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          • 本申請公開了一種數字孿生底板的動態(tài)更新方法,涉及數據處理技術領域。上述方法根據數字孿生底板關聯(lián)業(yè)務的周期性指標對底板數據結構變更的影響強度,構建周期影響強度場;根據關聯(lián)業(yè)務的外部事件觸發(fā)因子對底板數據結構變更的影響強度,構建擾動矢量;基于數...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數據血緣分析的數據處理系統(tǒng)及方法,涉及大數據分析技術領域,本發(fā)明通過提取數據全生命周期操作信息并標注含數據源類型編碼、初始采集節(jié)點ID和全局唯一序列號的唯一標識;預處理操作信息,構建動態(tài)關聯(lián);以動態(tài)關聯(lián)構建含節(jié)點和定向邊...
          • 本發(fā)明提供一種基于數據可視化的數據資產展示分析方法及系統(tǒng),屬于數據資產展示分析技術領域,首先采集數據資產的結構特征、關聯(lián)特征及流轉特征等原始特征信息,接著進行可視化維度映射處理得到包含結構維度、關聯(lián)維度及流轉維度的可視化維度集合,依據該可視...
          • 本發(fā)明提供了數據庫關系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構建方法及自進化學習方法,屬于ER圖構建技術領域,數據庫關系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構建方法包括:S1.元數據采集與預處理;S2.領域感知元數據向量化;S3.多策略候選關系召回;S4.LLM結構化推理與驗證;S...
          • 本發(fā)明涉及基于大模型和知識圖譜的多數據標準定義沖突消解方法,屬公共數據治理和數據標準化領域。本發(fā)明包括:多數據標準定義提取與預處理;定義語義表示與大模型解析:利用大模型對每個數據項的定義進行語義分析,生成語義嵌入向量和關鍵特征;知識圖譜構建...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的多場景文本智能推薦與自動生成方法及系統(tǒng),涉及文本生成技術領域,包括通過對招聘需求信息進行實體提取形成結構化特征,利用膠囊動態(tài)路由網絡構建層次化語義向量,結合多層注意力機制與交互融合機制選擇關鍵特征,并通過儲備池網絡和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于垂直探針陣列的高頻信號采集方法及系統(tǒng),涉及信號采集技術領域,該方法包括以下步驟:采集初步信號數據,同時提取初步信號數據中的特征參數,得到初步信號特征集;獲取深度信號特征集,并將深度信號特征集與初步信號特征集結合,使用機器...
          • 本發(fā)明公開了面向教學服務機器人的語義指紋自適應訓練方法,涉及教育神經網絡實時訓練技術領域,包括課程版本語義指紋注入、實時漂移偵測與分桶定位、小樣本糾偏與高層權重補丁、分層控制增量學習調度、影子推理一致性選優(yōu)及學習資產注冊與周期校驗與追蹤六步...
          • 本申請涉及一種表格數據對比方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質;獲取待對比的兩個目標表格數據;根據預設字段映射表,從兩個目標表格數據中,確定出多個待對比字段對;待對比字段對包括兩個目標對比字段;針對每個待對比字段對中的每個目標對比字段,對目...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構數據融合分析方法及系統(tǒng),涉及數據處理技術領域。該方法包括:獲取多源異構的事件知識,抽取多源異構數據的實體信息和屬性信息;將屬性信息融合后構建多標簽分類模型,通過多標簽分類模型抽取多源異構數據的時序關系;對時序關系添加...
          • 本發(fā)明公開了基于智能水表的城市居民用水行為分類方法,涉及智慧水務技術領域。用于提升用水行為識別與異常檢測精度。首先,通過智能水表實時生成水流變化方向序列,基于穩(wěn)定持續(xù)性觸發(fā)事件捕獲,提取流量梯度及時間戳密度特征;隨后,采用自適應濾波方式消除...
          • 本申請涉及電力配電領域,尤其涉及一種電力配電設備安全運行檢測方法及系統(tǒng),方法包括步驟:構建并訓練關于電力配電設備的圖神經網絡;圖神經網絡的節(jié)點表示每個設備,采集各配電設備的運行數據;邊表示設備之間的電氣連接關系;輸入為設備的運行數據及電氣連...
          • 本發(fā)明涉及多維分析技術領域,具體涉及一種經皮穿刺針力反饋數據實時處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數據采集模塊,用于采集到經皮穿刺針所有維度的受力數據;維度影響分析模塊,用于根據單維度上受力數據的變化的不平緩的規(guī)律情況,確定單維度的異常波動系數,結合多維...
          • 本發(fā)明公開了多場景聯(lián)動電網仿真調度系統(tǒng)及方法,涉及電力系統(tǒng)仿真技術領域,系統(tǒng)包括:數據單元:用于獲取不同區(qū)域的電網數據,解析電網數據獲得異構數據,異構數據包括差異化拓撲結構、標準設備參數和規(guī)則約束;處理單元:用于基于異構數據獲得區(qū)域參數集;...
          • 本發(fā)明公開一種基于克里金插值預測的自適應多波束測線布設方法,屬于水下測繪技術領域,用于多波束測線布設,包括使用極端值加權水深模型對基于條帶覆蓋率的測線進行預測與布設,根據已測水域水深突變情況自適應調整極端值加權權重,使用克里金插值模型基于已...
          • 本發(fā)明公開了考慮資源約束與雙重準備時間的航空復材熱壓批調度方法,具體涉及航空復材智能制造技術領域,獲取熱壓成型工序相關數據,包括工件數據和熱壓罐數據,以最小化最大完工時間為目標,設計航空復材熱壓成型工序批調度目標函數;建立考慮資源約束和雙重...
          • 本發(fā)明公開了一種藥倉的顆粒落料的仿真方法和系統(tǒng),本發(fā)明涉及顆粒落料的仿真方法的技術領域,基于各個藥物顆粒的下落事件的檢測而確定各個藥物相對于藥倉的下落軌跡,并根據各個藥物相對于藥倉的下落軌跡和該監(jiān)測空間的下落模擬而確定藥物顆粒落料的仿真畫面...
          • 本發(fā)明涉及計算機模擬技術領域,揭露了一種基于計算機模擬的覆巖多水平注漿設計優(yōu)化方法,包括:根據地質勘探數據構建采空區(qū)的三維地質力學模型;計算采空區(qū)上覆巖層位中各個層位的發(fā)育特征,根據發(fā)育特征構建采空區(qū)的注漿承載層層位;分析裂隙發(fā)育特征及層位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計的大直徑軸承淬火優(yōu)化方法、系統(tǒng),其方法包括:確定目標淬火測量系統(tǒng)的多個狀態(tài)參數;通過狀態(tài)參數和全對稱多胞形方法,通過卡爾曼濾波方法構建基于多個集員估計模型融合的系統(tǒng)模型;確定每個集員估計模型的預測狀態(tài)方程和概...
          • 本發(fā)明涉及文本處理技術領域,公開了一種面向建筑設計短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質,所述方法包括:獲取建筑設計短文本數據集,對所述建筑設計短文本數據集進行預處理,得到結構化文本集;根據所述結構化文本集進行句向量嵌入構建,得到句向量...
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