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  • 本申請公開了一種多模態(tài)動物異常數(shù)據(jù)行為分類方法及裝置，運用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：獲取目標(biāo)動物在不同發(fā)育階段的異常數(shù)據(jù)；所述異常數(shù)據(jù)包括同一動物的行為視頻數(shù)據(jù)和腸道菌群數(shù)據(jù)；對所述行為視頻數(shù)據(jù)進行特征提取，得到表征動物動作模式的行為...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于物聯(lián)網(wǎng)的施工環(huán)境智能監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)，通過獲取擬分析的環(huán)境傳感數(shù)據(jù)集；在環(huán)境傳感數(shù)據(jù)集包括第一事件時，在事件關(guān)系網(wǎng)中獲取第一局部關(guān)系網(wǎng)，第一局部關(guān)系網(wǎng)包括第一組成項、預(yù)設(shè)路徑長度范圍內(nèi)的組成項以及組成項之間的連接線；依據(jù)...
  • 本申請涉及滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于疊加集成策略的滑坡易發(fā)性評價方法及裝置，其中，方法包括：基于目標(biāo)滑坡清單和目標(biāo)滑坡災(zāi)害點分布圖，提取在預(yù)設(shè)空間尺度內(nèi)的至少一個滑坡易發(fā)性評價因子，以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試多個...
  • 本發(fā)明涉及地面沉降預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地面沉降危險預(yù)測方法及系統(tǒng)。該方法包括：將待檢測地面劃分若干個待檢測區(qū)域，采用Eclat算法得出目標(biāo)地下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和降水強度數(shù)據(jù)的相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)，基于相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)采用SARIMA模型獲得降水預(yù)測沉降...
  • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與模擬仿真軟件的功能映射管理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：從目標(biāo)設(shè)備中采集原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集進行噪聲過濾和異常值檢測；提取與模擬仿真軟件模型對應(yīng)的多個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)特征數(shù)據(jù)與模擬仿真軟件模型輸入?yún)?..
  • 本發(fā)明公開了基于土地利用類型的流域空間種植業(yè)污染排放強度計算方法，涉及污染排放強度計算技術(shù)領(lǐng)域，首先用ArcSWAT對研究區(qū)域進行流域劃分，并利用ENVI對近年遙感影像數(shù)據(jù)解譯得到該地區(qū)的土地利用類型；其次通過ArcGIS中按掩膜提取，提取...
  • 一種下個興趣點推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括從去相關(guān)自適應(yīng)簡單圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成的興趣點嵌入矩陣中獲取與歷史簽到序列中歷史興趣點對應(yīng)的目標(biāo)興趣點嵌入矩陣；基于目標(biāo)興趣點嵌入矩陣確定出目標(biāo)興趣點向量并對目標(biāo)興趣點向量進行位置編碼得到用戶訪問...
  • 本發(fā)明提供了一種基于圖嵌入和知識表示學(xué)習(xí)融合的知識圖譜節(jié)點推薦方法，屬于知識圖譜及其應(yīng)用領(lǐng)域。該方法通過結(jié)合圖嵌入和知識表示學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，能夠有效地融合節(jié)點的結(jié)構(gòu)信息和語義信息，提升推薦系統(tǒng)的精度和效果。本發(fā)明不依賴用戶的交互數(shù)據(jù)，而是基于知...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水利知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其涉及智慧水利技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明對水利相關(guān)知識進行整合與管理，通過大模型將分散在不同地區(qū)、不同部門的水利知識進行有機整合，打破信息孤島，實現(xiàn)知識的共享與協(xié)同。通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準化處理等技術(shù)...
  • 本申請涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請公開了一種基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，其能夠降低關(guān)系類別分布不平衡對關(guān)系抽取結(jié)果的準確性的影響，從而提高關(guān)系抽取結(jié)果的精度。所述基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法包括獲取文本文檔；...
  • 本說明書實施例提供異常數(shù)據(jù)生成方法及異常代碼生成方法，其中，異常數(shù)據(jù)生成方法包括：獲取異常數(shù)據(jù)生成任務(wù)的任務(wù)信息，任務(wù)信息包括目標(biāo)數(shù)據(jù)片段和異常描述信息，目標(biāo)數(shù)據(jù)片段為目標(biāo)數(shù)據(jù)單元中待插入異常內(nèi)容的原始數(shù)據(jù)片段，目標(biāo)數(shù)據(jù)片段基于對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了基于DO385測試用例集的ACAS X軟件標(biāo)準符合性驗證方法，步驟包括：通過軟件編程按DO385規(guī)定的7組422個測試用例生成測試序列表，支持多種編程語言實現(xiàn)；運行ACAS X軟件，以測試序列表用例作為輸入生成TRM、STM和C...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)庫的智能巡檢方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過預(yù)設(shè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方式，獲取與巡檢數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；基于跨模態(tài)注意力機制與自學(xué)習(xí)模型，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集對應(yīng)的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，并結(jié)合歷史時序數(shù)據(jù)與無...
  • 本發(fā)明屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備監(jiān)控方法及其系統(tǒng)。方法包括：監(jiān)控端的Agent模塊獲取被監(jiān)控的各電子設(shè)備的第一實時運行數(shù)據(jù)，將超出了對應(yīng)的風(fēng)險閾值的電子設(shè)備確定為目標(biāo)電子設(shè)備；評估目標(biāo)電子設(shè)備的重要等級，若重要等級高于...
  • 本申請公開了一種日志異常檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：從日志數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括：日志序列特征和日志語義特征；將所述日志序列特征輸入至預(yù)訓(xùn)練的策略網(wǎng)絡(luò)，得到日志序列層面的預(yù)測結(jié)果；將所述日...
  • 本公開的實施例公開了城市一網(wǎng)統(tǒng)管系統(tǒng)和異常事件信息發(fā)送方法。該系統(tǒng)的一具體實施方式包括：數(shù)據(jù)整合共享層、事件中樞層、可視化決策指揮層、系統(tǒng)集成兼容層，其中：數(shù)據(jù)整合共享層被配置成執(zhí)行以下數(shù)據(jù)整合共享步驟：接收各個異構(gòu)數(shù)據(jù)；存儲各個異構(gòu)數(shù)據(jù)；...
  • 本申請?zhí)峁┗谶吘売嬎愕奶胤N作業(yè)時空變化動態(tài)調(diào)度方法及裝置，通過采集時空信息自動匹配附近的候選攝像機群，判斷所述特種作業(yè)任務(wù)等級及評估當(dāng)前邊緣端剩余算力是否能夠滿足當(dāng)前請求的候選攝像機群數(shù)量的計算任務(wù)，動態(tài)分配攝像機資源，確保覆蓋關(guān)鍵區(qū)域；...
  • 本發(fā)明公開了機密虛擬機操作系統(tǒng)、系統(tǒng)調(diào)用代理方法、終端及介質(zhì)，所述系統(tǒng)包括：RipOS操作系統(tǒng)，所述RipOS操作系統(tǒng)用于處理由RipOS操作系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)的第一類調(diào)用項，所述第一類調(diào)用項反映的是RipOS操作系統(tǒng)運行時所調(diào)用的功能項；Ser...
  • 本申請涉及芯片架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種GPU寄存器的鏈結(jié)構(gòu)訪問系統(tǒng)，該系統(tǒng)由同一模塊集合中的各個模塊形成寄存器訪問鏈，在面對不同類型的第一訪問請求時，通過鏈式結(jié)構(gòu)確定所要接收第一訪問請求的模塊，以及第一訪問請求沿鏈式結(jié)構(gòu)的傳輸情況，從而...
  • 本發(fā)明公開了一種雙稀疏矩陣的乘法加速方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)稀疏矩陣乘法需求，在計算芯片的全局內(nèi)存中定位與第一稀疏矩陣匹配的壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣；將壓縮矩陣集合和第二稀疏矩陣，以數(shù)據(jù)分塊的形式從全局內(nèi)存中逐級搬運...
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