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          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實(shí)現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng),涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息;基于當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息,確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因;基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng),其中,一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括:采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預(yù)處理;提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集;構(gòu)建多層級動...
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種手術(shù)機(jī)器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括:采集所述手術(shù)機(jī)器人在手術(shù)過程中的運(yùn)行參數(shù);對于任一次手術(shù),獲取該手術(shù)過程手術(shù)機(jī)器人的多個(gè)執(zhí)行動作,以及各執(zhí)行動作期間對應(yīng)的參數(shù)序列;對于任一種執(zhí)...
          • 本申請涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種UV標(biāo)簽紙切割設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括:獲取歷史時(shí)間段生產(chǎn)的UV標(biāo)簽紙的推理變形量Def1;如果Def1與實(shí)際變形量Def2
          • 本申請屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測方法包括:獲取歷史注塑參數(shù)集,所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個(gè)歷史注塑參數(shù)子集,同一個(gè)注塑周期內(nèi)的至少一個(gè)注塑參數(shù)作為一個(gè)所述歷史注塑參數(shù)子集;確...
          • 本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法,涉及橋梁阻尼比識別技術(shù)領(lǐng)域,所述橋梁阻尼比識別方法,包括以下步驟:輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移;輸出位移經(jīng)過自動微分得到各微分項(xiàng);無量綱處理各參數(shù)與微分項(xiàng),構(gòu)建含未知阻...
          • 本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量;量化評估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉儲實(shí)際狀態(tài)的匹配程度,基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時(shí)刻圖網(wǎng)絡(luò),并提取倉儲環(huán)境...
          • 本發(fā)明記載了一種基于自適應(yīng)譜峭度解卷積的復(fù)合故障信號分離方法,包括:S1,降噪處理原始復(fù)合故障信號;S2,通過希爾伯特包絡(luò)解調(diào)對降噪后復(fù)合故障信號進(jìn)行分離;S3,通過貝葉斯目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器,構(gòu)造帶通濾波器和帶阻濾波器;S4...
          • 本發(fā)明公開了基于知識圖譜增強(qiáng)關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)的潛在供應(yīng)商推薦方法,涉及卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括先采集供應(yīng)鏈數(shù)據(jù),經(jīng)預(yù)處理、規(guī)則匹配篩選實(shí)體及關(guān)系并標(biāo)準(zhǔn)化,構(gòu)建供應(yīng)鏈知識圖譜;再用關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)處理知識圖譜,得到增強(qiáng)模型;隨后訓(xùn)練模型并預(yù)測供應(yīng)商...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于知識圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)抽取方法與系統(tǒng),該方法包括:基于源數(shù)據(jù)格式判斷是否滿足抽取條件,基于目標(biāo)源數(shù)據(jù)格式確定相應(yīng)處理策略,確定每一數(shù)據(jù)與目標(biāo)源數(shù)據(jù)特征的關(guān)聯(lián)相似度,基于關(guān)聯(lián)相似度確定第一抽取結(jié)果,基于...
          • 本發(fā)明提出了一種基于無監(jiān)督特征工程的壁畫圖像檢索方法及系統(tǒng),屬于圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域;包括:獲取壁畫圖像,構(gòu)建壁畫圖像數(shù)據(jù)庫;遍歷壁畫圖像數(shù)據(jù)庫中的每張圖像,并基于特征工程提取每張圖像的特征,構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫;獲取查詢目標(biāo),基于特征工程提取查詢目...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)作的智能寫作方法,步驟如下:接收用戶上傳多種格式文檔,提取文本與圖像資源,用多模態(tài)大語言模型理解圖像生成描述文本;利用大型語言模型構(gòu)造提示詞模板,處理三類輸入文件提取關(guān)鍵信息構(gòu)建知識模型;接受用戶輸入構(gòu)造增強(qiáng)型...
          • 本發(fā)明公開一種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)失效的解決方法及裝置,涉及電子政務(wù)數(shù)據(jù)治理技術(shù)領(lǐng)域;包括:步驟1:使用UUIDv4格式建立與標(biāo)準(zhǔn)的12位行政區(qū)劃編碼兼容的冗余編碼體系,根據(jù)需求建立冗余編碼與標(biāo)準(zhǔn)編碼的動態(tài)映射關(guān)系,為每個(gè)行政區(qū)劃分配行政區(qū)劃編碼和唯一...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法及裝置名稱,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。基于spark的聯(lián)邦數(shù)據(jù)連接方法,包括:根據(jù)spark處理需求,對多端數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)任務(wù)對應(yīng)的待連接數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),以生成子連接數(shù)據(jù)和子連接數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)分區(qū);根據(jù)sp...
          • 本發(fā)明公開一種對qcow2文件是否存在游離數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢查的方法,包括以下步驟:步驟一:建立一個(gè)空的雙向鏈表;步驟二:解析qcow2文件,循環(huán)獲取所有二級表的表項(xiàng)記錄;步驟三:為每個(gè)二級表的表項(xiàng)建立一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)包含開始位置和結(jié)束位置信...
          • 本發(fā)明提供針對hadoop集群數(shù)據(jù)快速恢復(fù)方法,涉及糾刪碼技術(shù)領(lǐng)域,包括通過計(jì)算待恢復(fù)數(shù)據(jù)塊的重要性得分,基于非線性副本數(shù)調(diào)整函數(shù)確定目標(biāo)副本數(shù),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒂?jì)算負(fù)載權(quán)重選擇候選節(jié)點(diǎn),利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測節(jié)點(diǎn)故障概率,并基于重要性得分...
          • 本公開的實(shí)施例公開了一種訪問張量數(shù)據(jù)的方法、寫入梯度數(shù)據(jù)的方法、電子設(shè)備與存儲介質(zhì)。該訪問張量數(shù)據(jù)的方法包括:獲取所述張量數(shù)據(jù)的起始元素所在的第一起始地址以及所述張量數(shù)據(jù)所在的內(nèi)存塊的第二起始地址;確定所述第一起始地址和所述第二起始地址存在...
          • 本發(fā)明適用于處理器技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種向量處理器的寄存器重命名方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。向量處理器的寄存器重命名系統(tǒng)的取指單元用于從存儲器中指令,并將指令發(fā)送至譯碼單元;譯碼單元用于對接收到的指令進(jìn)行譯碼;重命名單元用于將譯碼后的標(biāo)量指令和向...
          • 本申請涉及人工智能芯片技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、芯片和計(jì)算機(jī)設(shè)備,在該方法中,首先,根據(jù)源張量數(shù)據(jù)的訪存粒度、數(shù)據(jù)傳輸方式和數(shù)據(jù)排布方式判斷低精度數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存中的地址是否連續(xù);若地址不連續(xù),則通過視圖轉(zhuǎn)換機(jī)制將低精度數(shù)據(jù)塊描述...
          • 本公開提供一種代碼語句的推測方法、裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及程序。該方法的一具體實(shí)施方式包括:響應(yīng)于獲取到當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列,對當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列執(zhí)行推測解碼,生成用于連接當(dāng)前先驗(yàn)詞元序列的多個(gè)候選詞元序列;驗(yàn)證每個(gè)候選詞元序列是否有效;響應(yīng)于...
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