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          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機模擬相關技術領域,并公開了一種基于貪心學習高斯混合模型的時序數(shù)據(jù)隨機模擬方法。該方法包括下列步驟:S1構建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集;S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
          • 本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術領域,具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統(tǒng),通過獲取并結構化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù),構建標準化輸入集,利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化,并結合四維模型、語義驗證及動態(tài)調(diào)度生成初步...
          • 本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備,可以應用于網(wǎng)絡空間安全技術領域。該方法包括:基于安全等級分類標準,對多個安全領域進行安全等級分類,得到分類結果;針對多個安全等級的每個安全等級,對至少一個安全領域進行測試題庫構建,得到測試...
          • 基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法,涉及用戶身份的識別和驗證技術領域,解決了現(xiàn)有技術在實用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設備適應能力等方面的問題。包括以下步驟:步驟S1,采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集;步驟S2,從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法,包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B;步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進行編碼,生成哈希值H;步驟三、加載雙模塊生成模型C1;步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對用戶輸入數(shù)據(jù)進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別,若為高置信度,調(diào)用相應子智能體處理任務包;若為中置信度,確定主意圖...
          • 本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,包括:獲得企業(yè)的多個窗口財務數(shù)據(jù)集,并根據(jù)財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理,建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量;進行多源訓練,建立財務異常檢測架構,包括償債異常檢測模型集...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集領域,尤其涉及一種全站儀測量數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括:通過對全站儀原始測量數(shù)據(jù)進行三維坐標解算與整理,獲取帶時序標簽的原始測量數(shù)據(jù)集;通過對原始測量數(shù)據(jù)點的局部鄰域距離進行綜合分析,獲取各點的自適應鄰域半徑;通過對測點局部...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域,公開了一種鍛件生產(chǎn)的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括:對風電法蘭鍛件進行溫度數(shù)據(jù)采集和極坐標轉換,得到極坐標溫度場數(shù)據(jù);將極坐標溫度場數(shù)據(jù)輸入環(huán)形熱場梯度分解網(wǎng)絡進行特征提取,得到溫度場特征向量;對溫度場特征向量進...
          • 本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術領域,具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預警方法及系統(tǒng),通過復合傳感技術和智能分析算法實現(xiàn)了大壩結構健康狀態(tài)的全面感知與精準預警;采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署,構建了界面與結構一體化的立體監(jiān)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法,屬于林業(yè)防治技術領域,方法包括:將目標森林按植被類型劃區(qū),采集歷史多源數(shù)據(jù)并填補缺失,分析時序與因果關系構建時序因果圖,結合當前數(shù)據(jù)模擬病蟲害時空動態(tài),確定各區(qū)域防控風險等級與關鍵誘發(fā)因子,依此...
          • 本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學習的電纜絕緣損傷自適應檢測方法,包括如下步驟:S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號;S2、對電氣信號序列進行預處理,劃分為若干等長信號片段;S3、構建DeiT檢測模型,并構建輸入向量;S4、輸入多層Trans...
          • 本公開實施例公開了一種基于跨模態(tài)標記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置,涉及人工智能技術領域,該方法包括:獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本;將圖像輸入至圖像編碼器,得到至少一個圖像特征,基于至少一個圖像特征,確定第一視覺token;以及使用文本分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于風網(wǎng)解算的礦用智能通風調(diào)度決策系統(tǒng),涉及礦用設備技術領域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集全礦井通風數(shù)據(jù);風網(wǎng)解算模塊,用于實時讀取所述全礦井通風數(shù)據(jù),并進行風網(wǎng)解算,實時模擬礦井通風情況,得到礦井需風結果;數(shù)據(jù)分析模塊,用...
          • 本發(fā)明提供一種虛擬電廠運行參數(shù)的預測方法及裝置、存儲介質(zhì)以及計算機程序產(chǎn)品。包括:對獲取的影響因素數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理;使用時間序列分解算法將影響因素數(shù)據(jù)分解成包含趨勢分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個維度的序列,將每個序列切分為序列塊并映射為...
          • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)內(nèi)容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對非結構化的待審核多模態(tài)內(nèi)容進行特征提取,以得到結構化特征向量;對其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進行圖文語義關聯(lián),得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量;基于待審核多模態(tài)...
          • 本發(fā)明提供一種基于雙層低秩適配的金融文本情緒分析方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理與金融科技領域,旨在解決現(xiàn)有金融情緒分析維度單一、模型微調(diào)成本高的問題。該方法構建情緒類別、情緒強度、持續(xù)時間、分層影響和政策反應五個維度的情緒標簽體系,通過指令微...
          • 本申請?zhí)峁┮环N歷史人物知識的校對方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設備,包括:構建歷史人物第一知識數(shù)據(jù)庫和歷史人物第二知識數(shù)據(jù)庫;獲取待校對文本,并對待校對文本進行斷言檢測,以獲取斷言檢測結果;基于斷言檢測結果獲取待校對文本中的標識字段;根據(jù)標識字...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于視頻關鍵幀與進度關聯(lián)的AI答疑方法及系統(tǒng)。其中,本申請通過用戶暫停視頻時,捕獲進度和關鍵幀知識點坐標。通過觸控軌跡生成知識點觸控熱區(qū)圖譜及關注標記。融合圖譜、標記、坐標拓撲及暫停前語音語義生成疑問置信度。據(jù)此決策:置信度高...
          • 本發(fā)明涉及一種基于路徑探索和雙曲精煉的多跳RAG問答方法和系統(tǒng),用于解決多跳問答過程中推理路徑僵化及證據(jù)噪聲干擾的問題。該方法包括,接收復雜多跳查詢,采用多層次路徑探索搜索策略,通過蒙特卡洛樹搜索構建層次化推理樹,并依次執(zhí)行直接回答、經(jīng)檢索...
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