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								      本申請公開了一種數(shù)字孿生底板的動態(tài)更新方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。上述方法根據(jù)數(shù)字孿生底板關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的周期性指標對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強度，構(gòu)建周期影響強度場；根據(jù)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的外部事件觸發(fā)因子對底板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變更的影響強度，構(gòu)建擾動矢量；基于數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)血緣分析的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過提取數(shù)據(jù)全生命周期操作信息并標注含數(shù)據(jù)源類型編碼、初始采集節(jié)點ID和全局唯一序列號的唯一標識；預(yù)處理操作信息，構(gòu)建動態(tài)關(guān)聯(lián)；以動態(tài)關(guān)聯(lián)構(gòu)建含節(jié)點和定向邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)展示分析技術(shù)領(lǐng)域，首先采集數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)特征、關(guān)聯(lián)特征及流轉(zhuǎn)特征等原始特征信息，接著進行可視化維度映射處理得到包含結(jié)構(gòu)維度、關(guān)聯(lián)維度及流轉(zhuǎn)維度的可視化維度集合，依據(jù)該可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法及自進化學習方法，屬于ER圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)庫關(guān)系智能發(fā)現(xiàn)與ER圖構(gòu)建方法包括：S1.元數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；S2.領(lǐng)域感知元數(shù)據(jù)向量化；S3.多策略候選關(guān)系召回；S4.LLM結(jié)構(gòu)化推理與驗證；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于大模型和知識圖譜的多數(shù)據(jù)標準定義沖突消解方法，屬公共數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)標準化領(lǐng)域。本發(fā)明包括：多數(shù)據(jù)標準定義提取與預(yù)處理；定義語義表示與大模型解析：利用大模型對每個數(shù)據(jù)項的定義進行語義分析，生成語義嵌入向量和關(guān)鍵特征；知識圖譜構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于AI的多場景文本智能推薦與自動生成方法及系統(tǒng)，涉及文本生成技術(shù)領(lǐng)域，包括通過對招聘需求信息進行實體提取形成結(jié)構(gòu)化特征，利用膠囊動態(tài)路由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層次化語義向量，結(jié)合多層注意力機制與交互融合機制選擇關(guān)鍵特征，并通過儲備池網(wǎng)絡(luò)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于垂直探針陣列的高頻信號采集方法及系統(tǒng)，涉及信號采集技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：采集初步信號數(shù)據(jù)，同時提取初步信號數(shù)據(jù)中的特征參數(shù)，得到初步信號特征集；獲取深度信號特征集，并將深度信號特征集與初步信號特征集結(jié)合，使用機器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向教學服務(wù)機器人的語義指紋自適應(yīng)訓練方法，涉及教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時訓練技術(shù)領(lǐng)域，包括課程版本語義指紋注入、實時漂移偵測與分桶定位、小樣本糾偏與高層權(quán)重補丁、分層控制增量學習調(diào)度、影子推理一致性選優(yōu)及學習資產(chǎn)注冊與周期校驗與追蹤六步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種表格數(shù)據(jù)對比方法、裝置、計算機設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)；獲取待對比的兩個目標表格數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)字段映射表，從兩個目標表格數(shù)據(jù)中，確定出多個待對比字段對；待對比字段對包括兩個目標對比字段；針對每個待對比字段對中的每個目標對比字段，對目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多源異構(gòu)的事件知識，抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實體信息和屬性信息；將屬性信息融合后構(gòu)建多標簽分類模型，通過多標簽分類模型抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的時序關(guān)系；對時序關(guān)系添加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能水表的城市居民用水行為分類方法，涉及智慧水務(wù)技術(shù)領(lǐng)域。用于提升用水行為識別與異常檢測精度。首先，通過智能水表實時生成水流變化方向序列，基于穩(wěn)定持續(xù)性觸發(fā)事件捕獲，提取流量梯度及時間戳密度特征；隨后，采用自適應(yīng)濾波方式消除...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力配電領(lǐng)域，尤其涉及一種電力配電設(shè)備安全運行檢測方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：構(gòu)建并訓練關(guān)于電力配電設(shè)備的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點表示每個設(shè)備，采集各配電設(shè)備的運行數(shù)據(jù)；邊表示設(shè)備之間的電氣連接關(guān)系；輸入為設(shè)備的運行數(shù)據(jù)及電氣連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種經(jīng)皮穿刺針力反饋數(shù)據(jù)實時處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集到經(jīng)皮穿刺針所有維度的受力數(shù)據(jù)；維度影響分析模塊，用于根據(jù)單維度上受力數(shù)據(jù)的變化的不平緩的規(guī)律情況，確定單維度的異常波動系數(shù)，結(jié)合多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多場景聯(lián)動電網(wǎng)仿真調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)單元：用于獲取不同區(qū)域的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，解析電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得異構(gòu)數(shù)據(jù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)包括差異化拓撲結(jié)構(gòu)、標準設(shè)備參數(shù)和規(guī)則約束；處理單元：用于基于異構(gòu)數(shù)據(jù)獲得區(qū)域參數(shù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于克里金插值預(yù)測的自適應(yīng)多波束測線布設(shè)方法，屬于水下測繪技術(shù)領(lǐng)域，用于多波束測線布設(shè)，包括使用極端值加權(quán)水深模型對基于條帶覆蓋率的測線進行預(yù)測與布設(shè)，根據(jù)已測水域水深突變情況自適應(yīng)調(diào)整極端值加權(quán)權(quán)重，使用克里金插值模型基于已...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了考慮資源約束與雙重準備時間的航空復(fù)材熱壓批調(diào)度方法，具體涉及航空復(fù)材智能制造技術(shù)領(lǐng)域，獲取熱壓成型工序相關(guān)數(shù)據(jù)，包括工件數(shù)據(jù)和熱壓罐數(shù)據(jù)，以最小化最大完工時間為目標，設(shè)計航空復(fù)材熱壓成型工序批調(diào)度目標函數(shù)；建立考慮資源約束和雙重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種藥倉的顆粒落料的仿真方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及顆粒落料的仿真方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于各個藥物顆粒的下落事件的檢測而確定各個藥物相對于藥倉的下落軌跡，并根據(jù)各個藥物相對于藥倉的下落軌跡和該監(jiān)測空間的下落模擬而確定藥物顆粒落料的仿真畫面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機模擬技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于計算機模擬的覆巖多水平注漿設(shè)計優(yōu)化方法，包括：根據(jù)地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)構(gòu)建采空區(qū)的三維地質(zhì)力學模型；計算采空區(qū)上覆巖層位中各個層位的發(fā)育特征，根據(jù)發(fā)育特征構(gòu)建采空區(qū)的注漿承載層層位；分析裂隙發(fā)育特征及層位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計的大直徑軸承淬火優(yōu)化方法、系統(tǒng)，其方法包括：確定目標淬火測量系統(tǒng)的多個狀態(tài)參數(shù)；通過狀態(tài)參數(shù)和全對稱多胞形方法，通過卡爾曼濾波方法構(gòu)建基于多個集員估計模型融合的系統(tǒng)模型；確定每個集員估計模型的預(yù)測狀態(tài)方程和概...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向建筑設(shè)計短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取建筑設(shè)計短文本數(shù)據(jù)集，對所述建筑設(shè)計短文本數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，得到結(jié)構(gòu)化文本集；根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化文本集進行句向量嵌入構(gòu)建，得到句向量...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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