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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息；基于當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息，確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因；基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng)，其中，一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括：采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預(yù)處理；提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集；構(gòu)建多層級動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種手術(shù)機器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集所述手術(shù)機器人在手術(shù)過程中的運行參數(shù)；對于任一次手術(shù)，獲取該手術(shù)過程手術(shù)機器人的多個執(zhí)行動作，以及各執(zhí)行動作期間對應(yīng)的參數(shù)序列；對于任一種執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種UV標(biāo)簽紙切割設(shè)備的運維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括：獲取歷史時間段生產(chǎn)的UV標(biāo)簽紙的推理變形量Def1；如果Def1與實際變形量Def2
							
            
							
						
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								      本申請屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測方法包括：獲取歷史注塑參數(shù)集，所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個歷史注塑參數(shù)子集，同一個注塑周期內(nèi)的至少一個注塑參數(shù)作為一個所述歷史注塑參數(shù)子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法，涉及橋梁阻尼比識別技術(shù)領(lǐng)域，所述橋梁阻尼比識別方法，包括以下步驟：輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移；輸出位移經(jīng)過自動微分得到各微分項；無量綱處理各參數(shù)與微分項，構(gòu)建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量；量化評估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉儲實際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時刻圖網(wǎng)絡(luò)，并提取倉儲環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應(yīng)譜峭度解卷積的復(fù)合故障信號分離方法，包括：S1，降噪處理原始復(fù)合故障信號；S2，通過希爾伯特包絡(luò)解調(diào)對降噪后復(fù)合故障信號進行分離；S3，通過貝葉斯目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構(gòu)造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜增強關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的潛在供應(yīng)商推薦方法，涉及卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括先采集供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理、規(guī)則匹配篩選實體及關(guān)系并標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)建供應(yīng)鏈知識圖譜；再用關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理知識圖譜，得到增強模型；隨后訓(xùn)練模型并預(yù)測供應(yīng)商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件，基于目標(biāo)源數(shù)據(jù)格式確定相應(yīng)處理策略，確定每一數(shù)據(jù)與目標(biāo)源數(shù)據(jù)特征的關(guān)聯(lián)相似度，基于關(guān)聯(lián)相似度確定第一抽取結(jié)果，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于無監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域；包括：獲取壁畫圖像，構(gòu)建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫；遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫中的每張圖像，并基于特征工程提取每張圖像的特征，構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫；獲取查詢目標(biāo)，基于特征工程提取查詢目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法，步驟如下：接收用戶上傳多種格式文檔，提取文本與圖像資源，用多模態(tài)大語言模型理解圖像生成描述文本；利用大型語言模型構(gòu)造提示詞模板，處理三類輸入文件提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識模型；接受用戶輸入構(gòu)造增強型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)失效的解決方法及裝置，涉及電子政務(wù)數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：使用UUIDv4格式建立與標(biāo)準(zhǔn)的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系，根據(jù)需求建立冗余編碼與標(biāo)準(zhǔn)編碼的動態(tài)映射關(guān)系，為每個行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法，包括：根據(jù)spark處理需求，對多端數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)任務(wù)對應(yīng)的待連接數(shù)據(jù)進行分區(qū)，以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)分區(qū)；根據(jù)sp...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種對qcow2文件是否存在游離數(shù)據(jù)進行快速檢查的方法，包括以下步驟：步驟一：建立一個空的雙向鏈表；步驟二：解析qcow2文件，循環(huán)獲取所有二級表的表項記錄；步驟三：為每個二級表的表項建立一個鏈表節(jié)點，節(jié)點包含開始位置和結(jié)束位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供針對hadoop集群數(shù)據(jù)快速恢復(fù)方法，涉及糾刪碼技術(shù)領(lǐng)域，包括通過計算待恢復(fù)數(shù)據(jù)塊的重要性得分，基于非線性副本數(shù)調(diào)整函數(shù)確定目標(biāo)副本數(shù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒂嬎阖?fù)載權(quán)重選擇候選節(jié)點，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測節(jié)點故障概率，并基于重要性得分...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施例公開了一種訪問張量數(shù)據(jù)的方法、寫入梯度數(shù)據(jù)的方法、電子設(shè)備與存儲介質(zhì)。該訪問張量數(shù)據(jù)的方法包括：獲取所述張量數(shù)據(jù)的起始元素所在的第一起始地址以及所述張量數(shù)據(jù)所在的內(nèi)存塊的第二起始地址；確定所述第一起始地址和所述第二起始地址存在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種向量處理器的寄存器重命名方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。向量處理器的寄存器重命名系統(tǒng)的取指單元用于從存儲器中指令，并將指令發(fā)送至譯碼單元；譯碼單元用于對接收到的指令進行譯碼；重命名單元用于將譯碼后的標(biāo)量指令和向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能芯片技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、芯片和計算機設(shè)備，在該方法中，首先，根據(jù)源張量數(shù)據(jù)的訪存粒度、數(shù)據(jù)傳輸方式和數(shù)據(jù)排布方式判斷低精度數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存中的地址是否連續(xù)；若地址不連續(xù)，則通過視圖轉(zhuǎn)換機制將低精度數(shù)據(jù)塊描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種代碼語句的推測方法、裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及程序。該方法的一具體實施方式包括：響應(yīng)于獲取到當(dāng)前先驗詞元序列，對當(dāng)前先驗詞元序列執(zhí)行推測解碼，生成用于連接當(dāng)前先驗詞元序列的多個候選詞元序列；驗證每個候選詞元序列是否有效；響應(yīng)于...
								
            
							
            
							
						
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