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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)風險協(xié)同管理技術領域，公開了一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風險預警與協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，其中，一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)風險預警與協(xié)同管理方法包括：構建服務網(wǎng)格增強的聯(lián)邦學習統(tǒng)一框架，形成四元組結構；實現(xiàn)聯(lián)邦學習與服務網(wǎng)格的無縫集成架構；開發(fā)基于服務等...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的漏洞修復規(guī)則生成方法和相關設備，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域。計算機設備通過大語言模型對漏洞代碼片段和漏洞描述文本進行雙重分析，構建了抽象語法樹和語義圖譜的雙重表示，將語義圖譜與抽象語法樹進行跨模態(tài)對齊，得到漏洞上下文關系矩陣。計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種web支付頁面檢測方法、電子設備及計算機可讀介質(zhì)，所述方法包括：在識別到web支付頁面發(fā)生變更的情況下，將變更元素作為父節(jié)點；從各所述父節(jié)點中，篩選出有效父節(jié)點；遍歷任一所述有效父節(jié)點的所有子節(jié)點，根據(jù)預設的當?shù)卣Z言識別規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種生成開源組件修復意見的方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取原始漏洞數(shù)據(jù)集，對原始漏洞數(shù)據(jù)集進行預處理以得到標準漏洞數(shù)據(jù)集，并將標準漏洞數(shù)據(jù)集進行存儲；獲取標準漏洞數(shù)據(jù)集對應的目標組件信息，將標準漏洞數(shù)據(jù)集和目標組件信息代入到預...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的交互式應用安全測試漏洞研判方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域，該方法包括：對目標系統(tǒng)的關鍵函數(shù)進行插樁，采集執(zhí)行環(huán)境信息。從執(zhí)行環(huán)境信息中的HTTP請求數(shù)據(jù)識別用戶輸入，追蹤其傳播路徑得到帶有漏洞類型標記的污染數(shù)據(jù)傳播鏈。將執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高階函數(shù)和依賴代數(shù)的惡意軟件逃逸行為檢測方法，涉及函數(shù)式編程和程序分析技術領域。本發(fā)明包括接收逃逸失敗惡意軟件的源代碼，并基于依賴代數(shù)理論，分析所述源代碼中的函數(shù)間的依賴關系，并構建相關集合，其中依賴關系包括數(shù)據(jù)依賴、控制依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及身份驗證技術領域，具體為一種企業(yè)登記自助服務終端及其身份驗證方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于企業(yè)登記自助服務終端，核驗序列號、發(fā)卡機關標識與有效期，并將動態(tài)二維碼參數(shù)逐項比對，判斷各字段一致性，依據(jù)結果與登記系統(tǒng)信息匹配，識別辦理流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為農(nóng)產(chǎn)品采樣數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，包括以下步驟：登記采樣批次的圖像信息、產(chǎn)地信息與產(chǎn)品品類，以及農(nóng)藥殘留量、添加劑殘留量和獸藥殘留量。本發(fā)明通過對農(nóng)產(chǎn)品果皮硬度、果肉彈性模量、呼吸速率、乙烯釋放...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聲學測試異常處理方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，涉及聲學測試技術領域，包括：預先對聲學測試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督聚類，得到各聚類結果對應的異常類別；根據(jù)異常類別，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行異常識別，得到異常數(shù)據(jù)；對異常數(shù)據(jù)進行因果推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與深度學習技術領域，特別是涉及基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的道路凝冰相變潛熱智能預測方法及系統(tǒng)，方法包括：構建三維監(jiān)測網(wǎng)絡步驟，以道路側(cè)面為X軸，長度方向為Z軸，高度方向為Y軸，建立三維直角坐標系，構建光纖光柵傳感器分布式拓撲網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于運動數(shù)據(jù)處理技術領域，提供一種室內(nèi)運動項目識別方法及相關裝置，實現(xiàn)對目標用戶進行的室內(nèi)運動項目準確識別。本申請方法應用于配有三軸加速度傳感器的智能設備，主要包括：獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術領域，具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù)；采用多尺度頻譜模態(tài)分解構建環(huán)境噪聲基底向量組，通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術領域，公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡的多源異構數(shù)據(jù)實時監(jiān)測方法，包括S1：多源異構數(shù)據(jù)采集：構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)集；S2：多源數(shù)據(jù)預處理；S3：邊緣聚合與特征提取：構建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)特征集；S4：多維度數(shù)據(jù)分析：計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻度評估方法和系統(tǒng)，涉及聯(lián)邦學習技術領域，所述方法包括：根據(jù)設置的數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個維度對應的權重分配規(guī)則，確定訓練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻度；根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過物理約束噪聲擾動對真實樣本進行數(shù)據(jù)增強，得到增強樣本集；根據(jù)所述增強樣本集，對物理本構模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)本構模型參數(shù)；通過所述最優(yōu)本構模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設備、存儲介質(zhì)，包括如下步驟：構建電動汽車充電行為的特征空間，分別針對連續(xù)值特征、時間相關特征和離散值特征，進行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡增強的條件概率建模，得到基于特征注意力和殘...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，提出了一種基于增強大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法，包括：針對用戶輸入問題，采用大語言模型抽取主題實體；采用輕量大模型獲取用戶意圖標簽；基于用戶意圖標簽控制知識圖譜的關系篩選與路徑擴展過程，構建語義路徑集合；判斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗證與相似度約束的問答生成方法、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，方法包括：獲取與用戶輸入的問題相關的文檔內(nèi)容；利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段；對引用列表中的每一引用內(nèi)容進行一致性驗證，若任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進行測試的方法、電子設備及計算機可讀介質(zhì)，生成與業(yè)務流程中資金處理節(jié)點一一對應的多個頂點并根據(jù)節(jié)點之間的調(diào)用關系在各頂點之間添加跨節(jié)點有向邊，獲得該業(yè)務流程對應的業(yè)務圖模型；為各頂點和各跨節(jié)點有向邊添加業(yè)務線標簽及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設備和介質(zhì)，涉及計算機技術領域，包括一種測試方法，所述測試方法包括：獲取多個被測代碼段和多個測試用例之間的初始映射關系，其中，所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關系的對象；在確定出所述初始映射關系已被破...
								
            
							
            
							
						
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