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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種固態(tài)硬盤(pán)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括整合了溫度、擦寫(xiě)次數(shù)、平均讀寫(xiě)誤碼率等多源數(shù)據(jù)，通過(guò)加權(quán)求和的方式全面評(píng)估固態(tài)硬盤(pán)內(nèi)每個(gè)塊存儲(chǔ)的健康狀態(tài)，打破了相關(guān)監(jiān)控機(jī)制中各參數(shù)孤立分析且分析維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種面向跨領(lǐng)域協(xié)同的數(shù)據(jù)庫(kù)整合方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括步驟：獲取多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)急管理數(shù)據(jù)；將所述應(yīng)急管理數(shù)據(jù)中屬于應(yīng)急災(zāi)害事件的數(shù)據(jù)標(biāo)記為多個(gè)目標(biāo)實(shí)體，并確定所述目標(biāo)實(shí)體對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選關(guān)聯(lián)詞；基于所述目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子編碼與GPU加速的血緣路徑追蹤系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：解析原始執(zhí)行計(jì)劃日志，將跨平臺(tái)操作抽象為包括映射、過(guò)濾及連接操作符的概率疊加態(tài)表示；對(duì)量子態(tài)血緣路徑集合執(zhí)行壓縮，生成由操作序列對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)，建立不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)的初始不平衡數(shù)據(jù)集；其中，不平衡監(jiān)察數(shù)據(jù)中的多數(shù)類(lèi)數(shù)據(jù)與少數(shù)類(lèi)數(shù)據(jù)的差異超過(guò)預(yù)設(shè)閾值；確定初始不平衡數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種多方數(shù)據(jù)處理方法、多方聯(lián)合推薦方法、設(shè)備及可讀介質(zhì)，涉及多方安全計(jì)算和隱私計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)匿蹤隱私求交確定請(qǐng)求方的第一樣本集合與數(shù)據(jù)方在初始閾值對(duì)特征值篩選下的第二樣本集合的交集勢(shì)，而不泄露各方的明文信息，避免隱私泄...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)的能源管理三維可視化方法及系統(tǒng)，涉及能源管理可視化技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取能源管理對(duì)象的多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)；基于多源異構(gòu)能源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)物理能源系統(tǒng)的虛擬鏡像模型；基于虛擬鏡像模型生成三維可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于GIS的噪聲分布可視化監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，具體包括：通過(guò)在不同區(qū)域設(shè)置不同的監(jiān)測(cè)點(diǎn)來(lái)采集噪聲數(shù)據(jù)，基于各監(jiān)測(cè)點(diǎn)所在區(qū)域的噪聲分布特征，動(dòng)態(tài)分析噪聲信號(hào)變化特征，構(gòu)建階段噪聲關(guān)聯(lián)特征值；對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)不同頻段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問(wèn)答方法和系統(tǒng)，用于解決多跳問(wèn)答過(guò)程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問(wèn)題。該方法包括，接收復(fù)雜多跳查詢(xún)，采用多層次路徑探索搜索策略，通過(guò)蒙特卡洛樹(shù)搜索構(gòu)建層次化推理樹(shù)，并依次執(zhí)行直接回答、經(jīng)檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于視頻關(guān)鍵幀與進(jìn)度關(guān)聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)用戶(hù)暫停視頻時(shí)，捕獲進(jìn)度和關(guān)鍵幀知識(shí)點(diǎn)坐標(biāo)。通過(guò)觸控軌跡生成知識(shí)點(diǎn)觸控?zé)釁^(qū)圖譜及關(guān)注標(biāo)記。融合圖譜、標(biāo)記、坐標(biāo)拓?fù)浼皶和Ｇ罢Z(yǔ)音語(yǔ)義生成疑問(wèn)置信度。據(jù)此決策：置信度高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N歷史人物知識(shí)的校對(duì)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，包括：構(gòu)建歷史人物第一知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史人物第二知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)；獲取待校對(duì)文本，并對(duì)待校對(duì)文本進(jìn)行斷言檢測(cè)，以獲取斷言檢測(cè)結(jié)果；基于斷言檢測(cè)結(jié)果獲取待校對(duì)文本中的標(biāo)識(shí)字段；根據(jù)標(biāo)識(shí)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng)，屬于自然語(yǔ)言處理與金融科技領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調(diào)成本高的問(wèn)題。該方法構(gòu)建情緒類(lèi)別、情緒強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、分層影響和政策反應(yīng)五個(gè)維度的情緒標(biāo)簽體系，通過(guò)指令微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對(duì)非結(jié)構(gòu)化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進(jìn)行特征提取，以得到結(jié)構(gòu)化特征向量；對(duì)其中的文本語(yǔ)義特征向量和圖像視覺(jué)特征向量進(jìn)行圖文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，得到涉及圖文語(yǔ)義矛盾的融合特征向量；基于待審核多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬電廠運(yùn)行參數(shù)的預(yù)測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。包括：對(duì)獲取的影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；使用時(shí)間序列分解算法將影響因素?cái)?shù)據(jù)分解成包含趨勢(shì)分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個(gè)維度的序列，將每個(gè)序列切分為序列塊并映射為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于風(fēng)網(wǎng)解算的礦用智能通風(fēng)調(diào)度決策系統(tǒng)，涉及礦用設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù)；風(fēng)網(wǎng)解算模塊，用于實(shí)時(shí)讀取所述全礦井通風(fēng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行風(fēng)網(wǎng)解算，實(shí)時(shí)模擬礦井通風(fēng)情況，得到礦井需風(fēng)結(jié)果；數(shù)據(jù)分析模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)標(biāo)記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個(gè)圖像特征，基于至少一個(gè)圖像特征，確定第一視覺(jué)token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)抗擾動(dòng)學(xué)習(xí)的電纜絕緣損傷自適應(yīng)檢測(cè)方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運(yùn)行過(guò)程中的原始電氣信號(hào)；S2、對(duì)電氣信號(hào)序列進(jìn)行預(yù)處理，劃分為若干等長(zhǎng)信號(hào)片段；S3、構(gòu)建DeiT檢測(cè)模型，并構(gòu)建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將目標(biāo)森林按植被類(lèi)型劃區(qū)，采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補(bǔ)缺失，分析時(shí)序與因果關(guān)系構(gòu)建時(shí)序因果圖，結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)模擬病蟲(chóng)害時(shí)空動(dòng)態(tài)，確定各區(qū)域防控風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與關(guān)鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種水利工程大壩安全監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過(guò)復(fù)合傳感技術(shù)和智能分析算法實(shí)現(xiàn)了大壩結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的全面感知與精準(zhǔn)預(yù)警；采用微機(jī)械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構(gòu)建了界面與結(jié)構(gòu)一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對(duì)風(fēng)電法蘭鍛件進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)；將極坐標(biāo)溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場(chǎng)梯度分解網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到溫度場(chǎng)特征向量；對(duì)溫度場(chǎng)特征向量進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，尤其涉及一種全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)對(duì)全站儀原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行三維坐標(biāo)解算與整理，獲取帶時(shí)序標(biāo)簽的原始測(cè)量數(shù)據(jù)集；通過(guò)對(duì)原始測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部鄰域距離進(jìn)行綜合分析，獲取各點(diǎn)的自適應(yīng)鄰域半徑；通過(guò)對(duì)測(cè)點(diǎn)局部...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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