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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本公開涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種問題生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取包括第一會話和至少一個第二會話的會話集合，第一會話為待檢測問題對應(yīng)的答案，至少一個第二會話是基于第一會話確定的，并對會話集合進(jìn)行編碼處理，獲得對應(yīng)的文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)大模型領(lǐng)域，公開了自適應(yīng)多級微調(diào)多模態(tài)大模型的優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)基礎(chǔ)大模型對單組樣本中的模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，生成特征表示；計算每種模態(tài)數(shù)據(jù)特征的任務(wù)相關(guān)性評分、特征信息量評分和梯度規(guī)模評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺中，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識圖譜構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作；對清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行實體識別，識別實體數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)實體數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的目的在于提供一種基于殘差收縮注意力網(wǎng)絡(luò)的雙模態(tài)目標(biāo)檢測模型及方法，所設(shè)計的模型包括：雙流特征提取網(wǎng)絡(luò)、雙模態(tài)特征融合模塊和多尺度路徑聚合模塊。其中，雙流特征提取模塊對輸入的紅外和可見光圖像進(jìn)行多尺度特征提取；雙模態(tài)特征融合模塊基于殘...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種違章行為識別方法、計算機(jī)設(shè)備和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。其中，違章行為識別方法包括如下步驟：獲取現(xiàn)場圖像；對現(xiàn)場圖像進(jìn)行加密得到待識別圖像；構(gòu)建違章識別模型，將待識別圖像輸入違章識別模型中，以得到違章結(jié)果并輸出。因此，本申請...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真聲振信號驅(qū)動的軸承故障診斷方法，屬于機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用仿真方式獲得軸承故障樣本數(shù)據(jù)，大量減少了對大型軸承的故障樣本實驗，極大降低軸承故障樣本獲取成本；在保留采集的實際信號特征頻率的情況下大幅提升信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于語義增強(qiáng)與時空約束的多目標(biāo)交互行為保留監(jiān)控視頻濃縮方法，屬于視頻濃縮技術(shù)領(lǐng)域，主要包含以下步驟：通過高斯混合模型MOG2，結(jié)合隨機(jī)幀采樣與中值融合策略獲取視頻背景；利用DeepSORT算法和基于CNN+GRU架構(gòu)的深度學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于資源管理與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于K8s的智能化AI平臺資源管理與調(diào)度系統(tǒng)，包括動態(tài)資源預(yù)測模塊、K8s集群管理與資源調(diào)度模塊、資源監(jiān)測與分析模塊、資源隔離與共享模塊、算力資源分配模塊、安全增強(qiáng)型鏡像倉庫和推理預(yù)警系統(tǒng)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：利用邊緣計算節(jié)點同步采集可見光視頻流、紅外熱成像數(shù)據(jù)與三維振動頻譜數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集進(jìn)行跨域特征對齊處理，生成時空同步的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于特征識別的整車點云風(fēng)阻系數(shù)集成預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體包括獲取整車模型的點云數(shù)據(jù)，對所述點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建分類網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后的所述點云數(shù)據(jù)輸入至所述分類網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行車型分類，并輸出車型類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)及其自動化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮源荷波動關(guān)聯(lián)性的配網(wǎng)輔助決策方法、系統(tǒng)、介質(zhì)。先采集配網(wǎng)臺區(qū)相關(guān)信息，量化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)波動的同步性與滯后性關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建復(fù)合特征向量及標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險感知數(shù)據(jù)集；基于復(fù)合特征向量定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然語言問答方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及語義識別技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于命名實體識別模型對用戶問句進(jìn)行識別，確定關(guān)鍵實體；所述關(guān)鍵實體包括問題中的地名、距離和方位；基于用戶意圖識別模型對所述用戶問句進(jìn)行文本分類，確定用戶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機(jī)制的點云弱監(jiān)督語義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點云數(shù)據(jù)，點云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過GNE模塊對點云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計算點云數(shù)據(jù)中點與點之間的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)光學(xué)遙感影像的道路病害檢測方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有道路病害檢測方法在小目標(biāo)識別與復(fù)雜背景干擾下特征提取不足的問題。本發(fā)明通過使用CSP?SMAM模塊，模型能夠高效地提取多尺度特征，特別是在復(fù)雜場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，具體涉及融合生成對抗網(wǎng)絡(luò)的間質(zhì)性肺病影像診斷系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊獲取胸部CT影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行肺實質(zhì)分割和肺葉分段，預(yù)處理模塊調(diào)整影像層間間距，截取感興趣區(qū)域形成CT數(shù)據(jù)集，HRCT影像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模塊以3D條件生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語言大模型的目標(biāo)探測方法及裝置，包括：構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測數(shù)據(jù)集；運用區(qū)域檢測和目標(biāo)中心點回歸，對圖像進(jìn)行分析，提取目標(biāo)的中心點坐標(biāo)；將中心點作為提示，輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語言大模型對初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，本發(fā)明涉及教育系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該基于教育場景的視頻語義情感識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)模塊、面部與姿勢處理模塊、特征提取與分類模塊、雙模態(tài)融合與識別模塊、狀態(tài)及時域分析模塊、上課質(zhì)量評價...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種虛擬角色交互方法及裝置，其中，該方法包括：響應(yīng)于向應(yīng)用程序中運行的虛擬角色提問的提問信息，確定提問信息對應(yīng)的意圖；判斷提問信息對應(yīng)的意圖是否為預(yù)設(shè)意圖，并在提問信息對應(yīng)的意圖為預(yù)設(shè)意圖的情況下，觸發(fā)所述應(yīng)用程序獲取與預(yù)設(shè)意圖匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向農(nóng)村金融的LSTM?自編碼器混合風(fēng)險預(yù)警方法，具體涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域；是通過利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期與農(nóng)村政策周期信息，提取農(nóng)村金融風(fēng)險事件歷史序列特征，形成農(nóng)業(yè)政策漂移特征集；通過構(gòu)建多窗口分層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設(shè)計的編碼器對所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對，利用監(jiān)督對比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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