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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體涉及了一種飛行模擬機(jī)原始工程參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在字段限制嚴(yán)重、處理效率低下且適配能力差的問題。本發(fā)明包括：解析預(yù)定義的配置文件，根據(jù)所述配置文件中定義的字段結(jié)構(gòu)信息及參數(shù)映射規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于虛實(shí)映射的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)庫快速管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：車型混線識別器識別生產(chǎn)線車型切換狀態(tài)，獲取車型標(biāo)識、工藝路徑和資源需求的動態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)整異構(gòu)數(shù)據(jù)庫分區(qū)策略，生成分區(qū)映射表和訪問權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種用戶輸入語句的處理方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：如果用戶輸入的初始語句中的查詢對象為縮寫形式，則根據(jù)預(yù)設(shè)查詢對象列表獲取查詢對象對應(yīng)的全稱；根據(jù)全稱和初始語句生成若干候選語句；判斷每一候選語句...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)挖掘方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該數(shù)據(jù)挖掘方法包括：獲取實(shí)時數(shù)據(jù)；經(jīng)由算法倉管理平臺，對注冊的模塊化算法模型進(jìn)行分類處理，將各分類下的模塊化算法模型組裝為獨(dú)立卡片單元，并將各獨(dú)立卡片單元動態(tài)發(fā)送至應(yīng)用平臺進(jìn)行配置；經(jīng)由應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域，為解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫查詢的精確性差及用戶體驗(yàn)性差的問題，提供一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法及系統(tǒng)。一種基于語義解析的數(shù)據(jù)檢索方法包括接收自然語言的查詢語句；基于語義解析模型，從所述查詢語句中解析出查詢意圖與所述查詢語句的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)綜合處理方法。該方法包括：通過車間工序像素四叉樹索引算法對汽車總裝車間三維空間進(jìn)行遞歸四分割，根據(jù)工序標(biāo)識映射規(guī)則對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行工序類型標(biāo)記，將車間實(shí)時數(shù)據(jù)集按空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)庫多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步方法及裝置，方法包括：通過部署在源數(shù)據(jù)庫所在服務(wù)器的RPA機(jī)器人監(jiān)聽數(shù)據(jù)變更事件，當(dāng)檢測到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的變更操作時，生成初始數(shù)據(jù)集合；對初始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分片處理，生成多個數(shù)據(jù)分片任務(wù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N問答對數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置及問答模型，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對答案數(shù)據(jù)集中的每個答案數(shù)據(jù)源進(jìn)行切分，獲得多個第一答案片段，每個第一答案片段配置有來源元數(shù)據(jù)；為問題數(shù)據(jù)集中的每個問題匹配至少一個第一答案片段，構(gòu)建用于生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種合同檢索增強(qiáng)優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于合同檢索的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建并基于假設(shè)性問答數(shù)據(jù)集優(yōu)化大語言模型的輸出，使大語言模型生成符合特定格式的假設(shè)性答案；獲取合同文本的段落語義數(shù)據(jù)集；基于段落語義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種記憶庫文件屬性的批量統(tǒng)計分析方法及系統(tǒng)，該方法包括：統(tǒng)計翻譯記憶庫中翻譯單元的存儲信息的各屬性及其屬性值；基于各屬性下所有屬性值的相關(guān)關(guān)系將各屬性的所有屬性值劃分為各屬性數(shù)據(jù)塊；根據(jù)各屬性下各屬性值的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種文本分類方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，本方法一方面通過融合文本分段、類別描述與讀者評論文本的嵌入向量，全面地反映文本分段與分類類別之間潛在關(guān)聯(lián)特征；另外挖掘能反映分段內(nèi)容在傳播過程中的實(shí)際影響力的重要價值特征，并構(gòu)建節(jié)點(diǎn)為唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種人像聚檔方法、裝置、電子裝置和存儲介質(zhì)，其中，該人像聚檔方法包括：獲取抓拍人臉數(shù)據(jù)，并獲取預(yù)設(shè)的人像靜態(tài)庫；人像靜態(tài)庫存儲有多張攜帶檔案標(biāo)識的初始人像底圖；基于抓拍人臉數(shù)據(jù)從人像靜態(tài)庫進(jìn)行檢索處理，根據(jù)檢索結(jié)果確定初始人像底圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì)，土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；基于土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型，計算土石壩防滲體的理論滲流量；測量獲得土石壩的實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲透破壞失效概率計算方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì)，土石壩滲透破壞失效概率計算方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；計算待分析土石壩的防滲系統(tǒng)缺陷系數(shù)；采用工程類比評價方法獲得待分析土石壩的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物海岸評價技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種貝類礁人工生物海岸的構(gòu)建效果評價方法及系統(tǒng)。根據(jù)貝類礁人工生物海岸的預(yù)期構(gòu)建要求在所述動態(tài)演變擬真模型中演變張量分解出多捕捉通道，利用捕捉通道對目標(biāo)生物海岸的構(gòu)建效果進(jìn)行評價分析，得到目標(biāo)生物海岸的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化方法、低代碼平臺及計算機(jī)設(shè)備，其中，該數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化方法包括：獲取輸入低代碼平臺的原始數(shù)據(jù)集以及原始數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)；基于與原始數(shù)據(jù)集相匹配的多維度評估指標(biāo)，根據(jù)元數(shù)據(jù)對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，得到原始數(shù)據(jù)集的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供用動態(tài)時間規(guī)整的敲擊節(jié)奏自動評價方法，屬于自動評價領(lǐng)域；解決了自動評價評分標(biāo)準(zhǔn)單一、評分機(jī)制復(fù)雜的問題；具體如下：步驟S1：獲取預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)節(jié)拍數(shù)據(jù)與用戶敲擊的節(jié)拍數(shù)據(jù)；步驟S2：獲取用戶敲擊序列與標(biāo)準(zhǔn)敲擊序列進(jìn)行計算，對用戶的敲擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新污染物分類預(yù)測方法及相關(guān)裝置，涉及新污染物分類技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：采集目標(biāo)污染物的化學(xué)信息（分子結(jié)構(gòu)、分子指紋、理化性質(zhì)）并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于Tanimoto相似性計算初步分類；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污染物在環(huán)境中的遷移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于邊緣計算的充電故障實(shí)時診斷系統(tǒng)，涉及充電故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建目標(biāo)充電區(qū)域的三維空間模型，將目標(biāo)區(qū)域劃分為M個監(jiān)測子區(qū)域；采集每個監(jiān)測子區(qū)域的充電故障數(shù)據(jù)；對充電故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；使用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障風(fēng)險評估模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于氣象衛(wèi)星多光譜成像觀測的副熱帶高壓參數(shù)提取方法，包括S1將目標(biāo)數(shù)據(jù)投影到靜止氣象衛(wèi)星觀測視場中計算副熱帶高壓影響區(qū)域，將其與歷史觀測數(shù)據(jù)及海陸模板數(shù)據(jù)進(jìn)行時空匹配；S2對時空匹配數(shù)據(jù)集隨機(jī)采樣，選取時間或空間離散點(diǎn)，根據(jù)不...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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