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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明屬于人工智能與海洋學相結合的技術領域，本發(fā)明提出一種預測全球海洋環(huán)境的方法、計算設備及存儲介質，構建海洋環(huán)境預測深度學習模型，以標準氣象預處理張量數(shù)據(jù)為輸入因子，將標準氣象預處理張量數(shù)據(jù)通過海洋模型混合器混合預測獲得指定時間步長的全球...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及技術領域，具體為一種基于AWG的量子信號噪聲控制方法，包括以下步驟，本發(fā)明中，通過精確采樣量子信號的幅度與頻率波動，采用信號熵優(yōu)化對信號變化進行分析，噪聲特征在信號傳輸過程中實時捕捉，不僅提高了噪聲特征提取的準確性，還通過模糊自適...
								
            
							
            
							
						
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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)識別方法，包括如下步驟：S1、獲取目標區(qū)域歷史多源氣象數(shù)據(jù)；S2、對原始氣象數(shù)據(jù)進行清洗與補全；S3、標注天氣系統(tǒng)種類與位置，構建訓練集；S4、訓練單源氣象特征提取模型；S5、融合單源特征，訓練集成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)數(shù)據(jù)化技術領域，具體涉及結合多源異構數(shù)據(jù)的農業(yè)氣象智能決策支持方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1.多源異構數(shù)據(jù)獲取與處理：通過官方、監(jiān)測設備獲取農業(yè)多源異構數(shù)據(jù)，并對多源異構數(shù)據(jù)進行預處理；步驟S2.數(shù)據(jù)提取與融合：依據(jù)關聯(lián)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的是一種基于FPGA的改進型Morlet小波變換硬件實現(xiàn)方法，屬于數(shù)字信號處理技術領域。其特征是：該系統(tǒng)通過參數(shù)化小波基函數(shù)設計、滑動濾波預處理模塊、并行FIR濾波器架構優(yōu)化、雙時鐘域流水線控制及自適應符號率估計算法，解決了傳統(tǒng)M...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及數(shù)據(jù)挖掘技術領域，具體涉及一種內容挖掘方法、內容挖掘裝置、存儲介質及電子設備。該內容挖掘方法包括：提取社交媒體平臺中的熱點內容；在存在所述熱點內容的詳情頁面時，基于所述詳情頁面進行關鍵詞提取得到熱點關鍵詞；在不存在所述詳情頁面時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種上車點推薦方法、裝置和計算機程序產品，應用于乘客用戶的客戶端，方法包括：接收推薦上車點的信息，在頁面上展示地圖顯示區(qū)域、用以選擇當前上車點的第一頁面元素和用以選擇推薦上車點的第二頁面元素。然后，乘客用戶的客戶端響應于選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文化旅游導覽技術領域，具體涉及基于人工智能與物聯(lián)網的海洋文化智能導覽系統(tǒng)，集多源數(shù)據(jù)采集、上下文語義理解、用戶畫像構建、個性化內容推薦及自適應內容呈現(xiàn)于一體，系統(tǒng)通過采集用戶語音、位置、面部圖像及環(huán)境信息，實現(xiàn)精準數(shù)據(jù)獲取；結合語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種自動化收集和提取企業(yè)創(chuàng)新活動信息方法及系統(tǒng)，通過S1基于TF?IDF的關鍵詞抽取算法，建立創(chuàng)新活動信息的特征詞庫；S2掃描目標網站的網頁結構，定位到目標網頁并獲取網頁源代碼；S3依據(jù)HTML標簽進行分塊，得到待識別文本塊；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種信息展示方法、裝置及電子設備，涉及計算機技術領域，該方法包括：響應于用戶輸入的目標搜索詞，從各個候選關鍵詞中，選取與目標搜索詞相匹配的候選關鍵詞，作為目標候選關鍵詞；其中，每一候選關鍵詞對應有至少一個描述文本，每一描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及空間數(shù)據(jù)處理技術領域，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：基于動態(tài)時間彎曲算法，收集時間序列數(shù)據(jù)中的特征點，通過時間窗口限定和局部權重調整，執(zhí)行特征點間的距離計算。本發(fā)明中，通過動態(tài)時間彎曲算法，特征點的收集更為精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種支持異構群智感知平臺共享可信工人資源的數(shù)據(jù)收集方法，涉及群智網絡可信計算、質量保障的數(shù)據(jù)收集領域。異構感知平臺是指從事不同類型數(shù)據(jù)收集任務的群智感知平臺，每個平臺都能獨自發(fā)布任務，招募多個工人并使用真相發(fā)現(xiàn)算法聚合工人提交的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工人任務完成記錄和隱私保護的提高數(shù)據(jù)收集質量方法，涉及群智網絡中的可信計算和數(shù)據(jù)收集領域。網絡結構由任務平臺、信譽管理中心、數(shù)據(jù)需求方以及工人組成。在網絡中，任務平臺發(fā)布任務，招募多個工人來收集目標數(shù)據(jù)，本發(fā)明通過設計隱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設備及計算機程序產品，該數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取當前線程待執(zhí)行的第一數(shù)據(jù)下載任務，并確定所述第一數(shù)據(jù)下載任務的第一任務標識；在緩存池中查詢所述第一任務標識，其中，所述緩存池中存儲有已刪除的數(shù)據(jù)下載任務的任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種支持多種接口的芯片間通信軟件系統(tǒng)，包括以下原料及其重量分數(shù)：包括ICCOM核心模塊、冗余計算模塊、底層通信模塊；所述ICCOM核心模塊用于負責完成設備的初始化工作；所述冗余計算模塊用于執(zhí)行冗余計算和一致性檢查；所述底層通信模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種高速AHB轉低速EMIF總線控制器及其控制方法，包括：主控單元、高速AHB總線、協(xié)議轉換控制器單元、低速EMIF總線和EMIF接口外設；主控單元用于實現(xiàn)高速處理器訪問低速外設；協(xié)議轉換控制器單元連接高速AHB總線和低速EMIF...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種RTE接口測試方法、測試裝置、計算機存儲介質和電子設備，其中，所述方法包括：獲取RTE接口的連接狀態(tài)；在檢測到連接狀態(tài)為下層連接狀態(tài)的情況下，獲取RTE接口的接口類型和當前連接交互信息；確定對應于接口類型和當前連接交互信息的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向自動駕駛仿真安全測試方法及裝置，包括：生成全量評測任務參數(shù)集；根據(jù)所述全量評測任務參數(shù)集創(chuàng)建評測任務序列，當執(zhí)行評測任務序列中任一場景評測任務時，遍歷自動駕駛仿真安全測試中所有的服務器，計算出所有的服務器對應的服務器評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明是一種基于場景代表性的自動駕駛系統(tǒng)測試覆蓋率評價方法。包括以下步驟：步驟一、明確邏輯場景參數(shù)空間并且采樣得到的具體場景參數(shù)集合S；步驟二、建立場景代表性量化評價方法；步驟三、對測試覆蓋率進行量化評價。本發(fā)明通過設定場景代表性量化評估指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫空間告警智能處理方法及系統(tǒng)，包括：從多個監(jiān)控平臺實時訂閱原始告警消息，并對原始告警消息進行預處理，以生成包含實例ID與告警時間戳的結構化任務隊列；基于實例ID提取對應數(shù)據(jù)庫實例的72小時歷史使用率數(shù)據(jù)，歷史使用率數(shù)據(jù)包...
								
            
							
            
							
						
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