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								      本申請?zhí)峁┮环N數據庫讀寫分離實現方法、裝置、終端及存儲介質，涉及數據庫讀寫處理技術領域。該方法包括：獲取數據包，數據包包含有數據讀和/或寫的指示信息；對數據包進行解析獲得表征數據讀狀態(tài)和/或寫狀態(tài)的狀態(tài)對象句柄；根據數據包的對象生成一個或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據庫技術領域，尤其涉及一種基于大模型的數據庫映射文件轉換方法及系統(tǒng)，方法包括：遞歸遍歷目標項目路徑下的文件，得到文件路徑列表；按照文件路徑列表中的路徑順序，循環(huán)執(zhí)行以下步驟S1?S5；S1：讀取第N個待轉換文件的待轉換文件內容；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于面試題自動生成技術領域，具體涉及基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的高精度AI面試題生成方法。該發(fā)明通過動態(tài)調整題目難度，能夠更為精準地反映面試者的實際能力，提升面試過程的效率與準確性，同時，基于自蒸餾和行業(yè)知識庫的面試題生成，確保面試題目與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應權重融合的實體抽取方法和裝置，包括：獲取待抽取工業(yè)文本；將待抽取工業(yè)文本輸入到預先訓練好的實體抽取模型中進行實體抽取，得到待抽取工業(yè)文本的實體抽取結果；其中，實體抽取模型包括輸入預處理層、文本編碼層、特征提取層和分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)數據查詢方法，屬于數據查詢處理技術領域，包括：預先根據預設的三元組注冊格式，提取數據源的多個描述符信息，以生成訪問接口，用于向數據源訪問數據；還包括，響應于查詢內容，解析得到模態(tài)類型，根據模態(tài)類型選取對應類型的數據源，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多因素驅動的理想位置偏好興趣點推薦方法，涉及興趣點推薦識別技術領域。該方法包括：首先，獲取用戶的目標軌跡序列并構建行為感知興趣點圖和空間感知興趣點圖；其次，利用行為感知的圖提示模塊，通過雙向信息聚合和時空間隔嵌入來增強行為感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數據分析技術領域，公開了一種基于人工智能的傳媒數據分析方法及系統(tǒng)。所述的方法包括如下步驟：在傳媒數據分析平臺中搭建傳媒數據爬取引擎、傳媒數據處理引擎以及傳媒數據分析引擎；使用傳媒數據爬取引擎，生成不同傳媒平臺的實時數據爬取策略，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變化埋深情景下潛水蒸發(fā)量的計算方法，包括：收集地下水埋深、氣象等信息；構建定埋深下潛水蒸發(fā)量概念模型；建立變埋深下潛水蒸發(fā)量計算模型；選擇不受降雨影響時段的歷史資料計算潛水蒸發(fā)量的實測值，利用優(yōu)化算法，率定不同作物生長階段內...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于雙樹復小波變換的PE管道多源信號降噪方法，屬于信號降噪技術領域，方法包括：S1.多源信號采集與預處理；S2.信號協(xié)同校準；S3.雙樹復小波分解；S4.噪聲水平估計；S5.自適應閾值降噪；S6.信號重構；S7.效果評估與優(yōu)化。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預測方法，屬于地質災害監(jiān)測預測領域，其內容包括：獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數據；對位移時序數據進行動態(tài)歸一化處理；構建包含門控增強常微分方程網絡和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預測模型；通過聯合訓練模塊同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行訓練評估技術領域，公開了腦電特征與生理指標融合的飛行訓練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊，同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標數據，體表生理指標數據含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應振幅；多模態(tài)融合模塊，解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊；監(jiān)控模塊通過結合監(jiān)測設備分布空間、地圖網格分割算法及圖算法構建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點網，實時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標狀態(tài)空間；評估模塊利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于強化學習的地質災害監(jiān)測數據處理方法及系統(tǒng)，涉及強化學習技術領域，首先構建地質災害監(jiān)測數據的狀態(tài)表示模型，將連續(xù)采集的數據轉換為含序列和空間關聯特征的狀態(tài)向量，接著初始化包含策略評估和策略改進模塊的強化學習策略網絡，基于狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測方法及系統(tǒng)，涉及智能檢測的技術領域，包括以下步驟，對待檢測區(qū)域進行篩選，得到第一地區(qū)，分割得到重點地區(qū)和關聯地區(qū)，檢測得到第一結果和第二結果，第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度，并構建第一映射關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評價方法，包括如下步驟：針對通信管線的可靠性風險來源，設置相應的可靠性評價指標；構建通信管線資源信息動態(tài)數據庫，為可靠性評價指標提供實時的動態(tài)數據；根據可靠性評價指標，建立通信管線可靠性評價體系，進行基于貝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測預警技術領域，尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測智能預警方法。內容包括：采集煤礦的水文原始多維數據，并進行預處理，得到預處理后的水文數據；基于預處理后的水文數據，引入行為映射結構，得到預處理后的水文數據的歸一化行為映射值；基于預處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng)，涉及肝癌診斷輔助技術領域，該方法包括多源數據采集、特征提取、動態(tài)融合、分割輸出及結果驗證步驟。通過多源數據采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號，經靜態(tài)與動態(tài)特征提取模塊提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖核方法的圖遷移學習雷達工作模式識別方法，屬于雷達信號分類技術領域，其包括以下步驟：S1.使用圖核方法對源域和目標域雷達工作模式識別任務中的雷達工作模式脈沖數據進行特征提取，形成源域特征和目標域特征；S2.基于源域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于BIM的水利工程監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于異常監(jiān)測數據以及歷史監(jiān)測時序數據，確定目標構件對應的偏差分析結果，基于偏差分析結果，確定目標構件對應的影響范圍構件以及結構變形類型，確定影響范圍構件對應的變形參數集，基于變形參數集以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于高安全機器學習的數據安全加密方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集待加密數據的訪問行為、調用上下文與環(huán)境元信息構建結構化特征序列；將特征序列與歷史加密執(zhí)行記錄建立索引映射，并利用特征打分與信息增益評估方法提取顯著性特征；系統(tǒng)根據當前...
								
            
							
            
							
						
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