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								      本申請?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域?；趕park的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法，包括：根據(jù)spark處理需求，對多端數(shù)據(jù)關聯(lián)任務對應的待連接數(shù)據(jù)進行分區(qū)，以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對應的目標分區(qū)；根據(jù)sp...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種數(shù)據(jù)關聯(lián)失效的解決方法及裝置，涉及電子政務數(shù)據(jù)治理技術領域；包括：步驟1：使用UUIDv4格式建立與標準的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系，根據(jù)需求建立冗余編碼與標準編碼的動態(tài)映射關系，為每個行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法，步驟如下：接收用戶上傳多種格式文檔，提取文本與圖像資源，用多模態(tài)大語言模型理解圖像生成描述文本；利用大型語言模型構造提示詞模板，處理三類輸入文件提取關鍵信息構建知識模型；接受用戶輸入構造增強型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于無監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖像檢索技術領域；包括：獲取壁畫圖像，構建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫；遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫中的每張圖像，并基于特征工程提取每張圖像的特征，構建特征數(shù)據(jù)庫；獲取查詢目標，基于特征工程提取查詢目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，公開了一種基于知識圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件，基于目標源數(shù)據(jù)格式確定相應處理策略，確定每一數(shù)據(jù)與目標源數(shù)據(jù)特征的關聯(lián)相似度，基于關聯(lián)相似度確定第一抽取結果，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識圖譜增強關系圖卷積網絡的潛在供應商推薦方法，涉及卷積網絡技術領域，包括先采集供應鏈數(shù)據(jù)，經預處理、規(guī)則匹配篩選實體及關系并標準化，構建供應鏈知識圖譜；再用關系圖卷積網絡處理知識圖譜，得到增強模型；隨后訓練模型并預測供應商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應譜峭度解卷積的復合故障信號分離方法，包括：S1，降噪處理原始復合故障信號；S2，通過希爾伯特包絡解調對降噪后復合故障信號進行分離；S3，通過貝葉斯目標函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質量監(jiān)控技術領域，具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網絡并提取關鍵異常特征向量；量化評估各類飼料子圖網絡與當前倉儲實際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結果選定當前時刻圖網絡，并提取倉儲環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法，涉及橋梁阻尼比識別技術領域，所述橋梁阻尼比識別方法，包括以下步驟：輸入變量經網絡映射得到輸出位移；輸出位移經過自動微分得到各微分項；無量綱處理各參數(shù)與微分項，構建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于注塑技術領域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預測方法及預測系統(tǒng)。螺桿最小位置預測方法包括：獲取歷史注塑參數(shù)集，所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個歷史注塑參數(shù)子集，同一個注塑周期內的至少一個注塑參數(shù)作為一個所述歷史注塑參數(shù)子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，特別是涉及一種UV標簽紙切割設備的運維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括：獲取歷史時間段生產的UV標簽紙的推理變形量Def1；如果Def1與實際變形量Def2
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種手術機器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集所述手術機器人在手術過程中的運行參數(shù)；對于任一次手術，獲取該手術過程手術機器人的多個執(zhí)行動作，以及各執(zhí)行動作期間對應的參數(shù)序列；對于任一種執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設備健康監(jiān)測與故障診斷技術領域，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng)，其中，一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括：采集離心泵多源異構數(shù)據(jù)并預處理；提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構建最優(yōu)特征子集；構建多層級動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法包括：獲取當前急剎車行為的多模態(tài)信息；基于當前急剎車行為的多模態(tài)信息，確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因；基于當前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了提出了一種基于時空圖神經網絡的氣溫數(shù)據(jù)質量控制方法，包括：步驟1，針對目標站點，在預設歷史范圍內預設時距的各歷史時間點，獲取目標氣象站點以及相距目標站點預設距離內所有氣象站點的日平均氣溫數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；步驟2，構建改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置，通過創(chuàng)新性地構建多源數(shù)據(jù)預處理機制，通過時序插值和異常值檢測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質量的有效提升。設計基于隨機森林的智能特征提取模型，結合信息增益分裂和主成分分析，將高維稀疏特征轉化為低維稠密表示。引入多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及太陽輻照度預測技術領域，公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽輻照度預測方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角，基于云層圖像與風速矢量計算云層移動速度與方向，得到云運動軌跡分布，結合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法，通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設監(jiān)測點，采集歷史周期內各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)；采用多周期參數(shù)提取構建數(shù)據(jù)項集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關聯(lián)項；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防偽水印技術領域，具體為基于開源鴻蒙的數(shù)智水務表單文本防偽水印生成方法，包括以下步驟，獲取字段差異與重復頻率，篩選抖動字段生成擾動表，分段索引標記敏感段，建立權重結構與位寬調整，排序節(jié)點生成綁定清單，構建水印路徑鏈，匹配軌跡一致性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于旁支網絡的模型指紋注入與驗證方法及設備，屬于人工智能安全領域，所述方法包括：主模型與旁支網絡設計、觸發(fā)器樣本構造、聯(lián)合訓練優(yōu)化和指紋驗證四個核心階段；通過引入輕量化旁支網絡，主模型中間層輸出與旁支網絡輸入動態(tài)耦合，共享特...
								
            
							
            
							
						
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