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								      本發(fā)明屬于減振技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種管道寬頻振動(dòng)抑制的緊湊化超結(jié)構(gòu)及其設(shè)計(jì)方法，緊湊化超結(jié)構(gòu)用于管道本體的減振，包括超結(jié)構(gòu)單胞，所述超結(jié)構(gòu)單胞安裝于所述管道本體外壁上，所述超結(jié)構(gòu)單胞由12個(gè)質(zhì)量單元和30根連接桿組成，每個(gè)所述質(zhì)量單元連接5根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(shí)刻的剩余資源信息和第二資源池在第一時(shí)刻的剩余資源信息；根據(jù)第一資源池在第...
								
            
							
            
							
						
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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(kāi)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(jí)設(shè)計(jì)專(zhuān)用硬件在訪存的同時(shí)實(shí)現(xiàn)密鑰流的生成和管理，通過(guò)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(jì)算。堆棧數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(wú)縫集成架構(gòu)；開(kāi)發(fā)基于服務(wù)等...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)算機(jī)設(shè)備通過(guò)大語(yǔ)言模型對(duì)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(yǔ)法樹(shù)和語(yǔ)義圖譜的雙重表示，將語(yǔ)義圖譜與抽象語(yǔ)法樹(shù)進(jìn)行跨模態(tài)對(duì)齊，得到漏洞上下文關(guān)系矩陣。計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種web支付頁(yè)面檢測(cè)方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述方法包括：在識(shí)別到web支付頁(yè)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(yǔ)言識(shí)別規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種生成開(kāi)源組件修復(fù)意見(jiàn)的方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取原始漏洞數(shù)據(jù)集，對(duì)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(chǔ)；獲取標(biāo)準(zhǔn)漏洞數(shù)據(jù)集對(duì)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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								      一種基于AI的交互式應(yīng)用安全測(cè)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(duì)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(qǐng)求數(shù)據(jù)識(shí)別用戶輸入，追蹤其傳播路徑得到帶有漏洞類(lèi)型標(biāo)記的污染數(shù)據(jù)傳播鏈。將執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(cè)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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								      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(hào)、發(fā)卡機(jī)關(guān)標(biāo)識(shí)與有效期，并將動(dòng)態(tài)二維碼參數(shù)逐項(xiàng)比對(duì)，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(shí)別辦理流...
								
            
							
            
							
						
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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(chǔ)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(lèi)，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(guò)對(duì)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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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種聲學(xué)測(cè)試異常處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及聲學(xué)測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)先對(duì)聲學(xué)測(cè)試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督聚類(lèi)，得到各聚類(lèi)結(jié)果對(duì)應(yīng)的異常類(lèi)別；根據(jù)異常類(lèi)別，對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識(shí)別，得到異常數(shù)據(jù)；對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行因果推...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建三維監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)步驟，以道路側(cè)面為X軸，長(zhǎng)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(qǐng)適用于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種室內(nèi)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目識(shí)別方法及相關(guān)裝置，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行的室內(nèi)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目準(zhǔn)確識(shí)別。本申請(qǐng)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(duì)佩戴其的目標(biāo)用戶的第一軸加速度信號(hào)、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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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(dòng)式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過(guò)多源傳感器同步采集移動(dòng)式變電站的電氣監(jiān)測(cè)信號(hào)、多維環(huán)境噪聲信號(hào)及動(dòng)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(guò)正交投影濾波從電氣監(jiān)測(cè)信號(hào)中濾...
								
            
							
            
							
						
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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(kāi)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(shí)監(jiān)測(cè)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(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻(xiàn)度評(píng)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(shí)效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個(gè)維度對(duì)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(guò)程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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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(wèn)題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過(guò)物理約束噪聲擾動(dòng)對(duì)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(duì)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(guò)所述最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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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(dòng)汽車(chē)充電數(shù)據(jù)生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，包括如下步驟：構(gòu)建電動(dòng)汽車(chē)充電行為的特征空間，分別針對(duì)連續(xù)值特征、時(shí)間相關(guān)特征和離散值特征，進(jìn)行特征級(jí)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)明涉及自然語(yǔ)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(duì)用戶輸入問(wèn)題，采用大語(yǔ)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(shí)圖譜的關(guān)系篩選與路徑擴(kuò)展過(guò)程，構(gòu)建語(yǔ)義路徑集合；判斷...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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