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          • 本發(fā)明公開了一種針對(duì)失效線索的召回激活方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括通過(guò)對(duì)原始破損線索數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步清洗,獲取包含缺失字段的記錄集合,針對(duì)每一項(xiàng)缺失字段采用預(yù)先建立的特征推斷模型,生成初步補(bǔ)全后的線索數(shù)據(jù)集,得到第一階段修復(fù)記錄;...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合地質(zhì)參數(shù)反演的壓裂施工壓力多步預(yù)測(cè)方法,屬于非常規(guī)油氣資源勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括以下步驟:S1:收集多個(gè)井區(qū)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并對(duì)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,獲得數(shù)據(jù)集;S2:建立地質(zhì)反演模型和時(shí)序預(yù)測(cè)模型;S3:在所述數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星軌道預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衛(wèi)星軌道預(yù)測(cè)方法、終端及介質(zhì)。該方法基于同一時(shí)間段內(nèi)的衛(wèi)星位置數(shù)據(jù)、太陽(yáng)位置數(shù)據(jù)和月球位置數(shù)據(jù),構(gòu)建樣本集;構(gòu)建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);該網(wǎng)絡(luò)以衛(wèi)星歷史位置數(shù)據(jù)作為輸入,預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的衛(wèi)...
          • 本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的鉆具狀態(tài)智能診斷方法、裝置及設(shè)備,通過(guò)獲取鉆具基礎(chǔ)運(yùn)行參數(shù)確定穩(wěn)定工作時(shí)段,在穩(wěn)定時(shí)段向鉆具施加特定頻率激勵(lì)振動(dòng)形成主動(dòng)傳播波;采用多點(diǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)獲取響應(yīng)振動(dòng)信號(hào)并提取時(shí)刻序列,通過(guò)差分處理獲取時(shí)序偏移量;基于時(shí)序...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,涉及一種適用于山體區(qū)域的三維地質(zhì)災(zāi)害模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),包括:對(duì)每個(gè)第一監(jiān)測(cè)點(diǎn)在每一時(shí)刻下的三維地理坐標(biāo)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常篩選,得到在每一時(shí)刻下的多個(gè)第二監(jiān)測(cè)點(diǎn);根據(jù)每一時(shí)刻的多個(gè)第二監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一數(shù)量與全部的第一...
          • 本發(fā)明提供一種面向漁業(yè)養(yǎng)殖的自動(dòng)計(jì)量投料控制方法和系統(tǒng),所述方法包括:投料智能化分析,在漁業(yè)的養(yǎng)殖階段針對(duì)自動(dòng)計(jì)量投料過(guò)程進(jìn)行智能化分析,根據(jù)不同投放飼料類型分析和投放過(guò)程分析,確定當(dāng)前養(yǎng)殖階段的投料是否合格;投料區(qū)域多特征分析,對(duì)養(yǎng)殖投料...
          • 基于解析四維集合變分的地理依賴耦合參數(shù)優(yōu)化方法,屬于海洋數(shù)據(jù)同化技術(shù)領(lǐng)域。包括:選取獨(dú)立點(diǎn)、生成參數(shù)初始擾動(dòng)場(chǎng)集合、開展A?4DEnVar數(shù)據(jù)同化、基于獨(dú)立點(diǎn)參數(shù)值插值得到全網(wǎng)格參數(shù)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了在強(qiáng)耦合數(shù)據(jù)同化框架下基于A?4DEnVar...
          • 本申請(qǐng)公開了一種線性代數(shù)方程組的快速求解方法,其屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)待求解的線性代數(shù)方程組內(nèi)的系數(shù)矩陣確定預(yù)條件矩陣,在每輪迭代求解過(guò)程中,按照如下步驟得到解向量:利用預(yù)條件共軛梯度算法對(duì)線性代數(shù)方程組進(jìn)行求解,基于當(dāng)前迭代輪所...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜與語(yǔ)義推理的座艙主動(dòng)推薦系統(tǒng)及方法,涉及智能座艙技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過(guò)接收用戶的自然語(yǔ)言語(yǔ)音輸入,執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)義解析,提取用戶意圖、關(guān)鍵詞與槽位實(shí)體,生成結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息,結(jié)合環(huán)境上下文信息構(gòu)建或調(diào)用帶有語(yǔ)義關(guān)系...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于地名時(shí)空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的空間模糊位置確定方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)信息處理領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待推理地物信息;基于地名時(shí)空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò),采用語(yǔ)義相似度根據(jù)所述待推理地物信息確定空間相似集合;地名時(shí)空派生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是采用地名時(shí)空...
          • 本發(fā)明公開了一種列式存儲(chǔ)的氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)的分片存儲(chǔ)與多級(jí)抽稀方法,包括以下步驟:S1.數(shù)據(jù)解析與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換;S2.批次數(shù)據(jù)合并;S3.多級(jí)抽稀聚合;S4.空間分片與索引建立;S5.列式分片存儲(chǔ)。本發(fā)明通過(guò)基于列式存儲(chǔ)的氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)的分片存儲(chǔ)與多...
          • 本申請(qǐng)公開了一種文件展示方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,用于解決行政規(guī)范性證明材料文件的合規(guī)性審核效率低的問(wèn)題,包括:響應(yīng)于針對(duì)行政規(guī)范性證明材料文件的查看操作,分屏顯示摘要導(dǎo)圖顯示區(qū)域和證明材料顯示區(qū)域,在證明材料顯示區(qū)域呈...
          • 本申請(qǐng)公開了一種自然語(yǔ)言問(wèn)答方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,該方法基于命名實(shí)體識(shí)別模型對(duì)用戶問(wèn)句進(jìn)行識(shí)別,確定關(guān)鍵實(shí)體;所述關(guān)鍵實(shí)體包括問(wèn)題中的地名、距離和方位;基于用戶意圖識(shí)別模型對(duì)所述用戶問(wèn)句進(jìn)行文本分類,確定用戶的...
          • 本發(fā)明屬于智能會(huì)話技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于大模型和多輪引導(dǎo)的政務(wù)領(lǐng)域問(wèn)答方法、系統(tǒng)及應(yīng)用,包括對(duì)用戶輸入內(nèi)容及相關(guān)回復(fù)結(jié)果進(jìn)行緩存,智能化判斷用戶詢問(wèn)的事項(xiàng)是否發(fā)生變更,動(dòng)態(tài)構(gòu)建歷史對(duì)話信息,進(jìn)行用戶輸入改寫;基于改寫后的輸入檢索相關(guān)的問(wèn)答...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)方法和系統(tǒng)。其中,該方法包括:根述磁場(chǎng)強(qiáng)度變化數(shù)據(jù)識(shí)別是否存在物理篡改行為;在不存在物理篡改行為的情況下,解析數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)請(qǐng)求,獲取待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)存儲(chǔ)區(qū)塊標(biāo)識(shí);提取數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)請(qǐng)求提交時(shí)...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種雙碳智能數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),包括:采集得到多個(gè)目標(biāo)群體的雙碳數(shù)據(jù);對(duì)于每個(gè)目標(biāo)群體的雙碳數(shù)據(jù),按照預(yù)設(shè)的時(shí)間窗口分別存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中,通過(guò)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間投票篩選出關(guān)鍵數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn);根據(jù)每個(gè)目標(biāo)群體的關(guān)鍵...
          • 本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)數(shù)據(jù)整合方法及系統(tǒng),方法包括構(gòu)建基礎(chǔ)環(huán)境,配置集群客戶端和建立集群存儲(chǔ)主體;搭建列式數(shù)據(jù)庫(kù)和任務(wù)通道,并根據(jù)所述任務(wù)通道獲取集群存儲(chǔ)主體信息,對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并將預(yù)處理后的量測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入所述列式數(shù)據(jù)庫(kù)中的量測(cè)表;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了面向數(shù)字圖書館的多模態(tài)智能檢索方法及系統(tǒng),涉及數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)利用語(yǔ)義生成模型補(bǔ)償生成偽模態(tài)特征向量Vfm,有效填補(bǔ)了原始語(yǔ)義空間中的模態(tài)空缺,使原本無(wú)法參與模態(tài)對(duì)齊的資源具備語(yǔ)義參與能力;結(jié)合模態(tài)存在性矩陣Mcm,實(shí)現(xiàn)對(duì)融...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能決策的跨區(qū)域數(shù)據(jù)獲取方法及系統(tǒng),旨在提升異構(gòu)區(qū)域間數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性與智能化水平。該方法包括:首先獲取數(shù)據(jù)需求區(qū)域發(fā)出的數(shù)據(jù)獲取指令,并將其分解為剛性需求向量與彈性需求向量;然后依據(jù)剛性需求向量在跨區(qū)域數(shù)據(jù)源注冊(cè)庫(kù)中檢...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于企業(yè)數(shù)據(jù)治理的主數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),包括基于企業(yè)通用主數(shù)據(jù)對(duì)象定義基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)并以元數(shù)據(jù)形式存儲(chǔ);獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)變更事件及人工擴(kuò)展需求并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化描述;通過(guò)可視化界面完成屬性、分類及關(guān)聯(lián)關(guān)系的零編...
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