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								      本發(fā)明提供的圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)自動(dòng)化智能抽取方法，包括：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗數(shù)據(jù)；對(duì)所述清洗數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊的分詞處理，得到語(yǔ)義對(duì)齊分詞數(shù)據(jù)；對(duì)所述語(yǔ)義對(duì)齊分詞數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體關(guān)系抽取，通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)算法分析實(shí)體間影響關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種零樣本學(xué)習(xí)的多源賬單話單數(shù)據(jù)集成方法、系統(tǒng)和產(chǎn)品，其方法包括如下步驟：導(dǎo)入多源賬單話單數(shù)據(jù)，依照數(shù)據(jù)格式類型對(duì)導(dǎo)入的多源賬單話單數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將所述多源賬單話單數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多維度配置的大屏數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，該方法包括：配置數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句，并確定輸入數(shù)據(jù)庫(kù)以及輸出數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的配置；利用高頻值繼承沖突消解算法對(duì)源數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)事實(shí)表進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊；對(duì)帶策略標(biāo)記的本地組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)配置不同字段累加策略，并配置累...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)聚合方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在數(shù)據(jù)聚合系統(tǒng)的多個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)獲取待聚合信息；多個(gè)數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)用于從多個(gè)數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)；若待聚合信息滿足預(yù)設(shè)合約規(guī)則，則執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)同步方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)同步領(lǐng)域。目標(biāo)終端接收數(shù)據(jù)處理設(shè)備推送的目標(biāo)消息中包括對(duì)初始變更數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換后得到的目標(biāo)變更數(shù)據(jù)以及目標(biāo)變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息，在目標(biāo)變更數(shù)據(jù)的變更屬性信息為包括部分變更數(shù)據(jù)的情況下，才會(huì)調(diào)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于大模型的查詢語(yǔ)句生成方法，該方法將通過(guò)自然語(yǔ)言描述的業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程輸入預(yù)先訓(xùn)練的LLM，通過(guò)LLM識(shí)別該業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程中包含的各步驟以及各步驟之間的邏輯關(guān)系，并對(duì)該業(yè)務(wù)邏輯過(guò)程中隱含的步驟進(jìn)行補(bǔ)全，確定完整的業(yè)務(wù)邏輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多維標(biāo)簽的知識(shí)檢索方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，將待檢索的知識(shí)內(nèi)容切分成多個(gè)知識(shí)切片，當(dāng)知識(shí)切片設(shè)有人工標(biāo)簽時(shí)，解析每個(gè)知識(shí)切片，得到每個(gè)知識(shí)切片的關(guān)鍵詞，大語(yǔ)言模型根據(jù)關(guān)鍵詞生成每個(gè)知識(shí)切片對(duì)應(yīng)的大模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種大模型輸出結(jié)果檢測(cè)方法，該方法將基于標(biāo)注有輸出結(jié)果是否正確的訓(xùn)練樣本，以及確定待檢測(cè)的大模型LLM在推理過(guò)程中神經(jīng)元的激活狀態(tài)，得到輸出結(jié)果的正確與否與神經(jīng)元激活狀態(tài)之間的關(guān)系，用以訓(xùn)練一個(gè)檢測(cè)分類器，則在待檢測(cè)的L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種類案推薦方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)獲取檢察業(yè)務(wù)中各歷史案件的多模態(tài)數(shù)據(jù)；采用LMM模型和LLM模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到各歷史案件的元素集合；構(gòu)建各歷史案件的時(shí)序超圖；將時(shí)序超圖轉(zhuǎn)換為綜合嵌入向量，并構(gòu)建歷史案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)的方法中，按照不同矩陣運(yùn)算任務(wù)之間的屬性相似度，將屬性相似度最大的矩陣運(yùn)算任務(wù)排列在任務(wù)隊(duì)列的相鄰位置后，相當(dāng)于任務(wù)隊(duì)列中相鄰兩個(gè)矩陣運(yùn)算任務(wù)的屬性相似度可以較高。在按照任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高時(shí)空分辨率乘用車的排放量計(jì)算方法、裝置及介質(zhì)，屬于空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括：獲取車輛軌跡數(shù)據(jù)；將車輛軌跡數(shù)據(jù)映射至網(wǎng)格單元，計(jì)算每公里網(wǎng)格單元內(nèi)每小時(shí)的平均車速；根據(jù)平均車速得到網(wǎng)格化速度校正因子，根據(jù)網(wǎng)格化速度校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種NetCDF多源電離層數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及裝置，屬于GNSS衛(wèi)星電離層技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括接收多源電離層數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體InfTR以及InfSP；判斷預(yù)處理后的多源電離層數(shù)據(jù)類型，并按數(shù)據(jù)類型分別存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種應(yīng)用于火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的人員探測(cè)方法及系統(tǒng)，先獲取火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合，此多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合包含不同位置采集的具有時(shí)間標(biāo)記的通信信號(hào)單元，接著對(duì)多源信號(hào)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行信號(hào)特征提取處理，得到通信信號(hào)單元的空間分布特征和時(shí)序變化特征，然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的偏差訂正方法和偏差訂正系統(tǒng)，本方法通過(guò)獲取目標(biāo)區(qū)域的初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；從目標(biāo)區(qū)域的初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)區(qū)域的海陸邊界特征，得到目標(biāo)區(qū)域的海岸掩碼和沿岸掩碼；將初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和目標(biāo)區(qū)域的沿岸掩碼輸入至偏差訂正模型，得到偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N通用碼頭水平運(yùn)輸環(huán)節(jié)的環(huán)境感知能力量化方法及裝置，該方法包括：通過(guò)傳感器采集設(shè)備受遮擋的實(shí)際有效感知范圍面積與理論預(yù)設(shè)面積比值，以及受干擾的正確識(shí)別目標(biāo)數(shù)與總檢測(cè)目標(biāo)數(shù)比值。當(dāng)理論預(yù)設(shè)面積為零或總檢測(cè)目標(biāo)數(shù)為零時(shí)，分別強(qiáng)制設(shè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種柔性全自動(dòng)拉鉚裝置的故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取回轉(zhuǎn)角和振動(dòng)信號(hào)；將振動(dòng)信號(hào)分解為頻譜；若頻譜存在尖峰則提取幅度峰值判斷，若幅度峰值超過(guò)嚙合閾值則判定磨損，若幅度峰值超過(guò)損壞閾值則判定松動(dòng)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種測(cè)井相解釋結(jié)果分析方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及油氣勘探測(cè)井資料處理解釋方法領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型提取待分析測(cè)井樣本的第一相特征；通過(guò)預(yù)設(shè)的每位專家的特征映射向量對(duì)第一相特征進(jìn)行線性映射，得到第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)Vision Transformer地形物理約束的分鐘級(jí)山地臨近降水預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，包括：基于復(fù)雜山地區(qū)域多源氣象觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)和地形特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于位置自適應(yīng)動(dòng)態(tài)卷積網(wǎng)絡(luò)和無(wú)雨掩碼特征提取策略改進(jìn)V...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種交警執(zhí)法監(jiān)管方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述交警執(zhí)法監(jiān)管方法包括：獲取待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以及待監(jiān)督處罰數(shù)據(jù)集；獲取并對(duì)HFIDE?XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練、獲取并對(duì)LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將所述待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RL?GPNet的直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障信息抽取方法，涉及直升機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)故障技術(shù)領(lǐng)域，包括基于全局指針網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體識(shí)別，通過(guò)全局歸一化和相對(duì)位置編碼機(jī)制，有效捕獲故障描述文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和復(fù)雜語(yǔ)義信息；同時(shí)，結(jié)合PPO算...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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