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								      一種基于人工智能的城市設(shè)計(jì)噪聲優(yōu)化方法和系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)建筑形態(tài)與噪聲測(cè)量數(shù)據(jù)預(yù)處理，經(jīng)噪聲仿真驗(yàn)證后構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；通過(guò)分層參數(shù)化框架生成三維城市模型及測(cè)量點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算結(jié)構(gòu)噪聲水平并結(jié)合規(guī)劃約束實(shí)時(shí)驗(yàn)證，提供結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)空間、噪聲基礎(chǔ)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了網(wǎng)架側(cè)向連接維護(hù)系統(tǒng)分縫參數(shù)確定方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域；通過(guò)構(gòu)建有限元模型并進(jìn)行多學(xué)科仿真分析，能夠綜合考慮結(jié)構(gòu)受力、材料特性、施工誤差等因素，精準(zhǔn)確定豎向分縫的寬度和尺寸，避免分縫過(guò)寬或過(guò)窄帶來(lái)的問(wèn)題；結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于具身智能設(shè)備隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，具身智能設(shè)備方法包括：在接收到預(yù)置在具身智能設(shè)備的傳感器采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，將多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)動(dòng)態(tài)隱私沙箱內(nèi)，預(yù)設(shè)動(dòng)態(tài)隱私沙箱是由可信執(zhí)行環(huán)境芯片構(gòu)建的隔離執(zhí)行環(huán)境；在預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及配電網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于多尺度配電網(wǎng)模型的矢量切片服務(wù)分級(jí)管理系統(tǒng)，包括：語(yǔ)義矢量切片生成模塊，用于生成資產(chǎn)圖層并寫(xiě)入電力語(yǔ)義屬性，計(jì)算瓦片敏感度等級(jí)；增量切片推送模塊，用于根據(jù)配電網(wǎng)運(yùn)行事件信息生成增量瓦片數(shù)據(jù)，并更新實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)基于語(yǔ)義敏感對(duì)比學(xué)習(xí)和圖表示的漏洞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于漏洞檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，將源代碼和變換后的代碼輸入至漏洞檢測(cè)模型進(jìn)行處理，得到漏洞分類結(jié)果；漏洞檢測(cè)模型包括語(yǔ)義學(xué)習(xí)模塊、圖表示學(xué)習(xí)模塊、特征融合模塊和支持向量機(jī)；其中，漏洞檢測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了變壓器狀態(tài)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域的一種變壓器狀態(tài)評(píng)估方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)由于狀態(tài)量繁雜，證據(jù)數(shù)量多而導(dǎo)致的評(píng)估不準(zhǔn)確的問(wèn)題。方法包括：對(duì)獲取到的變壓器多參量光學(xué)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后數(shù)據(jù)；利用多層感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的用戶異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)采集、用戶行為評(píng)估模型設(shè)計(jì)、正常行為訓(xùn)練設(shè)計(jì)、已標(biāo)注異常校準(zhǔn)設(shè)計(jì)、平衡加權(quán)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練銜接策略、異常評(píng)估、參數(shù)調(diào)整和用戶異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。本發(fā)明屬于行為監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體是指基于人工智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于知識(shí)圖譜的電力數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源建立數(shù)據(jù)來(lái)源二叉樹(shù)，將電力數(shù)據(jù)與電力知識(shí)圖譜中的實(shí)體進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射；按照層級(jí)順序從數(shù)據(jù)來(lái)源二叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)分層提取得到第一數(shù)據(jù)特征，基于第一數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多信息融合的單階段多事件檢測(cè)方法、裝置和設(shè)備。方法包括：構(gòu)建多事件檢測(cè)模型；其中，輸入模塊將輸入的文本樣本和事件類型集合連接得到多信息表示輸入；聯(lián)合編碼模塊對(duì)多信息表示輸入中的文本樣本和事件類型集合進(jìn)行聯(lián)合編碼，輸出含多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了風(fēng)機(jī)葉片覆冰監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：采集多源數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)包括在風(fēng)機(jī)葉片預(yù)設(shè)位置布置多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)、環(huán)境氣象數(shù)據(jù)和風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)；將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并對(duì)融合后數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      基于相空間張量高階奇異值分解的OLTC故障診斷方法，涉及有載分接開(kāi)關(guān)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，用于利用多測(cè)點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)的特征信息，實(shí)現(xiàn)OLTC機(jī)械故障的精確診斷。包括步驟：S1、OLTC振動(dòng)信號(hào)相空間張量表示；S2、基于高階奇異值分解HOSVD分解相...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及配電網(wǎng)領(lǐng)域，具體涉及公開(kāi)了一種高壓輸電線路故障的識(shí)別及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本包括高壓輸電線路的電信號(hào)時(shí)序數(shù)據(jù)及其真實(shí)狀態(tài)；使用訓(xùn)練樣本對(duì)預(yù)設(shè)的識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的識(shí)別模型，識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提供一種基于聚類與密度評(píng)估的離散電磁信號(hào)樣本回放方法及裝置，該方法包括：對(duì)離散電磁信號(hào)的樣本進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的樣本進(jìn)行聚類與重要性評(píng)估，得到有序回放樣本集；對(duì)有序回放樣本集中的樣本進(jìn)行密度評(píng)估...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種腦機(jī)接口信號(hào)增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：將設(shè)定的條件模態(tài)腦數(shù)據(jù)分別與各目標(biāo)模態(tài)腦數(shù)據(jù)組成多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對(duì)，通過(guò)腦數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練特征提取模塊輸出多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對(duì)的異質(zhì)空間特征，通過(guò)超維度對(duì)齊模塊利用變換矩陣將得到多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，用于訓(xùn)練醫(yī)療報(bào)告解讀大語(yǔ)言模型，以使得訓(xùn)練得到的醫(yī)療報(bào)告解讀大語(yǔ)言模型既能輸出與輸入的目標(biāo)醫(yī)療報(bào)告和目標(biāo)待解答問(wèn)題對(duì)應(yīng)的目標(biāo)醫(yī)療報(bào)告解讀結(jié)果，又能輸出用于描述基于目標(biāo)醫(yī)療報(bào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多輪對(duì)話樣本數(shù)據(jù)生成的方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，該方法可以包括：將對(duì)話提示信息輸入到大語(yǔ)言模型中，生成符合所述對(duì)話提示信息中的對(duì)話目標(biāo)的系統(tǒng)回復(fù)信息；其中，所述對(duì)話提示信息還包括：種子對(duì)話內(nèi)容；所述系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種工業(yè)設(shè)備軌跡誤差大數(shù)據(jù)分析與智能補(bǔ)償方法及系統(tǒng)，涉及智能誤差補(bǔ)償技術(shù)領(lǐng)域，包括采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并分段處理，提取運(yùn)動(dòng)特征生成特征指紋并與特征指紋庫(kù)比對(duì)計(jì)算特征偏差；將特征偏差分配至多智能體分析區(qū)域誤差特征，構(gòu)建誤差傳遞鏈；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及赤潮預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時(shí)間區(qū)間與低秩時(shí)頻Trasformer的赤潮預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括獲取海洋赤潮多源數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；利用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征融合；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及石油生產(chǎn)領(lǐng)域，提供一種石油生產(chǎn)流程自主診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分割得到生產(chǎn)數(shù)據(jù)序列，提取目標(biāo)診斷數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)；進(jìn)行去中心化并計(jì)算協(xié)方差矩陣和特征值，從而得到空間特征維度后，進(jìn)行投影得到投影特征，投影得到...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)與自我學(xué)習(xí)的方法，屬于光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集光伏電站的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化特征集進(jìn)行在線增量學(xué)習(xí)，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)發(fā)電量初始預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行量化評(píng)估和優(yōu)化；對(duì)歷史光伏發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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