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								      本發(fā)明提供一種基于鹽分脅迫的水稻生長模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，涉及生長模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先在種植樣本區(qū)域設(shè)置監(jiān)測點(diǎn)，通過多深度土壤電導(dǎo)率傳感器和克里金插值法獲取不同深度的土壤電導(dǎo)率數(shù)據(jù)；采集根系密度、多光譜遙感影像和葉面積指數(shù)，計(jì)算冠層鹽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GCN?GRU的頁巖油氣產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測方法，涉及油氣井產(chǎn)量預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明根據(jù)頁巖油氣井臺中各壓裂水平井的相關(guān)參數(shù)，結(jié)合體積改造區(qū)域空間關(guān)系和人工裂縫展布特征，計(jì)算井間干擾系數(shù)，構(gòu)建多井鄰接矩陣后，根據(jù)頁巖油氣井臺中各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種用于遠(yuǎn)程電能表的電能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建以電壓與電流相量為隱變量、以所述原始電參數(shù)數(shù)據(jù)為觀測節(jié)點(diǎn)的時序因子圖模型；對電能狀態(tài)序列中的電流相量執(zhí)行同步壓縮小波變換，生成時頻能量分布圖，得到監(jiān)測特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種半監(jiān)督迭代訓(xùn)練的污水管網(wǎng)降雨?入流事件識別方法，包括以下步驟，S1：獲取實(shí)時液位數(shù)據(jù)、歷史液位數(shù)據(jù)和實(shí)時降雨數(shù)據(jù)；S2：分別對兩種液位數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3：獲得統(tǒng)一時間尺度的降雨序列、實(shí)時液位序列和歷史液位序列；S4：采用S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于頁巖油氣開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種多源信息融合的水平井套變風(fēng)險(xiǎn)段的預(yù)測方法，包括：表征井筒裂縫帶信息；建立工區(qū)構(gòu)造模型及屬性模型；以井筒裂縫帶信息為約束，對基于地震數(shù)據(jù)預(yù)測的裂縫信息進(jìn)行擾動，建立三維裂縫網(wǎng)絡(luò)模型；建立工區(qū)地質(zhì)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于氣象衛(wèi)星多光譜成像觀測的副熱帶高壓參數(shù)提取方法，包括S1將目標(biāo)數(shù)據(jù)投影到靜止氣象衛(wèi)星觀測視場中計(jì)算副熱帶高壓影響區(qū)域，將其與歷史觀測數(shù)據(jù)及海陸模板數(shù)據(jù)進(jìn)行時空匹配；S2對時空匹配數(shù)據(jù)集隨機(jī)采樣，選取時間或空間離散點(diǎn)，根據(jù)不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于邊緣計(jì)算的充電故障實(shí)時診斷系統(tǒng)，涉及充電故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建目標(biāo)充電區(qū)域的三維空間模型，將目標(biāo)區(qū)域劃分為M個監(jiān)測子區(qū)域；采集每個監(jiān)測子區(qū)域的充電故障數(shù)據(jù)；對充電故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；使用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建故障風(fēng)險(xiǎn)評估模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種新污染物分類預(yù)測方法及相關(guān)裝置，涉及新污染物分類技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：采集目標(biāo)污染物的化學(xué)信息（分子結(jié)構(gòu)、分子指紋、理化性質(zhì)）并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于Tanimoto相似性計(jì)算初步分類；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污染物在環(huán)境中的遷移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供用動態(tài)時間規(guī)整的敲擊節(jié)奏自動評價方法，屬于自動評價領(lǐng)域；解決了自動評價評分標(biāo)準(zhǔn)單一、評分機(jī)制復(fù)雜的問題；具體如下：步驟S1：獲取預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)節(jié)拍數(shù)據(jù)與用戶敲擊的節(jié)拍數(shù)據(jù)；步驟S2：獲取用戶敲擊序列與標(biāo)準(zhǔn)敲擊序列進(jìn)行計(jì)算，對用戶的敲擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化方法、低代碼平臺及計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，該數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和優(yōu)化方法包括：獲取輸入低代碼平臺的原始數(shù)據(jù)集以及原始數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)；基于與原始數(shù)據(jù)集相匹配的多維度評估指標(biāo)，根據(jù)元數(shù)據(jù)對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，得到原始數(shù)據(jù)集的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物海岸評價技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種貝類礁人工生物海岸的構(gòu)建效果評價方法及系統(tǒng)。根據(jù)貝類礁人工生物海岸的預(yù)期構(gòu)建要求在所述動態(tài)演變擬真模型中演變張量分解出多捕捉通道，利用捕捉通道對目標(biāo)生物海岸的構(gòu)建效果進(jìn)行評價分析，得到目標(biāo)生物海岸的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲透破壞失效概率計(jì)算方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì)，土石壩滲透破壞失效概率計(jì)算方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；計(jì)算待分析土石壩的防滲系統(tǒng)缺陷系數(shù)；采用工程類比評價方法獲得待分析土石壩的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于水利工程技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法、終端設(shè)備及儲存介質(zhì)，土石壩滲流安全性狀態(tài)的評價方法包括以下步驟：構(gòu)建土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型；基于土石壩防滲體標(biāo)準(zhǔn)化模型，計(jì)算土石壩防滲體的理論滲流量；測量獲得土石壩的實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種人像聚檔方法、裝置、電子裝置和存儲介質(zhì)，其中，該人像聚檔方法包括：獲取抓拍人臉數(shù)據(jù)，并獲取預(yù)設(shè)的人像靜態(tài)庫；人像靜態(tài)庫存儲有多張攜帶檔案標(biāo)識的初始人像底圖；基于抓拍人臉數(shù)據(jù)從人像靜態(tài)庫進(jìn)行檢索處理，根據(jù)檢索結(jié)果確定初始人像底圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種文本分類方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，本方法一方面通過融合文本分段、類別描述與讀者評論文本的嵌入向量，全面地反映文本分段與分類類別之間潛在關(guān)聯(lián)特征；另外挖掘能反映分段內(nèi)容在傳播過程中的實(shí)際影響力的重要價值特征，并構(gòu)建節(jié)點(diǎn)為唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種記憶庫文件屬性的批量統(tǒng)計(jì)分析方法及系統(tǒng)，該方法包括：統(tǒng)計(jì)翻譯記憶庫中翻譯單元的存儲信息的各屬性及其屬性值；基于各屬性下所有屬性值的相關(guān)關(guān)系將各屬性的所有屬性值劃分為各屬性數(shù)據(jù)塊；根據(jù)各屬性下各屬性值的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種合同檢索增強(qiáng)優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于合同檢索的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：構(gòu)建并基于假設(shè)性問答數(shù)據(jù)集優(yōu)化大語言模型的輸出，使大語言模型生成符合特定格式的假設(shè)性答案；獲取合同文本的段落語義數(shù)據(jù)集；基于段落語義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N問答對數(shù)據(jù)集的生成方法、裝置及問答模型，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對答案數(shù)據(jù)集中的每個答案數(shù)據(jù)源進(jìn)行切分，獲得多個第一答案片段，每個第一答案片段配置有來源元數(shù)據(jù)；為問題數(shù)據(jù)集中的每個問題匹配至少一個第一答案片段，構(gòu)建用于生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)庫多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步方法及裝置，方法包括：通過部署在源數(shù)據(jù)庫所在服務(wù)器的RPA機(jī)器人監(jiān)聽數(shù)據(jù)變更事件，當(dāng)檢測到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的變更操作時，生成初始數(shù)據(jù)集合；對初始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分片處理，生成多個數(shù)據(jù)分片任務(wù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的汽車工業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)綜合處理方法。該方法包括：通過車間工序像素四叉樹索引算法對汽車總裝車間三維空間進(jìn)行遞歸四分割，根據(jù)工序標(biāo)識映射規(guī)則對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行工序類型標(biāo)記，將車間實(shí)時數(shù)據(jù)集按空...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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