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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明涉及煤機裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預防性維護系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括多源數(shù)據(jù)采集層、大語言模型核心處理層和智能決策輸出層，能夠同時處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明的維護系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強并且故障預測精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng)，該方法先對顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個智能體執(zhí)行實時狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標識信息及對應生產(chǎn)相關狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合；接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務分配優(yōu)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合標準互信息與改進雙向LSTM的行業(yè)負荷預測方法、系統(tǒng)及設備，涉及電力系統(tǒng)技術領域。目前，行業(yè)月度負荷預測不準確。本發(fā)明包括步驟：采用計及核密度估計的改進模糊C均值聚類算法，對包括負荷序列和消費水平、氣溫、休假的信息進行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于知識庫構(gòu)建技術領域，尤其涉及應用人工智能的本地知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng)，所述方法包括：劃定出本地知識庫的使用區(qū)域，選取出若干個來源點位，利用預先集成在來源點位中的拾音設備，采集音頻數(shù)據(jù)，并切分為若干個分段，比對預設的聲紋庫，確定出每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計算方法，包括以下步驟：S1、將鍵值矩陣分塊，并計算塊平均值；S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關度概率分布，利用核采樣思路決定top?k個數(shù)，動態(tài)判斷應該精確計算的區(qū)域和模糊計算的區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機器翻譯技術領域，公開了一種基于大模型思維鏈的多模態(tài)機器翻譯方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取待翻譯源語言文本以及與待翻譯源語言文本相關聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；確定待翻譯源語言文本對應的文本特征向量以及確定多模態(tài)數(shù)據(jù)對應的多模態(tài)特征向量；基于預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動機整機三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法，屬于航空發(fā)動機仿真的技術領域，具體包括在航空發(fā)動機整機幾何模型的每個網(wǎng)格單元上構(gòu)建流固耦合控制方程；形成整體耦合矩陣，求解整體耦合矩陣；仿真計算出來的熱態(tài)幾何模型；使壓氣機和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的航空發(fā)動機實時仿真方法，屬于航空發(fā)動機仿真技術領域，具體包括獲取原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)及各物理量分布，對仿真數(shù)據(jù)進行圖像化處理后構(gòu)建訓練輸入數(shù)據(jù)集和訓練標簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，設計損失函數(shù)利用訓練輸入數(shù)據(jù)集和訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時序預測的供水管道腐蝕風險評價方法，包括：收集專家標注腐蝕等級的多源數(shù)據(jù)集；通過相關性分析與閾值篩選，提取核心腐蝕風險因子矩陣；引入全新管道標準向量修正專家標簽，并構(gòu)建腐蝕風險評價模型——采用線性擬合與非線性擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及聚變裝置的檢測技術領域，尤其涉及一種針對聚變裝置移運過程的應力監(jiān)測點布置方法及相關設備。通過對聚變裝置以及移運裝置進行建模，并進一步將模型進行分解后求解多個立體單元的剛度方程以得到相應特征節(jié)點的應力值和應變值，并根據(jù)許用應力值和許...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動機大尺寸錐殼?端齒連接結(jié)構(gòu)設計方法，屬于航空發(fā)動機設計領域。針對大尺寸航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的關鍵部位的圓弧端齒?短螺栓連接結(jié)構(gòu)，通過明確其結(jié)構(gòu)特征參數(shù)、對其進行載荷環(huán)境與受力分析、明確優(yōu)化設計目標與設計界面變形協(xié)調(diào)性，界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，尤其涉及一種基于深度學習的多數(shù)據(jù)源自動集成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取工業(yè)生產(chǎn)車間中各傳感器在預設時間段內(nèi)同一參數(shù)的數(shù)據(jù)序列，對數(shù)據(jù)序列進行預處理；計算任意兩兩組合的傳感器對應的預處理后的數(shù)據(jù)序列之間的最短路徑距離以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于PMS的設備狀態(tài)監(jiān)測與異常分析策略方法及系統(tǒng)，屬于設備管理技術領域，其包括獲取設備管理系統(tǒng)中的設備基礎信息、實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史維護記錄及風險等級參數(shù)，生成綜合設備狀態(tài)數(shù)據(jù)集計算動態(tài)健康關注度指數(shù)，并生成策略鏈指令集調(diào)度傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進注意力和動態(tài)卷積的特征提取方法及裝置，獲取待提取特征對象的輸入數(shù)據(jù)；將所述輸入數(shù)據(jù)分別輸送至基于改進注意力的第一通道，以及基于動態(tài)卷積的第二通道；通過所述第一通道生成基于整合區(qū)域的注意力映射，通過第二通道生成權(quán)重和值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于洪水預報技術領域，涉及一種基于暴雨洪水圖集法的洪水預報方法及系統(tǒng)，所述方法包括：1）確定需要進行洪水預報的流域；2）獲取所述流域范圍內(nèi)的所有雨量站點并計算每個所述雨量站點的權(quán)重；3）基于每個所述雨量站點的某時段的降雨量及其對應的權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種移動Web應用的原生返回適配方法、系統(tǒng)及設備，涉及計算機軟件開發(fā)技術領域，包括：當監(jiān)聽到彈出層打開事件時，將彈出層打開事件的彈出層ID和對應的彈出層關閉方法封裝為條目存入原生返回棧中，且向歷史記錄棧中存入彈出層冗余歷史記錄；當...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于GNN與Transformer的鏈接預測方法，通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡對圖數(shù)據(jù)進行預處理，提取每個節(jié)點的特征表示；通過將提取的節(jié)點特征表示作為輸入，利用Transformer模塊的自注意力機制捕獲節(jié)點之間的全局依賴關系；在Tra...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于運營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)及方法，所述基于運營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)包括情境問答模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、業(yè)務指標數(shù)據(jù)評估模塊、數(shù)據(jù)診斷模塊、結(jié)果輸出模塊；所述基于運營問題定位的異常診斷分析方法，包括如下子步驟：S1：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種物流智能客服交互的內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng)，涉及智能推薦技術領域，包括計算節(jié)點之間的物流距離加權(quán)因子，篩選閾值范圍內(nèi)的物流距離加權(quán)因子對應的節(jié)點，組成動態(tài)節(jié)點集合，使用加權(quán)求和計算加權(quán)協(xié)同因子向量；使用LIF神經(jīng)元模型模擬神經(jīng)元的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種高速業(yè)務數(shù)據(jù)多人安全共用方法及設備，屬于交通數(shù)據(jù)處理技術領域，解決現(xiàn)有高速業(yè)務數(shù)據(jù)共享方式，易導致權(quán)限過度開放或限制，造成數(shù)據(jù)過度暴露或關鍵信息獲取受阻的問題。包括，將高速業(yè)務數(shù)據(jù)進行分組與編碼；基于編碼數(shù)據(jù)與高速業(yè)務...
								
            
							
            
							
						
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