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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的地理科學(xué)信息智能管理方法及系統(tǒng)，具體涉及地理科學(xué)信息智能管理技術(shù)領(lǐng)域，通過影像壓縮失真信息、格式轉(zhuǎn)換信息及外部攻擊壓力信息的獲取與量化，分別生成影像壓縮失真系數(shù)、格式轉(zhuǎn)換異常系數(shù)和外部攻擊壓力系數(shù)，能夠全面覆蓋高...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的SQL生成的零訓(xùn)練方法，包括離線部分和在線部分；且核心技術(shù)點(diǎn)有四個(gè)：“EMS標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫”、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型微調(diào)、基于命名實(shí)體識別的檢索增強(qiáng)生成，基于抽象語法樹的SQL糾錯(cuò)。本發(fā)明提出了針對眾多EMS行業(yè)用戶的零...
  • 本發(fā)明公開一種基于醫(yī)學(xué)知識圖譜的RAG系統(tǒng)，包括：知識圖譜構(gòu)建模塊，用于從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中提取醫(yī)學(xué)知識信息，并構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識圖譜；醫(yī)學(xué)知識信息提取模塊，用于分析用戶查詢數(shù)據(jù)并識別醫(yī)學(xué)知識信息；檢索增強(qiáng)模塊，用于基于醫(yī)學(xué)知識信息識別結(jié)果從醫(yī)學(xué)知識圖譜...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多重圖表示的科技主題演化階段預(yù)測方法及系統(tǒng)。首先對科技文獻(xiàn)中的科技主題關(guān)鍵詞進(jìn)行主題匹配，篩選出能夠表示主題的科技主題關(guān)鍵詞，再獲取科技主題關(guān)鍵詞的詞頻序列，并提取出科技主題關(guān)鍵詞之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系特征和科技主題關(guān)鍵詞之...
  • 本發(fā)明屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種適用于RAG場景下的pdf文檔中表格解析方法，包括解析pdf文檔，逐頁提取pdf文檔中的表格并保存為Excel文件和定位信息，將Excel文件轉(zhuǎn)換為Markdown格式表格，通過大語言模型對M...
  • 本發(fā)明提供一種基于知識圖譜和大模型的情報(bào)分析方法和系統(tǒng)，涉及人工智能語言及知識處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟S1：情報(bào)知識圖譜構(gòu)建；構(gòu)建情報(bào)知識圖譜涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，包括本體建模、知識抽取、知識融合、知識存儲等環(huán)節(jié)；本體建模：基于業(yè)務(wù)實(shí)際需求...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N文本字符串的排序方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)用戶的用戶特征，以得到初始特征向量T；根據(jù)T和T中包括的缺失特征值的用戶特征中的必要用戶特征，在若干歷史特征向量中確定目標(biāo)歷史特征向量；根據(jù)所述目標(biāo)...
  • 本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種生態(tài)網(wǎng)格數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于在野外進(jìn)行生態(tài)數(shù)據(jù)的收集；數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于將采集到的數(shù)據(jù)從野外傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心；數(shù)據(jù)存儲模塊，用于存儲和管理收集到的生態(tài)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與分析模塊，用于...
  • 本發(fā)明提供一種檔案綜合管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：檔案采集模塊：用于將紙質(zhì)檔案轉(zhuǎn)換成電子檔案和采集電子檔案數(shù)據(jù)，對轉(zhuǎn)換成的電子檔案質(zhì)量進(jìn)行評估；檔案分類模塊：用于通過檔案分類技術(shù)提取電子檔案的內(nèi)容特征，并基于電子檔案的內(nèi)容特征對電子檔案進(jìn)行分類...
  • 本申請公開了一種信息推薦方法、信息推薦裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。首先確定第一推薦信息的第一特征和推薦對象的第二特征。然后，基于第一特征和第二特征確定第一推薦策略。當(dāng)推薦對象的第二特征發(fā)生變化，根據(jù)變化后的第二特征調(diào)整該第一推薦策略，得到第二推薦策略...
  • 本發(fā)明公開了一種產(chǎn)品模塊的導(dǎo)航切換方法及裝置，涉及模塊化導(dǎo)航切換技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)用戶信息生成用戶權(quán)限模型，根據(jù)用戶權(quán)限模型生成導(dǎo)航欄；捕獲用戶的點(diǎn)擊事件，并根據(jù)導(dǎo)航項(xiàng)對應(yīng)的模塊發(fā)起模塊切換請求；收到模塊切換請求后查詢模塊的依賴關(guān)系，根據(jù)...
  • 本發(fā)明公開一種基于水環(huán)境容量計(jì)算離子型稀土礦開采規(guī)模的方法，包括如下步驟：計(jì)算擬開采礦區(qū)內(nèi)流域的水環(huán)境容量；計(jì)算擬開采礦區(qū)內(nèi)流域的最大能夠承受浸礦劑滲漏量；計(jì)算浸出母液回收率；計(jì)算浸礦劑注液系數(shù)；計(jì)算擬開采礦區(qū)內(nèi)最大能夠開采礦土體積。本發(fā)明...
  • 本發(fā)明公開了一種考慮地表溫度和相對濕度的新雪密度確定方法。所述方法在傳統(tǒng)新雪密度確定方法只考慮氣溫和風(fēng)速的基礎(chǔ)上，加入了地表溫度和相對濕度對新雪密度的影響，解決了傳統(tǒng)方法在一些特定場景下對新雪密度確定誤差過大的問題。本方法得到的新雪密度比傳...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，并具體公開了一種智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，其方法包括：實(shí)時(shí)采集智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，獲得最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集；基于最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)集中不同數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)系，搭建出最新采集周期的智能生產(chǎn)線數(shù)據(jù)...
  • 本公開涉及一種醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)；將醫(yī)療數(shù)據(jù)輸入填充模型得到對應(yīng)的預(yù)測填充值；其中填充模型是基于樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到，樣本醫(yī)療數(shù)據(jù)包括多個(gè)不同類型的樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過程包括：從多個(gè)不同類型的樣本...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其涉及一種負(fù)荷潛在關(guān)聯(lián)因素辨識方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明獲取歷史時(shí)間段內(nèi)的工業(yè)日負(fù)荷數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的多個(gè)潛在關(guān)聯(lián)因素的數(shù)據(jù)并預(yù)處理；采用指數(shù)核函數(shù)分別對預(yù)處理后的歷史時(shí)間段內(nèi)的工業(yè)日負(fù)荷數(shù)據(jù)、每個(gè)潛在關(guān)聯(lián)因素...
  • 本發(fā)明提供了一種基于飛行參數(shù)數(shù)據(jù)的飛機(jī)著陸速度預(yù)測方法，包括：收集飛機(jī)的歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)，分析并選取對飛機(jī)著陸速度預(yù)測有影響的參數(shù)，構(gòu)建初始飛行參數(shù)集，在歷史飛行參數(shù)數(shù)據(jù)中獲取對應(yīng)的歷史原始數(shù)據(jù)；對歷史原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得初始數(shù)據(jù)；提取...
  • 本發(fā)明提供了一種基于使用需求的電動汽車退役預(yù)測方法，其全面考慮了車輛自身靜態(tài)指標(biāo)、實(shí)際運(yùn)行時(shí)的多種狀態(tài)以及用戶的充電與行駛行為和習(xí)慣等因素對不同類型的車輛退役可能存在的影響，還特別提出了基于威布爾分布的老化分?jǐn)?shù)以及多維度的出行需求量化手段；...
  • 本發(fā)明涉及時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于專家去噪的時(shí)間序列預(yù)測系統(tǒng)及方法，該方法包括：讀取線上數(shù)據(jù)庫，獲取歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立條件擴(kuò)散模型框架，所述條件擴(kuò)散模型框架包括：時(shí)間上下文嵌入模型和訓(xùn)練模型，將所述歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)輸入條件...
  • 本發(fā)明公開了一種基于差分?正交相關(guān)分析以及差分?主成分分析的質(zhì)量相關(guān)監(jiān)測方法，適用于需要對復(fù)雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量分析的領(lǐng)域。該方法通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子空間，分別采用不同的分析技術(shù)來提高監(jiān)測的準(zhǔn)確性和效率。具體來說，本發(fā)明包括以下步驟：首先，...
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