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								      本發(fā)明涉及農業(yè)數據化技術領域，具體涉及結合多源異構數據的農業(yè)氣象智能決策支持方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1.多源異構數據獲取與處理：通過官方、監(jiān)測設備獲取農業(yè)多源異構數據，并對多源異構數據進行預處理；步驟S2.數據提取與融合：依據關聯性...
								
            
							
            
							
						
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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)識別方法，包括如下步驟：S1、獲取目標區(qū)域歷史多源氣象數據；S2、對原始氣象數據進行清洗與補全；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據為輸入因子，將標準氣象預處理張量數據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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								      本申請公開了一種濕式氣柜失效可能性量化評估方法及相關裝置，涉及工業(yè)安全技術領域，該方法包括：獲取濕式氣柜各組件的先驗失效概率、Gamma分布參數和歷史故障數據；根據所述歷史故障數據，對各組件的先驗失效概率進行修正，得到各組件修正后的后驗失效...
								
            
							
            
							
						
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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測方法及系統(tǒng)，首先采用Pearson相關系數分析對不同種類極端天氣條件進行特征提取，篩選出與該種極端天氣類型高度相關的氣象特征；再利用主成分分析法對篩選出的氣象特征進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，公開了一種基于時序知識圖譜補全的診療路徑預測方法，包括獲取診療知識圖譜快照序列；根據時間先后與臨床路徑特征將診療知識圖譜快照序列劃分為長期、中期和短期三類診療信息子圖，并對三類診療信息子圖進行結構編碼，得到不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于XGBoost的打葉復烤過程參數智能化預測方法，包括以下步驟：S1、構建打葉復烤過程的參數智能化預測模塊，S2、采集PLC控制系統(tǒng)中的時序工藝數據，同時將數據導出為表格，S3、對導出的數據進行預處理，使用Python透視...
								
            
							
            
							
						
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								      基于人工智能驅動的濕地系統(tǒng)塑料污染智能降解系統(tǒng)，涉及生態(tài)環(huán)境保護與人工智能融合領域。解決了現有濕地系統(tǒng)缺乏對微塑料遷移行為的實時監(jiān)測和預測能力，微生物降解技術與濕地系統(tǒng)的結合不夠緊密，難以實現微塑料的高效降解的問題。本發(fā)明系統(tǒng)采用AI行為路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種一體化無線振動監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于機械振動或聲波測量的技術領域，包括：獲取無線振動傳感信號，對監(jiān)測對象進行振動監(jiān)測，與云端服務器建立數據交互，將振動特征向量和多源傳感數據的時間序列進行拼接，得到拼接特征向量，將拼接特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種水體富營養(yǎng)化評價方法、設備和存儲介質。該方法包括：基于決策指標及其對應的待評價水體的檢測數據生成樣本數據集，并根據樣本數據集構建對象矩陣，其中，決策指標包括總氮、總磷、葉綠素a、高錳酸鹽指數和透明度；根據對象矩陣構建目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種標簽分級消息傳遞的知識圖譜節(jié)點重要性評價方法，涉及自然語言處理技術領域，該方法為對知識圖譜數據進行信息提取，得到語義信息和結構信息；采用聚類算法得到新的節(jié)點標簽并使用新的標簽訓練節(jié)點分類器，利用節(jié)點分類器對語義信息和結構信息進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于三相分離器的能效評估分析方法，通過監(jiān)測溫度、流量及油/水/氣濃度等參數的變化量，觸發(fā)權重動態(tài)調整策略。針對油相、水相、氣相濃度變化，設計差異化的權重調整規(guī)則，通過設定不同參數變化閾值對應的權重調整幅度差異(如油相變化對流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N大模型的評測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，通過獲取多任務、多場景下的評測集；將評測用例中的問題輸入到待評測大模型中，生成實際評測答案；基于生成的實際評測答案、預期答案及多維度評測指標構建評測提示詞。將評測提示詞輸入到預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化消防在線數據采集系統(tǒng)，涉及智能消防技術領域，包括消防在線數據分析模塊，用于對所述預處理數據集進行分析得到第一特征系數和第二特征系數；可用性判斷模塊，用于將所述第一特征系數和第二特征系數輸入到數據驗證模型，輸出可用性評估...
								
            
							
            
							
						
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								      一種物理信息神經網絡與領域泛化結合的諧波減速器壽命預測方法，通過自注意力機制對傳感器時序數據進行特征提取，基于提取特征，一方面由多層感知機(MLP)輸出剩余使用壽命(RUL)估計，一方面計算最大均值差異(MMD)以量化不同樣本間數據分布的偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多源異構數據的表面殘余應力智能預測方法，包括如下步驟：步驟一：通過智能制造產線實時采集動態(tài)異構數據，構建多物理場耦合的殘余應力預測基準數據集；步驟二：基于改進型深度卷積神經網絡對所述動態(tài)異構數據進行特征識別，提取殘余應力敏感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合人工智能與多維類比預報的降水影響因子分離方法，涉及氣象技術領域，分離步驟為：S1、數據準備與預處理，從氣象再分析數據中提取多維大氣變量與降水數據，進行標準化處理與一致性處理；S2、多維相似個例選擇，基于多變量綜合相似性指數，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及復合絕緣子檢測技術領域，具體涉及一種超高壓線路復合絕緣子典型缺陷自主識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集超高壓線路復合絕緣子的巡檢圖像；利用可見光圖像和紅外圖像中的顏色特征以及與環(huán)境濕度之間的關系，計算溫升特征系數；然后再結合復合絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大語言模型知識增強的跨語言實體對齊方法，屬于知識圖譜對齊領域。所述方法，首先，運用大語言模型來增強實體和關系嵌入，提升訓練過程中正負樣本的區(qū)分度；然后，引入適應性融合加權來減弱各類嵌入的噪聲，并且，引入雙向柔性投票在無標簽...
								
            
							
            
							
						
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