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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于損失閾值和動(dòng)態(tài)權(quán)重的自適應(yīng)醫(yī)學(xué)文本分類方法，對(duì)預(yù)先獲取的醫(yī)療文本進(jìn)行預(yù)處理，然后使用分詞器進(jìn)行文本分詞，生成對(duì)應(yīng)的字符序列并進(jìn)行語(yǔ)義特征編碼；基于樣本損失分布確定易或難樣本閾值，并在后續(xù)每輪訓(xùn)練中依據(jù)該閾值對(duì)樣本進(jìn)行易或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)抽取技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大模型的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過(guò)對(duì)話狀態(tài)跟蹤器獲取用戶當(dāng)前輸入語(yǔ)句，將語(yǔ)句輸入BERT意圖分類模型進(jìn)行領(lǐng)域標(biāo)簽解析、行為類型識(shí)別、情感傾向檢測(cè)，輸出三維分類向量，基于LSTM序列標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于目標(biāo)檢測(cè)和多模態(tài)大模型的智能審核方法及裝置，涉及云資源評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：進(jìn)行數(shù)據(jù)集收集；步驟2：搭建文本審核服務(wù)；步驟3：搭建音頻審核服務(wù)；步驟4：訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)審核模型；步驟5：搭建圖像和視頻審核服務(wù)；本發(fā)明通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像跨域檢索技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像跨域檢索方法及系統(tǒng)，包括：獲取MRI圖像和CT圖像；基于雙向生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行所獲取圖像的無(wú)監(jiān)督跨域映射，計(jì)算跨域映射的對(duì)抗損失函數(shù)；基于多層級(jí)循環(huán)一致性約束機(jī)制，計(jì)算梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于行為數(shù)據(jù)挖掘的旅游搭子個(gè)性化推薦方法，涉及旅游服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該推薦方法包括收集旅游場(chǎng)景中用戶的多組行為源數(shù)據(jù)；依據(jù)上述行為源數(shù)據(jù)確定不同的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間間隔信息；按照不同的數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間間隔信息得到多批行為樣本組合；對(duì)多批行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大模型的單據(jù)類型推薦方法，屬于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：提取單據(jù)處理規(guī)則文件的文本內(nèi)容，并對(duì)所述文本內(nèi)容進(jìn)行切分，以得到所述單據(jù)處理規(guī)則文件的靜態(tài)處理規(guī)則；通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則挖掘模型，以及歷史審核單據(jù)類型推薦結(jié)果，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于知識(shí)圖譜與鄰接圖協(xié)同采樣的信息推薦方法及裝置，涉及信息推薦技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)獲取用戶歷史交互數(shù)據(jù)構(gòu)建三元組，并與項(xiàng)目屬性圖譜融合構(gòu)建協(xié)同知識(shí)圖譜；通過(guò)投影變換進(jìn)行表示對(duì)齊得到初始嵌入表示；通過(guò)有偏隨機(jī)游走進(jìn)行多跳鄰居采樣得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于GNSS軌跡處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種面向位置軌跡快速檢索的GNSS軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢方法。用戶上傳軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)位置轉(zhuǎn)換后，采用Redis數(shù)據(jù)庫(kù)和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合的方式存儲(chǔ)軌跡數(shù)據(jù)；Redis數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)當(dāng)日用戶軌跡數(shù)據(jù)，MySQL數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種頁(yè)面異常監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取采集配置信息，根據(jù)采集配置信息來(lái)執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)采集操作，能夠通過(guò)采集配置獲取到用戶關(guān)注的且對(duì)頁(yè)面異常分析有用的信息，同時(shí)在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集操作時(shí)，通過(guò)主執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于底棲動(dòng)物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種可涉水不同類型河流大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)河流類型進(jìn)行劃分、監(jiān)測(cè)點(diǎn)位布設(shè)、采樣區(qū)域選擇、采樣、統(tǒng)計(jì)樣品中大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物的種類和數(shù)量等5個(gè)主要步驟，給出一種可涉水河流大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種超導(dǎo)線臨界電流數(shù)據(jù)處理方法及數(shù)據(jù)自動(dòng)處理系統(tǒng)，涉及超導(dǎo)線臨界電流測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括以下步驟：獲取超導(dǎo)線U?I測(cè)量數(shù)據(jù)，生成初始U?I曲線；根據(jù)初始U?I曲線確定背底電壓線性數(shù)據(jù)段并進(jìn)行擬合，生成背底函數(shù)直線；采用初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及用于軸承檢測(cè)的示波器信號(hào)數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，通過(guò)示波器采集軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)，提取第一時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析，獲得其功率譜進(jìn)行頻率劃分得到第一頻率序列；同理，對(duì)第二時(shí)刻數(shù)據(jù)得到第二頻率序列，對(duì)齊兩個(gè)頻率序列得到頻率匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的人機(jī)交互方法，該方法實(shí)時(shí)獲取多模態(tài)交互數(shù)據(jù)；針對(duì)任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)，獲取任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量性能評(píng)估值和實(shí)時(shí)響應(yīng)性能評(píng)估值，得到任一模態(tài)交互數(shù)據(jù)的最優(yōu)性能補(bǔ)償值；利用最優(yōu)性能補(bǔ)償值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于子空間壓縮與字典優(yōu)化的稀疏貝葉斯波達(dá)方向估計(jì)方法，屬于陣列信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)子空間壓縮技術(shù)降低數(shù)據(jù)維度，提高抗噪性；結(jié)合稀疏貝葉斯模型自動(dòng)估計(jì)信號(hào)功率與噪聲功率，避免依賴信源數(shù)信息；通過(guò)支持集自適應(yīng)剪枝策略提升計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種救援直升機(jī)的健康狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及航空工程技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，建立集成化的數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái)，同步采集飛行運(yùn)行參數(shù)、檢修檔案、異常事件記錄及周邊環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)，全面覆蓋旋翼裝置、動(dòng)力傳輸單元、推進(jìn)裝置及海域氣候條件關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的鉆井多參數(shù)協(xié)同預(yù)測(cè)方法和裝置，該方法包括：從目標(biāo)井的多維鉆井參數(shù)中選取預(yù)測(cè)目標(biāo)和輸入?yún)?shù)組合，根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)構(gòu)建任務(wù)集，任務(wù)集包括多個(gè)針對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)的預(yù)測(cè)任務(wù)，各預(yù)測(cè)任務(wù)存在關(guān)聯(lián)；將各預(yù)測(cè)任務(wù)的輸入?yún)?shù)組合輸入至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)速波動(dòng)模式聚類劃分的超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法，包括：步驟1，收集風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄的歷史實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)；步驟2，利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列，并用改進(jìn)的完全自適應(yīng)噪聲集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)高頻序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種冬小麥抗旱節(jié)水品種鑒選方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：獲取多源多時(shí)序的小麥遙感數(shù)據(jù)；對(duì)非圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的非圖像數(shù)據(jù)分別劃分為用于生物量預(yù)測(cè)、LAI和產(chǎn)量預(yù)測(cè)的非圖像訓(xùn)練集和非圖像測(cè)試集，將圖像數(shù)據(jù)劃分為用于倒伏...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于CEEMDAN?ESPRIT算法的寬頻振蕩信號(hào)參數(shù)辨識(shí)方法，屬于新型電力系統(tǒng)寬頻振蕩參數(shù)辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域，首先利用CEEMDAN算法完成對(duì)含噪聲的寬頻振蕩信號(hào)的降噪、重構(gòu)，得到重構(gòu)后的寬頻振蕩波形；其次利用ESPRIT算法對(duì)重構(gòu)后的寬頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于振動(dòng)無(wú)線傳感的旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)，屬于設(shè)備監(jiān)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)魯棒性不佳的技術(shù)問(wèn)題；通過(guò)從原始振動(dòng)信號(hào)采集到高質(zhì)量特征輸入的可靠轉(zhuǎn)換，顯著提升了系統(tǒng)對(duì)早期故障的感知靈敏度；通過(guò)構(gòu)建特征動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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