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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域，首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息，接著進(jìn)行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合，依據(jù)該可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進(jìn)化學(xué)習(xí)方法，屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括：S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化；S3.多策略候選關(guān)系召回；S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗(yàn)證；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于大模型和知識(shí)圖譜的多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義沖突消解方法，屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域。本發(fā)明包括：多數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義提取與預(yù)處理；定義語(yǔ)義表示與大模型解析：利用大模型對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的定義進(jìn)行語(yǔ)義分析，生成語(yǔ)義嵌入向量和關(guān)鍵特征；知識(shí)圖譜構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的多場(chǎng)景文本智能推薦與自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)對(duì)招聘需求信息進(jìn)行實(shí)體提取形成結(jié)構(gòu)化特征，利用膠囊動(dòng)態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語(yǔ)義向量，結(jié)合多層注意力機(jī)制與交互融合機(jī)制選擇關(guān)鍵特征，并通過(guò)儲(chǔ)備池網(wǎng)絡(luò)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于垂直探針陣列的高頻信號(hào)采集方法及系統(tǒng)，涉及信號(hào)采集技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：采集初步信號(hào)數(shù)據(jù)，同時(shí)提取初步信號(hào)數(shù)據(jù)中的特征參數(shù)，得到初步信號(hào)特征集；獲取深度信號(hào)特征集，并將深度信號(hào)特征集與初步信號(hào)特征集結(jié)合，使用機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向教學(xué)服務(wù)機(jī)器人的語(yǔ)義指紋自適應(yīng)訓(xùn)練方法，涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，包括課程版本語(yǔ)義指紋注入、實(shí)時(shí)漂移偵測(cè)與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補(bǔ)丁、分層控制增量學(xué)習(xí)調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學(xué)習(xí)資產(chǎn)注冊(cè)與周期校驗(yàn)與追蹤六步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種表格數(shù)據(jù)對(duì)比方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；獲取待對(duì)比的兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表，從兩個(gè)目標(biāo)表格數(shù)據(jù)中，確定出多個(gè)待對(duì)比字段對(duì)；待對(duì)比字段對(duì)包括兩個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段；針對(duì)每個(gè)待對(duì)比字段對(duì)中的每個(gè)目標(biāo)對(duì)比字段，對(duì)目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多源異構(gòu)的事件知識(shí)，抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)體信息和屬性信息；將屬性信息融合后構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型，通過(guò)多標(biāo)簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系；對(duì)時(shí)序關(guān)系添加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(wù)技術(shù)領(lǐng)域。用于提升用水行為識(shí)別與異常檢測(cè)精度。首先，通過(guò)智能水表實(shí)時(shí)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(shí)間戳密度特征；隨后，采用自適應(yīng)濾波方式消除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力配電領(lǐng)域，尤其涉及一種電力配電設(shè)備安全運(yùn)行檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：構(gòu)建并訓(xùn)練關(guān)于電力配電設(shè)備的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)表示每個(gè)設(shè)備，采集各配電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；邊表示設(shè)備之間的電氣連接關(guān)系；輸入為設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及電氣連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種經(jīng)皮穿刺針力反饋數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集到經(jīng)皮穿刺針?biāo)芯S度的受力數(shù)據(jù)；維度影響分析模塊，用于根據(jù)單維度上受力數(shù)據(jù)的變化的不平緩的規(guī)律情況，確定單維度的異常波動(dòng)系數(shù)，結(jié)合多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)電網(wǎng)仿真調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)單元：用于獲取不同區(qū)域的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，解析電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得異構(gòu)數(shù)據(jù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)包括差異化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備參數(shù)和規(guī)則約束；處理單元：用于基于異構(gòu)數(shù)據(jù)獲得區(qū)域參數(shù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于克里金插值預(yù)測(cè)的自適應(yīng)多波束測(cè)線布設(shè)方法，屬于水下測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，用于多波束測(cè)線布設(shè)，包括使用極端值加權(quán)水深模型對(duì)基于條帶覆蓋率的測(cè)線進(jìn)行預(yù)測(cè)與布設(shè)，根據(jù)已測(cè)水域水深突變情況自適應(yīng)調(diào)整極端值加權(quán)權(quán)重，使用克里金插值模型基于已...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了考慮資源約束與雙重準(zhǔn)備時(shí)間的航空復(fù)材熱壓批調(diào)度方法，具體涉及航空復(fù)材智能制造技術(shù)領(lǐng)域，獲取熱壓成型工序相關(guān)數(shù)據(jù)，包括工件數(shù)據(jù)和熱壓罐數(shù)據(jù)，以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo)，設(shè)計(jì)航空復(fù)材熱壓成型工序批調(diào)度目標(biāo)函數(shù)；建立考慮資源約束和雙重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種藥倉(cāng)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(shù)領(lǐng)域，基于各個(gè)藥物顆粒的下落事件的檢測(cè)而確定各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡，并根據(jù)各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡和該監(jiān)測(cè)空間的下落模擬而確定藥物顆粒落料的仿真畫(huà)面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于計(jì)算機(jī)模擬的覆巖多水平注漿設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，包括：根據(jù)地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)構(gòu)建采空區(qū)的三維地質(zhì)力學(xué)模型；計(jì)算采空區(qū)上覆巖層位中各個(gè)層位的發(fā)育特征，根據(jù)發(fā)育特征構(gòu)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計(jì)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(biāo)淬火測(cè)量系統(tǒng)的多個(gè)狀態(tài)參數(shù)；通過(guò)狀態(tài)參數(shù)和全對(duì)稱多胞形方法，通過(guò)卡爾曼濾波方法構(gòu)建基于多個(gè)集員估計(jì)模型融合的系統(tǒng)模型；確定每個(gè)集員估計(jì)模型的預(yù)測(cè)狀態(tài)方程和概...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種面向建筑設(shè)計(jì)短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集，對(duì)所述建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到結(jié)構(gòu)化文本集；根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化文本集進(jìn)行句向量嵌入構(gòu)建，得到句向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于思維鏈推理的大型語(yǔ)言模型增強(qiáng)表格問(wèn)答方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：構(gòu)建基于思維鏈的表格問(wèn)答CoTSQL模型以及框架提取模型，示例篩選模塊通過(guò)框架提取模型，生成自然語(yǔ)言問(wèn)題的SQL框架架構(gòu)，并根據(jù)框架類別，使用篩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多出口流域土地利用的優(yōu)化調(diào)控方法，步驟一：構(gòu)建空間屬性回歸模型，定量分析研究區(qū)流域內(nèi)各土地利用類型對(duì)水生態(tài)載荷的影響；步驟二：步驟一結(jié)合研究區(qū)的剛性邊界，得到相應(yīng)的調(diào)控潛力；對(duì)空間屬性回歸模型進(jìn)行優(yōu)化，利用優(yōu)化后的空間屬性回...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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