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								      本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗(yàn)證與相似度約束的問答生成方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：獲取與用戶輸入的問題相關(guān)的文檔內(nèi)容；利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段；對引用列表中的每一引用內(nèi)容進(jìn)行一致性驗(yàn)證，若任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于增強(qiáng)大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法，包括：針對用戶輸入問題，采用大語言模型抽取主題實(shí)體；采用輕量大模型獲取用戶意圖標(biāo)簽；基于用戶意圖標(biāo)簽控制知識圖譜的關(guān)系篩選與路徑擴(kuò)展過程，構(gòu)建語義路徑集合；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)，包括如下步驟：構(gòu)建電動汽車充電行為的特征空間，分別針對連續(xù)值特征、時間相關(guān)特征和離散值特征，進(jìn)行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的條件概率建模，得到基于特征注意力和殘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過物理約束噪聲擾動對真實(shí)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)樣本集；根據(jù)所述增強(qiáng)樣本集，對物理本構(gòu)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)；通過所述最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻(xiàn)度評估方法和系統(tǒng)，涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)設(shè)置的數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個維度對應(yīng)的權(quán)重分配規(guī)則，確定訓(xùn)練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度；根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡(luò)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)測方法，包括S1：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)照明多源數(shù)據(jù)集；S2：多源數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：邊緣聚合與特征提取：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)照明多源數(shù)據(jù)特征集；S4：多維度數(shù)據(jù)分析：計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù)；采用多尺度頻譜模態(tài)分解構(gòu)建環(huán)境噪聲基底向量組，通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于運(yùn)動數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種室內(nèi)運(yùn)動項(xiàng)目識別方法及相關(guān)裝置，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)用戶進(jìn)行的室內(nèi)運(yùn)動項(xiàng)目準(zhǔn)確識別。本申請方法應(yīng)用于配有三軸加速度傳感器的智能設(shè)備，主要包括：獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標(biāo)用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路凝冰相變潛熱智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建三維監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)步驟，以道路側(cè)面為X軸，長度方向?yàn)閆軸，高度方向?yàn)閅軸，建立三維直角坐標(biāo)系，構(gòu)建光纖光柵傳感器分布式拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聲學(xué)測試異常處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及聲學(xué)測試技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先對聲學(xué)測試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督聚類，得到各聚類結(jié)果對應(yīng)的異常類別；根據(jù)異常類別，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識別，得到異常數(shù)據(jù)；對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為農(nóng)產(chǎn)品采樣數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括以下步驟：登記采樣批次的圖像信息、產(chǎn)地信息與產(chǎn)品品類，以及農(nóng)藥殘留量、添加劑殘留量和獸藥殘留量。本發(fā)明通過對農(nóng)產(chǎn)品果皮硬度、果肉彈性模量、呼吸速率、乙烯釋放...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及身份驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種企業(yè)登記自助服務(wù)終端及其身份驗(yàn)證方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于企業(yè)登記自助服務(wù)終端，核驗(yàn)序列號、發(fā)卡機(jī)關(guān)標(biāo)識與有效期，并將動態(tài)二維碼參數(shù)逐項(xiàng)比對，判斷各字段一致性，依據(jù)結(jié)果與登記系統(tǒng)信息匹配，識別辦理流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高階函數(shù)和依賴代數(shù)的惡意軟件逃逸行為檢測方法，涉及函數(shù)式編程和程序分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括接收逃逸失敗惡意軟件的源代碼，并基于依賴代數(shù)理論，分析所述源代碼中的函數(shù)間的依賴關(guān)系，并構(gòu)建相關(guān)集合，其中依賴關(guān)系包括數(shù)據(jù)依賴、控制依...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的交互式應(yīng)用安全測試漏洞研判方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：對目標(biāo)系統(tǒng)的關(guān)鍵函數(shù)進(jìn)行插樁，采集執(zhí)行環(huán)境信息。從執(zhí)行環(huán)境信息中的HTTP請求數(shù)據(jù)識別用戶輸入，追蹤其傳播路徑得到帶有漏洞類型標(biāo)記的污染數(shù)據(jù)傳播鏈。將執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種生成開源組件修復(fù)意見的方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取原始漏洞數(shù)據(jù)集，對原始漏洞數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理以得到標(biāo)準(zhǔn)漏洞數(shù)據(jù)集，并將標(biāo)準(zhǔn)漏洞數(shù)據(jù)集進(jìn)行存儲；獲取標(biāo)準(zhǔn)漏洞數(shù)據(jù)集對應(yīng)的目標(biāo)組件信息，將標(biāo)準(zhǔn)漏洞數(shù)據(jù)集和目標(biāo)組件信息代入到預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種web支付頁面檢測方法、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀介質(zhì)，所述方法包括：在識別到web支付頁面發(fā)生變更的情況下，將變更元素作為父節(jié)點(diǎn)；從各所述父節(jié)點(diǎn)中，篩選出有效父節(jié)點(diǎn)；遍歷任一所述有效父節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)，根據(jù)預(yù)設(shè)的當(dāng)?shù)卣Z言識別規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的漏洞修復(fù)規(guī)則生成方法和相關(guān)設(shè)備，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域。計算機(jī)設(shè)備通過大語言模型對漏洞代碼片段和漏洞描述文本進(jìn)行雙重分析，構(gòu)建了抽象語法樹和語義圖譜的雙重表示，將語義圖譜與抽象語法樹進(jìn)行跨模態(tài)對齊，得到漏洞上下文關(guān)系矩陣。計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險協(xié)同管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)險預(yù)警與協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，其中，一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)險預(yù)警與協(xié)同管理方法包括：構(gòu)建服務(wù)網(wǎng)格增強(qiáng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)統(tǒng)一框架，形成四元組結(jié)構(gòu)；實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)與服務(wù)網(wǎng)格的無縫集成架構(gòu)；開發(fā)基于服務(wù)等...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于嵌入式系統(tǒng)信息安全技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于堆棧數(shù)據(jù)機(jī)密性和完整性的程序控制流防護(hù)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明在微架構(gòu)級設(shè)計專用硬件在訪存的同時實(shí)現(xiàn)密鑰流的生成和管理，通過密鑰流與堆棧數(shù)據(jù)的異或操作實(shí)現(xiàn)堆棧關(guān)鍵數(shù)據(jù)的快速加解密計算。堆棧數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于圖形處理器GPU并行處理的數(shù)據(jù)加解密方法及裝置，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域；該方法包括：獲取GPU的第一剩余資源信息，第一剩余資源信息包括第一資源池在第一時刻的剩余資源信息和第二資源池在第一時刻的剩余資源信息；根據(jù)第一資源池在第...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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