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								      本發(fā)明提供了一種基于增強(qiáng)記憶狀態(tài)空間模型的磁芯損耗預(yù)測(cè)方法，涉及磁芯損耗預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取輸入特征：B波形、H波形、溫度和頻率；通過(guò)Mamba狀態(tài)空間模型處理得到基本特征，通過(guò)特征轉(zhuǎn)換模塊將基本特征進(jìn)行增強(qiáng)，得到中間特征；通過(guò)構(gòu)建增強(qiáng)記憶狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)失效線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)索數(shù)據(jù)集，得到第一階段修復(fù)記錄；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星軌道預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(lèi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      基于解析四維集合變分的地理依賴(lài)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(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)性代數(shù)方程組進(jìn)行求解，基于當(dāng)前迭代輪所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(hù)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(hù)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(hù)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(hù)意圖識(shí)別模型對(duì)所述用戶(hù)問(wèn)句進(jìn)行文本分類(lèi)，確定用戶(hù)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能會(huì)話(huà)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(hù)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(hù)詢(xún)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(huà)信息，進(jìn)行用戶(hù)輸入改寫(xiě)；基于改寫(xiě)后的輸入檢索相關(guān)的問(wèn)答...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(hù)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向數(shù)字圖書(shū)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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