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          • 本發(fā)明提供基于檢索增強生成的數(shù)據(jù)智能問答方法及系統(tǒng),涉及人工智能和知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,包括通過知識圖譜提取問題信息對應(yīng)的知識實體,構(gòu)建黎曼流形空間中的最優(yōu)投影映射函數(shù),結(jié)合正向推理路徑與反向推理路徑的信息融合生成最優(yōu)推理結(jié)果,并基于檢索到的思...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的船舶設(shè)計域知識檢索方法及裝置,屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對多模態(tài)船舶數(shù)據(jù)集進行特征提取得到特征集合,基于特征集合構(gòu)建第一多模態(tài)知識圖譜;將第一多模態(tài)知識圖譜中的數(shù)據(jù)映射到嵌入空間得到嵌入向量,基于不同...
          • 本發(fā)明提供了計及電壓跌落暫態(tài)的新能源并網(wǎng)短路電流及峰值計算方法,屬于新能源并網(wǎng)系統(tǒng)短路電流計算領(lǐng)域。該方法通過導(dǎo)入雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)及電氣參數(shù),建立電磁微分方程,推導(dǎo)故障電壓初值表達式,構(gòu)建矩陣方程求解節(jié)點電壓初值與回路電流導(dǎo)數(shù)初值...
          • 本發(fā)明提供一種TPU上矩陣運算的實現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:按照TPU中張量計算核心的數(shù)量,對輸入矩陣進行劃分,得到各張量計算核心對應(yīng)的待處理子矩陣;獲取待處理子矩陣的矩陣維度,以及向量存儲器容量;按...
          • 本發(fā)明公開了一種基于似然的認知診斷Q矩陣估計方法,所屬領(lǐng)域為認知診斷評估領(lǐng)域,包括:獲取學(xué)生對題目的響應(yīng)數(shù)據(jù)和部分定義的Q矩陣,利用G?DINA模型擬合獲得學(xué)生屬性向量的后驗分布,并基于此計算邊際似然。進而通過AIC或BIC值評估不同q向量...
          • 本發(fā)明涉及月球遙感探測領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的月球礦物多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演方法,包括構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集;基于多源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練礦物預(yù)測模型,采用交叉驗證法對礦物預(yù)測模型進行評估;將氧化物遙感數(shù)據(jù)輸入礦物預(yù)測模型,生成初始礦物豐度預(yù)測圖;提取巖性...
          • 本發(fā)明涉及電力能源負荷分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的深遠海養(yǎng)殖電力能源負荷智能分析方法。所述方法包括以下步驟:獲取深遠海養(yǎng)殖電力能源系統(tǒng)的電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù);基于電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)建立優(yōu)化運行光?柴...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的CVOCA特征提取方法及系統(tǒng),屬于多模態(tài)特征提取技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)輸入;數(shù)據(jù)預(yù)處理,對輸入的數(shù)據(jù)進行處理,生成標準化輸入;特征統(tǒng)一表示,利用跨模態(tài)統(tǒng)一編碼器將視覺、文本、時序數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一特征空間;特征優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)處理與動態(tài)擬合方法及系統(tǒng),包括:采集光伏發(fā)電的歷史數(shù)據(jù)集;對歷史數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,去除限電狀態(tài)、陰雨雪天氣、功率波動超過設(shè)定閾值的日期對應(yīng)的數(shù)據(jù),得到用于數(shù)據(jù)擬合的樣本數(shù)據(jù);基于樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)特性,得到樣...
          • 本申請涉及一種用電行為模式確定方法、裝置、計算機設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取多個樣本電力負荷曲線,并基于多個樣本電力負荷曲線和最大均值差異MMD模型,對高斯混合模型進行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的高斯混合模型;將多個預(yù)設(shè)負荷數(shù)據(jù)數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及水文水資源技術(shù)領(lǐng)域,具體為多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的復(fù)雜水域流向識別方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:通過整合水文觀測、遙感影像、地形數(shù)據(jù)的多維度信息,并通過去噪、時空對齊及特征提取,構(gòu)建標準化水域特征數(shù)據(jù)集;S2:基于量子路徑疊加原理,融合多...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理的領(lǐng)域,具體提供一種分析標注數(shù)據(jù)的方法、系統(tǒng)和裝置,該方法包括,對存儲在主題隊列中的日志數(shù)據(jù)進行解析驗證,確定日志數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)異常;在確定日志數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時,根據(jù)預(yù)設(shè)的處理策略,處理并合并日志數(shù)據(jù)和當前標注任務(wù)以及與目標用...
          • 本申請涉及智能運動設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種智能跳繩的計數(shù)誤差修正及運動強度動態(tài)分級方法及系統(tǒng)。方法通過獲取跳繩過程中的三維運動數(shù)據(jù);對三維運動數(shù)據(jù)進行特征提取,獲取跳繩運動特征;通過所述跳繩運動特征在三維運動數(shù)據(jù)中識別出目標數(shù)據(jù)段;在目標數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及信號處理領(lǐng)域,公開了一種基于多級殘差交叉注意力的航跡識別和分類方法。該方法由全局特征提取網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)組成,其中全局特征提取網(wǎng)絡(luò)由多個殘差交叉注意力模塊順序堆疊,每一級模塊包括殘差特征提取模塊與交叉注意力模塊,分別用于提取局部特征...
          • 本發(fā)明公開一種變工況下小樣本的滾動軸承故障診斷方法和系統(tǒng),涉及故障診斷領(lǐng)域,診斷方法包括:獲取樣本數(shù)據(jù)信號;劃分樣本數(shù)據(jù)信號;構(gòu)建多個串接的基礎(chǔ)卷積塊,并在其中相鄰的兩個基礎(chǔ)卷積模塊之間添加DGAA模塊形成基于DGAA的卷積特征提取網(wǎng)絡(luò);將...
          • 本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合識別技術(shù)領(lǐng)域,設(shè)計了一種光電?雷達時空協(xié)同的脈沖路由識別方法,實現(xiàn)了對多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效融合與利用,達到了在模態(tài)部分缺失或受干擾時仍能準確識別目標的效果。與現(xiàn)有方法相比,該方法可以應(yīng)用于模態(tài)缺失的情況,適用場景更廣。時...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多模態(tài)融合的標準化檢測結(jié)果校準方法,包括,通過對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行高精度時空同步與標準化,利用時間戳對齊、互相關(guān)函數(shù)及IMU動態(tài)補償,通過采用局部異常因子算法結(jié)合動態(tài)參數(shù)調(diào)整,并利用多模態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)電動汽車電池狀態(tài)預(yù)測與智能充電方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1、電池單體關(guān)系圖構(gòu)建;S2、基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的SOC/SOH聯(lián)合預(yù)測;S3、自適應(yīng)充電策略生成;S4、自適...
          • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體為觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng),觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、磨損診斷模塊、接觸面檢測模塊、緩沖判定模塊、復(fù)合診斷模塊。本發(fā)明中,通過三相分閘時間序列、電阻瞬時值、壓力信號與沖擊波包絡(luò)按毫秒級時間...
          • 本發(fā)明涉及社區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種應(yīng)用于智慧養(yǎng)老社區(qū)的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),其中,方法包括步驟:獲取原始健康數(shù)據(jù),并將原始健康數(shù)據(jù)預(yù)處理為健康數(shù)據(jù)記錄;將健康數(shù)據(jù)記錄劃分出多個數(shù)據(jù)塊,并計算各個數(shù)據(jù)塊的哈希值;以數(shù)據(jù)塊的哈希值建立或增...
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