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								      本發(fā)明涉及小區(qū)安保技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種小區(qū)智能安保管理系統(tǒng)及方法，包括：進行設備數(shù)據(jù)采集，對設備的日常運行進行校驗，采集人員與事件數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)整合；識別到異常事件時，根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)確定基礎(chǔ)等級，通過貝葉斯網(wǎng)絡模型確定關(guān)聯(lián)風險...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種文旅產(chǎn)業(yè)與社會資本協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法具體為：計算文旅行為數(shù)據(jù)與社會資本數(shù)據(jù)的多維度交互強度；使用跨域因果網(wǎng)絡計算出原因變量對結(jié)果變量的跨域因果強度；使用貝葉斯反事實干預模型確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮景區(qū)交能供給能力的電動汽車出行路徑規(guī)劃方法,包括:獲取景區(qū)所有景點的信息和所有充電樁的信息；建立包括路徑總時間、充電次數(shù)、屬性多樣性和景點個數(shù)的多目標函數(shù)與對應的約束條件，根據(jù)所有景點的信息和所有充電樁的信息生成滿足約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的護理系統(tǒng)對話分析方法及系統(tǒng)，首先獲取護理服務場景中的多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合，其含多個由護理對象輸入語句及對應服務響應語句組成的護理對話序列，接著對該多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集合執(zhí)行多模態(tài)特征提取，得到每個對話序列的護理意圖、操...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于針對中醫(yī)古籍的自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種中醫(yī)古籍隱含語義與顯式術(shù)語的關(guān)聯(lián)方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。本發(fā)明的方法采用預訓練語言模型對所述結(jié)構(gòu)化的中醫(yī)古籍文本的文本序列進行隱含語義特征向量提取，得到隱含語義特征；通過大語言模型識別中醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種智慧校園管理平臺的數(shù)據(jù)安全處理方法，所述方法包括：基于智慧校園管理平臺的用戶角色，構(gòu)建層級化的有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu)；基于所述有向權(quán)限樹結(jié)構(gòu)，通過不可逆層級派生函數(shù)HDF生成每個節(jié)點的隨機化參數(shù)值；在用戶請求數(shù)據(jù)訪問時，基于所述權(quán)限樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡推理性能分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向NPU計算架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡推理性能分析方法，該方法獲取原始數(shù)據(jù)并標準化，提取計算單元、任務及架構(gòu)負載特征生成性能特征向量，識別推理性能需求得到初步分析結(jié)果；整合初步結(jié)果與標準化數(shù)據(jù)生成增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種復雜地層巖石力學參數(shù)預測方法，所述方法包括：采集復雜地層的多源數(shù)據(jù)，對多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理；基于多源數(shù)據(jù)提取與巖石力學參數(shù)相關(guān)的物理特征及統(tǒng)計特征，將物理特征、統(tǒng)計特征和數(shù)據(jù)預處理后的多源數(shù)據(jù)按深度對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地鐵設備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多源傳感融合的地鐵設備狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、信息融合、設備狀態(tài)診斷、預警執(zhí)行和協(xié)同管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過多類型傳感器陣列采集多源設備狀態(tài)原始數(shù)據(jù)；信息融合模塊對多源設備狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的金屬點蝕缺陷程度評估方法和系統(tǒng)，通過獲取金屬板材在成型過程中的微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)，及金屬板材在定向應力波作用下的內(nèi)部波動信號；基于內(nèi)部波動信號的傳播衰減率，生成與微觀孔隙率分布數(shù)據(jù)對應的結(jié)構(gòu)異常區(qū)域的幾何參數(shù)；獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的關(guān)系抽取方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，獲取目標文本，進行分詞、詞性標注和命名實體識別，提取實體集合；基于所述實體集合構(gòu)建包含多類邊類型的文本圖結(jié)構(gòu)；對圖中節(jié)點進行特征編碼，生成融合語義、詞性和位置信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型提示內(nèi)容的生成方法及裝置，涉及模型處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)多個外接工具的功能描述生成外接工具功能關(guān)系圖，借助該圖清晰梳理工具間的邏輯關(guān)聯(lián)，有效打破工具零散調(diào)用的無序狀態(tài)。在接收到用戶提問文本后，按執(zhí)行順序?qū)⒂脩籼釂栁谋静?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的邊緣計算方法、系統(tǒng)及云平臺，具體涉及邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有無狀態(tài)遷移機制導致的任務上下文斷層及實時性不足問題；通過實時捕獲任務模型運行中的中間特征數(shù)據(jù)，結(jié)合終端遷移緊迫度與特征活性度的動態(tài)評估實現(xiàn)特征智能篩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機安全與自動化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法及計算機裝置，基于虛擬鍵盤的遠程自動登錄方法包括：將運行Linux的編碼設備通過USB gadget功能連接主機設備，并將編碼設備枚舉為虛擬鍵盤；通過遠程控制裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為汽車舉升機自適應平衡控制方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于汽車舉升機數(shù)據(jù)，進行振動、壓力、傾斜傳感器的時間戳對齊，修正時間誤差，剔除異常數(shù)據(jù)，篩選有效信號，得到汽車舉升機同步數(shù)據(jù)集。本發(fā)明中，通過對振動、壓力、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雷電臨近趨勢預報方法及系統(tǒng)。其中，所述方法包括：獲取云量空間分布和時間序列，提取第一云量紋理特征向量，生成云量分層特征矩陣；對第一云量紋理特征向量降維，生成第二云量紋理特征向量，結(jié)合云量分層特征矩陣，通過聚類生成區(qū)域化云量分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種強光背景下多維度成像探測裝置及方法，涉及目標探測領(lǐng)域，該裝置包括：分光單元、LC?SLM單元和可見光偏振CCD單元依次設置在同一光路上；紅外成像系統(tǒng)設置在另一光路上；紅外成像系統(tǒng)和可見光偏振CCD單元分別與圖像處理系統(tǒng)連接；分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設備定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煤礦巷道內(nèi)掘進設備位置的標定方法及系統(tǒng)，包括向巷道圍巖發(fā)射復合探測信號，同步采集反射信號；對反射信號進行分析，分離不同地質(zhì)層的反射分量；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型，生成帶巖性標簽的三維反射強度分布圖；基于分布圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的SOFC狀態(tài)監(jiān)測和健康診斷方法及系統(tǒng)，涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的方法包括：實時采集SOFC的運行參數(shù)；采用基于擴展卡爾曼濾波和信息熵優(yōu)化數(shù)據(jù)的算法，對采集的運行參數(shù)進行加權(quán)處理；基于改進的混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的SOFC狀態(tài)監(jiān)測及健康診斷方法及系統(tǒng)，涉及固體氧化物電池狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集SOFC的運行數(shù)據(jù)；對運行數(shù)據(jù)進行預處理，對預處理后的運行數(shù)據(jù)進行特征提取；將運行數(shù)據(jù)輸入至深度學習診斷模型，深度學習診...
								
            
							
            
							
						
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