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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜構建的交易鏈路風險智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，方法包括：以交易鏈路中各交易平臺為監(jiān)測節(jié)點構建知識圖譜；基于交易成功率連接監(jiān)測節(jié)點形成圖譜邊；根據被圖譜邊連接的數量確定臨時節(jié)點；根據臨時節(jié)點的交易頻率和目標訪問頻率確定關注節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種工業(yè)設備數據修復方法、系統(tǒng)、設備、介質及產品，涉及工業(yè)設備數據修復領域，該方法包括：對多源數據進行預處理，并標記預處理后的多源數據中的異常數據；所述多源數據包括傳感器數據以及設備工況參數；將所述預處理后的多源數據輸入至數據修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數據統(tǒng)計方法、設備及存儲介質，包括：獲取與統(tǒng)計任務關聯的斷點記錄，所述斷點記錄包含斷點標識及對應的斷點時間值；基于所述斷點記錄確定統(tǒng)計起始時間，當所述斷點記錄存在時，所述統(tǒng)計起始時間為所述斷點時間值；當所述斷點記錄不存在時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：基于預訓練語言模型對目標文本進行通用領域下的時序語義特征提取，以得到包含時序語義的上下文向量；基于上下文感知解析算法，將提取到的上下文向量與目標文本所屬領域的時間規(guī)則進行語義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術領域，公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當接收到新稿件時，根據新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對應的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質，涉及日志處理技術領域，包括：確定目標日志序列中每個目標日志的初始詞元序列；通過預訓練SBERT子模型對目標日志序列中每個初始詞元序列進行向量化、通過特征提取子模型確定目標日志序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種通用的非結構化數據索引構建方法、裝置及介質，適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數據。該方法包括：針對不同模態(tài)數據分別采用適配的深度學習模型進行特征提??；基于自動錨點選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法，實現多層次聚類簇結構的構建；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設備及計算機設備，屬于信號測試的領域，方法包括：對接收到的待測信號進行噪聲濾除處理，獲得第一信號；根據待測信號和第一信號，得到全量噪聲信號；計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值；基于多個均方根值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋數據插值填補技術領域，尤其是涉及一種基于上下文關聯與物理引導的時空缺失填補方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取海水溶解氧數據和上下文數據；基于獲取的海水溶解氧數據和上下文數據進行多變量時空依賴提?。换讷@取海水溶解氧數據進行高斯噪聲擴散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數據預測方法，屬于海洋觀測數據智能處理技術領域。方法包括：收集多要素海洋觀測數據并預處理，創(chuàng)建分析數據集；提取數據特征、時序特征和頻域特征；分別采用時間卷積神經網絡、長短期記憶網絡和卷積神經網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數據分析領域，公開了一種工程咨詢數智化管理的數據分析方法，包括：通過時空網格劃分將多項目異構數據映射至統(tǒng)一三維時空網格，形成網格映射數據集；基于鄰域相關性分析檢測數據格式與屬性沖突，通過動態(tài)權重分配校準數據；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術領域，公開了一種指令數據的篩選方法、設備、介質及產品。方法包括：根據預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數據標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓練的技術領域，方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數據以及分級標注數據進行數據集整理；將增量數據集對待訓練問答智能體模型進行模型參數優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數進行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術領域。針對現有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應性差等缺陷，所提方法通過離線學習和在線檢測兩個階段實現高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數據，預處理后進行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數據樣本，包括多模態(tài)傳感數據及對應的數據特征；構建改進的特征融合模型，以數據樣本訓練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風機電流波形和盤管振動信號，基于電機負載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍，生成傳熱系數躍變數據確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數據采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關節(jié)電機獲取異構傳感器數據；對數據進行離線/實時標定和時間同步，結合運動標簽構建數據集；模型構建與訓練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設備、介質和程序產品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點，所述附件固定點至少有兩個，每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網格中；針對每個附件固定點，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數以及壓裂工藝，其中，工作參數包括工程參數和地質參數；根據工作參數以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數值模擬模型；通過數值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風機水下結構健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計算機數據處理的海洋工程結構監(jiān)測技術領域；測量風機水上典型節(jié)點位置處加速度信號；獲取海上風機結構低階實測頻率及模態(tài)振型數據；建立風機結構有限元模型；對水下結構單元設定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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