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								      本發(fā)明提出一種基于知識圖譜的衛(wèi)星電源系統(tǒng)的故障診斷方法，涉及航空航天技術領域。該方法包括：基于計算機語言規(guī)則，提取衛(wèi)星電源系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)中的實體，并確定實體之間的關聯(lián)關系，形成三元組，以構建知識圖譜；其中，實體依據(jù)層級關系依次包括設備、分系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力智庫知識庫管理系統(tǒng)，涉及文檔檢索技術領域，該系統(tǒng)包括：文檔存儲模塊：用于存儲電力文檔數(shù)據(jù)；向量計算模塊：用于計算電力文檔數(shù)據(jù)中各電力文檔的文檔向量；查詢檢索模塊用于獲取文檔查詢問題的問題向量與各電力文檔的文檔向量間的相似...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)屬性圖的快速模擬生成方法及系統(tǒng)，涉及屬性圖生成技術領域，包括基于變分推斷獲取隱變量；根據(jù)所述隱變量和隱藏節(jié)點狀態(tài)生成屬性圖快照；利用門控循環(huán)單元對屬性圖快照的隱藏節(jié)點狀態(tài)進行更新；利用對數(shù)似然進行模型優(yōu)化，構建VRDAG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于技術轉移公共服務系統(tǒng)及方法，包括公共服務中臺、動態(tài)知識圖譜模塊、用戶畫像模塊、模糊評估模塊和跨模態(tài)檢索模塊；所述公共服務中臺用于各個模塊間數(shù)據(jù)調(diào)度與權限管理；所述動態(tài)知識圖譜模塊用于實時采集專利、文獻數(shù)據(jù)并構建行業(yè)技術關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種采用流量均差法定量評價滲漏缺陷程度的分析方法及應用，屬于水利水電工程安全監(jiān)測技術領域，采用流量均差法，根據(jù)各蓄水區(qū)間的壩后量水堰流量數(shù)據(jù)，以相鄰蓄水區(qū)間的流量增量比水頭增量的均值之差或流量增量比水頭平方根增量的均值之差，作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于模式驅(qū)動與深度學習的金融時序識別方法及系統(tǒng)，涉及金融科技與人工智能技術領域，包括定義典型模式模版，并確定每個模版的關鍵節(jié)點坐標，對時間序列數(shù)據(jù)進行歸一化處理，基于典型模式模版，通過插值和噪聲注入生成仿真時間序列數(shù)據(jù)，并將時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及濕包識別技術領域，尤其涉及基于物聯(lián)網(wǎng)和機器學習的濕包識別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取滅菌艙內(nèi)溫度變化曲線和壓力變化曲線，同時獲取滅菌艙與冷卻區(qū)的溫差，并記錄滅菌包的包外濕度；建立冷卻階段的濕度梯度模型計算冷卻階段包外濕度梯度，當包外...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種煤礦災害監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常檢測方法、系統(tǒng)和設備，該方法包括：獲取煤礦環(huán)境參數(shù)，利用煤礦環(huán)境參數(shù)的連續(xù)時間序列數(shù)據(jù)；所述煤礦環(huán)境參數(shù)包括瓦斯?jié)舛取囟群蜐穸龋粚㈩A處理后的連續(xù)時間序列數(shù)據(jù)分解為多個區(qū)間，并在每個區(qū)間內(nèi)動態(tài)調(diào)整降噪閾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程接地輔助設計系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)相連的工程接地模型讀取模塊、電站接地設計初步方案生成模塊、各工程區(qū)域詳細接地方案生成模塊、接地設計成果生成模塊、接地計算資料數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明可快速生成設計方案、報告材料、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等資料，對方案設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及材料加工控制技術領域，公開了一種高效切割真空釬焊焊片的方法。該方法先接收待切割焊片的材料參數(shù)及目標幾何形狀數(shù)據(jù)，基于預設算法生成并優(yōu)化初始切割軌跡；結合實時溫度場監(jiān)測數(shù)據(jù)，用有限元分析法計算熱應力分布，動態(tài)調(diào)整切割速度及激光功率參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種可研報告生成方法及系統(tǒng)，涉及電力報告生成技術領域，該方法包括：獲取電力項目的電力要求數(shù)據(jù)；將電力要求數(shù)據(jù)輸入至訓練后的報告生成模型中，得到電力可研報告；其中，報告生成模型，包括嵌入生成單元和報告獲取單元；嵌入生成單元用于將電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力咨詢文檔生成系統(tǒng)，涉及電力咨詢技術領域，該系統(tǒng)包括：問題接收模塊：用于接收用戶所提出電力咨詢問題，并將電力咨詢問題傳輸至文檔生成模塊；文檔生成模塊包括：文本嵌入子模塊，用于接收電力咨詢問題，并將電力咨詢問題進行嵌入處理得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N優(yōu)化加速卡執(zhí)行多推理任務的方法、裝置、計算機程序產(chǎn)品及計算設備，包括：根據(jù)加速卡包含的硬件類型，在加速卡內(nèi)部設定相應的計算隊列；接收多個推理任務請求，獲取多個所述推理任務的模型結構；所述推理任務的模型結構的算子送入相應的算子計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及臨終告別輔助技術領域，尤其涉及基于醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的臨終患者智能告別輔助設備，設備包括數(shù)據(jù)采集模塊、患者需求評估模塊、親友支持能力匹配模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集患者生理數(shù)據(jù)、患者情感意愿數(shù)據(jù)和親友支持數(shù)據(jù)；所述患者需求評估模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維激光掃描技術的土地平整調(diào)配方案測算方法，包括以下步驟：步驟1：獲取目標場地初始點云數(shù)據(jù)；步驟2：使用體素下采樣對初始點云數(shù)據(jù)進行簡化；步驟3：基于目標場地以體素的邊長構建二維柵格，目標場地各柵格所代表的體積之和為場地...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于語境壓縮的圖像增強方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。包括：設備端將待處理的降質(zhì)圖像輸入云端預訓練的提示生成模型，基于所述提示生成模型輸出優(yōu)化提示信息；云端對所述優(yōu)化提示信息進行壓縮，將壓縮后的優(yōu)化提示信息發(fā)送到設備端；設備端接收并解...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術領域。上述方法包括：獲取目標圖像的圖像相關信息，其中，所述圖像相關信息為所述目標圖像和所述目標圖像的拍攝環(huán)境的多個場景圖像；采用所述語境特征提取模型，對所述圖像相關信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N圖像分類方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多個訓練樣本圖像，對訓練樣本圖像進行特征提取得到頻率域的第一特征圖；對第一特征圖進行譜分解得到第一波幅成分和第一相位成分；根據(jù)多個元素計算第一波幅成分的第一均值和第一方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多特征融合驅(qū)動的高質(zhì)量排水管道缺陷樣本自動標注方法、系統(tǒng)、設備以及介質(zhì)，其中，方法包括：對排水管道影像數(shù)據(jù)進行抽幀處理；對抽幀后的圖像進行缺陷可見性篩選，對不滿足可見性閾值的圖像執(zhí)行前向擴散噪聲注入、噪聲分布預測及反向擴散迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，提供一種基于多任務學習的人員目標實時感知方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品，方法包括：通過無人車采集交互人員的圖像信息；對人員圖像進行共享特征提取；通過實例分割和姿態(tài)識別多尺度融合模塊提取多個不同尺度的目標特征的分割特征和姿態(tài)特征...
								
            
							
            
							
						
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