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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多維標簽的知識檢索方法、系統(tǒng)及計算機設(shè)備，將待檢索的知識內(nèi)容切分成多個知識切片，當知識切片設(shè)有人工標簽時，解析每個知識切片，得到每個知識切片的關(guān)鍵詞，大語言模型根據(jù)關(guān)鍵詞生成每個知識切片對應的大模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種大模型輸出結(jié)果檢測方法，該方法將基于標注有輸出結(jié)果是否正確的訓練樣本，以及確定待檢測的大模型LLM在推理過程中神經(jīng)元的激活狀態(tài)，得到輸出結(jié)果的正確與否與神經(jīng)元激活狀態(tài)之間的關(guān)系，用以訓練一個檢測分類器，則在待檢測的L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種類案推薦方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取檢察業(yè)務中各歷史案件的多模態(tài)數(shù)據(jù)；采用LMM模型和LLM模型對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，得到各歷史案件的元素集合；構(gòu)建各歷史案件的時序超圖；將時序超圖轉(zhuǎn)換為綜合嵌入向量，并構(gòu)建歷史案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了數(shù)據(jù)處理方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及光計算技術(shù)領(lǐng)域，本申請的方法中，按照不同矩陣運算任務之間的屬性相似度，將屬性相似度最大的矩陣運算任務排列在任務隊列的相鄰位置后，相當于任務隊列中相鄰兩個矩陣運算任務的屬性相似度可以較高。在按照任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高時空分辨率乘用車的排放量計算方法、裝置及介質(zhì)，屬于空氣質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。其方法包括：獲取車輛軌跡數(shù)據(jù)；將車輛軌跡數(shù)據(jù)映射至網(wǎng)格單元，計算每公里網(wǎng)格單元內(nèi)每小時的平均車速；根據(jù)平均車速得到網(wǎng)格化速度校正因子，根據(jù)網(wǎng)格化速度校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種NetCDF多源電離層數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及裝置，屬于GNSS衛(wèi)星電離層技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括接收多源電離層數(shù)據(jù)并進行預處理；創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體InfTR以及InfSP；判斷預處理后的多源電離層數(shù)據(jù)類型，并按數(shù)據(jù)類型分別存儲至數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種應用于火災現(xiàn)場的人員探測方法及系統(tǒng)，先獲取火災現(xiàn)場的多源信號數(shù)據(jù)集合，此多源信號數(shù)據(jù)集合包含不同位置采集的具有時間標記的通信信號單元，接著對多源信號數(shù)據(jù)集合進行信號特征提取處理，得到通信信號單元的空間分布特征和時序變化特征，然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種預報數(shù)據(jù)的偏差訂正方法和偏差訂正系統(tǒng)，本方法通過獲取目標區(qū)域的初始預報數(shù)據(jù)；從目標區(qū)域的初始預報數(shù)據(jù)中提取目標區(qū)域的海陸邊界特征，得到目標區(qū)域的海岸掩碼和沿岸掩碼；將初始預報數(shù)據(jù)和目標區(qū)域的沿岸掩碼輸入至偏差訂正模型，得到偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N通用碼頭水平運輸環(huán)節(jié)的環(huán)境感知能力量化方法及裝置，該方法包括：通過傳感器采集設(shè)備受遮擋的實際有效感知范圍面積與理論預設(shè)面積比值，以及受干擾的正確識別目標數(shù)與總檢測目標數(shù)比值。當理論預設(shè)面積為零或總檢測目標數(shù)為零時，分別強制設(shè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種柔性全自動拉鉚裝置的故障診斷方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取回轉(zhuǎn)角和振動信號；將振動信號分解為頻譜；若頻譜存在尖峰則提取幅度峰值判斷，若幅度峰值超過嚙合閾值則判定磨損，若幅度峰值超過損壞閾值則判定松動；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測井相解釋結(jié)果分析方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及油氣勘探測井資料處理解釋方法領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點是：通過預先訓練好的深度學習模型提取待分析測井樣本的第一相特征；通過預設(shè)的每位專家的特征映射向量對第一相特征進行線性映射，得到第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進Vision Transformer地形物理約束的分鐘級山地臨近降水預報方法及系統(tǒng)，包括：基于復雜山地區(qū)域多源氣象觀測站點數(shù)據(jù)和地形特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型訓練數(shù)據(jù)集；基于位置自適應動態(tài)卷積網(wǎng)絡(luò)和無雨掩碼特征提取策略改進V...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種交警執(zhí)法監(jiān)管方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述交警執(zhí)法監(jiān)管方法包括：獲取待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以及待監(jiān)督處罰數(shù)據(jù)集；獲取并對HFIDE?XGBoost模型進行訓練、獲取并對LSTM時序預測模型進行訓練；將所述待監(jiān)督執(zhí)法數(shù)據(jù)集以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RL?GPNet的直升機傳動系統(tǒng)故障信息抽取方法，涉及直升機傳動系統(tǒng)故障技術(shù)領(lǐng)域，包括基于全局指針網(wǎng)絡(luò)的實體識別，通過全局歸一化和相對位置編碼機制，有效捕獲故障描述文本中的長距離依賴關(guān)系和復雜語義信息；同時，結(jié)合PPO算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多臺機器狗協(xié)同作業(yè)異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及機器狗異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：建立多臺機器狗與主控節(jié)點的連接，分配初始角色并同步全局地圖與任務列表；對初始狀態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理和特征融合；進行分層異常檢測；建立全局檢測模型，通過聯(lián)邦學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于多模感知與時空推理的海洋生態(tài)異常預警方法及系統(tǒng)。包括獲取原始多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括圖像數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)；對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行全局上下文編碼，對時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)演化編碼，并通過特征歸一化進行多模態(tài)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的加工數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：獲取多源加工數(shù)據(jù)并按照時間進行排序，對每個數(shù)據(jù)值進行空值和合理性檢測并進行相應標記；使用孤立森林算法分析數(shù)據(jù)向量，輸出全局異常得分并分解為局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多通道數(shù)據(jù)重構(gòu)的鋼絲繩異常檢測方法和系統(tǒng)，屬于鋼絲繩異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括在確定鋼絲繩的檢測位置后獲取檢測位置的歷史狀態(tài)信息，并對歷史狀態(tài)信息進行預處理，獲取訓練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建檢測模型，并通過訓練數(shù)據(jù)集對檢測模型進行模型訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能化尾礦壩位移預測預警方法，屬于安全預測預警技術(shù)領(lǐng)域，其內(nèi)容包括：獲取尾礦壩在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預處理；構(gòu)建GRU主預測模型預測主預測位移；通過實測數(shù)據(jù)和主預測位移得到誤差序列；通過PSO?VMD?TOPSIS將誤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源數(shù)據(jù)資源關(guān)鍵信息挖掘方法及系統(tǒng)，包括：獲取各形式類型的多源數(shù)據(jù)，并預處理；根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行劃分；對文字類數(shù)據(jù)進行詞頻統(tǒng)計及詞語關(guān)聯(lián)性分析，對數(shù)字類數(shù)據(jù)通過上下文語義關(guān)聯(lián)提取其數(shù)值含義；基于各數(shù)據(jù)類型關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建跨模...
								
            
							
            
							
						
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