(wù)；根據(jù)可調(diào)度任務(wù)數(shù)量設(shè)置采樣通道并分配給采樣線程；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種面向數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的多維度特征動態(tài)封裝方法及系統(tǒng)，包括獲取預(yù)設(shè)特征模型集合并分析各特征模型間的依賴關(guān)系，構(gòu)建有向圖；若檢測到循環(huán)依賴，斷開邊權(quán)重最小的邊，得到特征計(jì)算順序；接收特征封裝請求，計(jì)算權(quán)威性因子、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于模型的問答測試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)以及產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，將問答題目分別輸入至目標(biāo)模型和基準(zhǔn)模型，對應(yīng)得到第一問答結(jié)果和第二問答結(jié)果。根據(jù)問答題目的類型調(diào)用對應(yīng)的評分機(jī)制，對第一問答結(jié)果和第二問答結(jié)果進(jìn)行評分對比，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于共享知識挖掘的增量多語言文本識別方法及系統(tǒng)，涉及文本檢測識別技術(shù)領(lǐng)域，訓(xùn)練得到特定于當(dāng)前語言的特色識別器；將回放集和當(dāng)前語言的數(shù)據(jù)集送入所有特色識別器，基于所有特色識別器的預(yù)測一致性，挖掘語言之間潛在的共享字符和共享單詞；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于損失閾值和動態(tài)權(quán)重的自適應(yīng)醫(yī)學(xué)文本分類方法，對預(yù)先獲取的醫(yī)療文本進(jìn)行預(yù)處理，然后使用分詞器進(jìn)行文本分詞，生成對應(yīng)的字符序列并進(jìn)行語義特征編碼；基于樣本損失分布確定易或難樣本閾值，并在后續(xù)每輪訓(xùn)練中依據(jù)該閾值對樣本進(jìn)行易或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識抽取技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大模型的知識圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過對話狀態(tài)跟蹤器獲取用戶當(dāng)前輸入語句，將語句輸入BERT意圖分類模型進(jìn)行領(lǐng)域標(biāo)簽解析、行為類型識別、情感傾向檢測，輸出三維分類向量，基于LSTM序列標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于目標(biāo)檢測和多模態(tài)大模型的智能審核方法及裝置，涉及云資源評估技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：進(jìn)行數(shù)據(jù)集收集；步驟2：搭建文本審核服務(wù)；步驟3：搭建音頻審核服務(wù)；步驟4：訓(xùn)練目標(biāo)檢測審核模型；步驟5：搭建圖像和視頻審核服務(wù)；本發(fā)明通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像跨域檢索技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像跨域檢索方法及系統(tǒng)，包括：獲取MRI圖像和CT圖像；基于雙向生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行所獲取圖像的無監(jiān)督跨域映射，計(jì)算跨域映射的對抗損失函數(shù)；基于多層級循環(huán)一致性約束機(jī)制，計(jì)算梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于行為數(shù)據(jù)挖掘的旅游搭子個性化推薦方法，涉及旅游服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該推薦方法包括收集旅游場景中用戶的多組行為源數(shù)據(jù)；依據(jù)上述行為源數(shù)據(jù)確定不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息；按照不同的數(shù)據(jù)挖掘時間間隔信息得到多批行為樣本組合；對多批行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的單據(jù)類型推薦方法，屬于財務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：提取單據(jù)處理規(guī)則文件的文本內(nèi)容，并對所述文本內(nèi)容進(jìn)行切分，以得到所述單據(jù)處理規(guī)則文件的靜態(tài)處理規(guī)則；通過預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則挖掘模型，以及歷史審核單據(jù)類型推薦結(jié)果，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于知識圖譜與鄰接圖協(xié)同采樣的信息推薦方法及裝置，涉及信息推薦技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取用戶歷史交互數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組，并與項(xiàng)目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識圖譜；通過投影變換進(jìn)行表示對齊得到初始嵌入表示；通過有偏隨機(jī)游走進(jìn)行多跳鄰居采樣得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于GNSS軌跡處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種面向位置軌跡快速檢索的GNSS軌跡數(shù)據(jù)存儲與查詢方法。用戶上傳軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)位置轉(zhuǎn)換后，采用Redis數(shù)據(jù)庫和MySQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式存儲軌跡數(shù)據(jù)；Redis數(shù)據(jù)庫存儲當(dāng)日用戶軌跡數(shù)據(jù)，MySQL數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種頁面異常監(jiān)測方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取采集配置信息，根據(jù)采集配置信息來執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)采集操作，能夠通過采集配置獲取到用戶關(guān)注的且對頁面異常分析有用的信息，同時在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時，通過主執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于底棲動物監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種可涉水不同類型河流大型底棲無脊椎動物監(jiān)測方法，通過河流類型進(jìn)行劃分、監(jiān)測點(diǎn)位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計(jì)樣品中大型底棲無脊椎動物的種類和數(shù)量等5個主要步驟，給出一種可涉水河流大型底棲無脊椎動物監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動處理系統(tǒng)，涉及超導(dǎo)線臨界電流測量技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括以下步驟：獲取超導(dǎo)線U?I測量數(shù)據(jù)，生成初始U?I曲線；根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合，生成背底函數(shù)直線；采用初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及用于軸承檢測的示波器信號數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過示波器采集軸承振動數(shù)據(jù)，提取第一時刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析，獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列；同理，對第二時刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列，對齊兩個頻率序列得到頻率匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機(jī)交互方法，該方法實(shí)時獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù)；針對任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)，獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評估值和實(shí)時響應(yīng)性能評估值，得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補(bǔ)償值；利用最優(yōu)性能補(bǔ)償值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達(dá)方向估計(jì)方法，屬于陣列信號處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度，提高抗噪性；結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動估計(jì)信號功率與噪聲功率，避免依賴信源數(shù)信息；通過支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種救援直升機(jī)的健康狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及航空工程技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，建立集成化的數(shù)據(jù)匯聚平臺，同步采集飛行運(yùn)行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測指標(biāo)，全面覆蓋旋翼裝置、動力傳輸單元、推進(jìn)裝置及海域氣候條件關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的鉆井多參數(shù)協(xié)同預(yù)測方法和裝置，該方法包括：從目標(biāo)井的多維鉆井參數(shù)中選取預(yù)測目標(biāo)和輸入?yún)?shù)組合，根據(jù)預(yù)測目標(biāo)構(gòu)建任務(wù)集，任務(wù)集包括多個針對預(yù)測目標(biāo)的預(yù)測任務(wù)，各預(yù)測任務(wù)存在關(guān)聯(lián)；將各預(yù)測任務(wù)的輸入?yún)?shù)組合輸入至...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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