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								      本申請公開了一種應(yīng)用于Redis跨機(jī)房部署的配置方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域，包括：Redis智能客戶端從Redis管理服務(wù)器獲取跨機(jī)房Redis應(yīng)用組的配置信息，基于該配置信息，確定Redis智能客戶端的配置信息；基于Redis智能客戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電力數(shù)據(jù)采集的控制方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：接收控制指令；根據(jù)所述控制指令的類型執(zhí)行控制動作，包括以下任一種：若所述控制指令為數(shù)據(jù)采集指令，獲取采集數(shù)據(jù)，以測量點(diǎn)維度為單位將所述采集數(shù)據(jù)拆分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)單元，將所述結(jié)構(gòu)化數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及商業(yè)智能與自然語言處理交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于智能語義驅(qū)動的交互式AI報(bào)表生成方法與系統(tǒng)，包括（1）大語言模型分析用戶問題語義，計(jì)算與報(bào)表主題的匹配度，動態(tài)選擇問題糾正或報(bào)表生成流程；（2）基于領(lǐng)域知識庫將模糊查詢轉(zhuǎn)換為確定性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種國土變更調(diào)查數(shù)據(jù)的查詢方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)接收端的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及待查詢目標(biāo)圖斑的地理信息；根據(jù)所述地理信息確定所述待查詢目標(biāo)圖斑所在的數(shù)據(jù)查詢區(qū)域及周邊緩沖區(qū)域；從第一網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中獲取所述數(shù)據(jù)查詢區(qū)域?qū)?yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)上報(bào)方法、數(shù)據(jù)上報(bào)工具包及數(shù)據(jù)審計(jì)平臺，本申請的方法包括：響應(yīng)于外部客戶端調(diào)用預(yù)設(shè)的定時(shí)器接口，以利用所述定時(shí)器接口從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫中采集審計(jì)數(shù)據(jù)；按照預(yù)設(shè)規(guī)則，根據(jù)預(yù)設(shè)字段對審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N星表數(shù)據(jù)匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括獲取多個(gè)星表文件；針對每個(gè)星表文件，生成星表文件對應(yīng)的目標(biāo)表，目標(biāo)表中存儲有天體數(shù)據(jù)在多個(gè)層級下的編號信息；根據(jù)目標(biāo)表的結(jié)構(gòu)信息以及設(shè)置的存儲劃分策略構(gòu)建存儲計(jì)算表，將目...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種可編排的RAG檢索系統(tǒng)和檢索方法，該系統(tǒng)包括：檢索模塊，用于獲取用戶問題并由預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中檢索出與用戶問題相關(guān)的檢索信息；生成模塊，用于基于檢索信息生成用戶問題的回答；編排控制模塊，用于根據(jù)用戶的檢索需求對檢索模塊和生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)及方法，包括前端操作模塊、后端解析模塊、數(shù)據(jù)庫接口模塊、調(diào)度模塊，前端操作模塊基于Vue3實(shí)現(xiàn)，用于接收用戶輸入的同步任務(wù)信息，將同步任務(wù)信息配置為JSON數(shù)據(jù)格式，并發(fā)送給后端解析模塊，后端解析模塊基于G...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)分域、域鏈映射、區(qū)塊組合、存證更新及數(shù)據(jù)管理模塊。數(shù)據(jù)分域模塊獲取用戶操作的交互數(shù)據(jù)，按需求判斷其相對于區(qū)塊鏈服務(wù)的數(shù)據(jù)分域；域鏈映射模塊獲取交互數(shù)據(jù)的區(qū)塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種醫(yī)學(xué)大模型回答增強(qiáng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，采用醫(yī)學(xué)大模型對問診問題和獲取的初步回答結(jié)果進(jìn)行醫(yī)學(xué)命名實(shí)體識別；基于得到的醫(yī)學(xué)實(shí)體識別結(jié)果和初步回答結(jié)果，生成結(jié)構(gòu)化驗(yàn)證問題集、擴(kuò)展驗(yàn)證問題集和反事實(shí)驗(yàn)證問題集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種檢索增強(qiáng)生成方法及裝置，本發(fā)明提供的方法，通過比較待打分召回文檔集的文檔集整體評分和評分閾值，在比較結(jié)果為文檔集整體評分小于評分閾值的情況下，基于文檔集整體評分和強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成檢索策略；基于檢索策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種服務(wù)器的檢索結(jié)果生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于用戶的查詢請求，利用預(yù)設(shè)的分層式索引對目標(biāo)服務(wù)器的源數(shù)據(jù)進(jìn)行索引檢索，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)。提取目標(biāo)數(shù)據(jù)的語義向量和視覺特征，根據(jù)預(yù)設(shè)的對齊規(guī)則對齊向量和特征。提取索...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種項(xiàng)目資源加載方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及項(xiàng)目資源加載方法技術(shù)領(lǐng)域，包括服務(wù)端將存儲的多個(gè)客戶端項(xiàng)目的前端資源進(jìn)行分類，得到公有資源和項(xiàng)目私有資源；響應(yīng)于客戶端初始加載項(xiàng)目頁面，則客戶端依次從服務(wù)端中請求公有資源和對應(yīng)的項(xiàng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于雙傳感器旋轉(zhuǎn)測量的噪聲溯源分析系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取各個(gè)旋轉(zhuǎn)周期對應(yīng)的能量矩陣，所述能量矩陣包括旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)各個(gè)預(yù)設(shè)方向?qū)?yīng)的能量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，用于獲取所述能量矩陣中的缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的真空預(yù)壓土體沉降預(yù)測和控制方法，旨在實(shí)現(xiàn)對土體沉降的精準(zhǔn)預(yù)測與動態(tài)閉環(huán)控制。該方法采用編碼器?解碼器架構(gòu)構(gòu)建模型框架，經(jīng)多測點(diǎn)時(shí)空聯(lián)合訓(xùn)練及組合優(yōu)化策略完成專有模型的離線生成；通過采集目標(biāo)監(jiān)測點(diǎn)的多源數(shù)據(jù)，經(jīng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移實(shí)時(shí)預(yù)測方法，屬于公共安全預(yù)測領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取尾礦壩的在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于煙花鏡像粒子算法對混合特征網(wǎng)絡(luò)模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；其次，根據(jù)優(yōu)化后的超參數(shù)，訓(xùn)練并構(gòu)建尾礦壩位移預(yù)測模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及流域水環(huán)境污染溯源技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的流域非點(diǎn)源污染精準(zhǔn)溯源方法，包括：構(gòu)建包括污染源假設(shè)生成器和假設(shè)驗(yàn)證器的生成驗(yàn)證雙網(wǎng)絡(luò)協(xié)同框架，并建立污染源假設(shè)生成器與假設(shè)驗(yàn)證器的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制；實(shí)現(xiàn)對污染源假設(shè)的生成和概率評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變壓器技術(shù)領(lǐng)域，公開了變壓器的運(yùn)行控制方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，變壓器的運(yùn)行控制方法包括：獲取變壓器中的多個(gè)方位在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的油溫?cái)?shù)據(jù)，對多個(gè)方位的油溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合，得到第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的目標(biāo)油溫?cái)?shù)據(jù)；對目標(biāo)油...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種報(bào)表數(shù)據(jù)異常監(jiān)控與質(zhì)量評估系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取企業(yè)的報(bào)表數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析得到報(bào)表數(shù)據(jù)中每個(gè)數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)；異常點(diǎn)分析模塊用于對數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析，結(jié)合數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于傳感器信號相關(guān)抑制的欠定盲源分離優(yōu)化方法。所述方法包括：通過對測量信號進(jìn)行自適應(yīng)白化處理，利用動態(tài)協(xié)方差矩陣重構(gòu)技術(shù)，極大降低傳感器信號間相關(guān)性，有效壓縮特征空間維度，降低采集數(shù)據(jù)之間的耦合程度。構(gòu)建基于L1范數(shù)約束的聚類...
								
            
							
            
							
						
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