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  • 本申請涉及數(shù)據(jù)更新的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于高并發(fā)環(huán)境的全量更新查詢切片系統(tǒng)及方法，包括：預(yù)切片單元，用于按照預(yù)設(shè)切片策略將數(shù)據(jù)劃分為若干組邏輯分片；Worker節(jié)點分配單元，用于根據(jù)Worker節(jié)點的性能參數(shù)與邏輯分片的大小進(jìn)行匹配分析，...
  • 本申請實施例提供一種自動配置菜單的方法、裝置及電子設(shè)備，涉及計算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，自動配置菜單的方法包括如下步驟：響應(yīng)于菜單配置指令；根據(jù)菜單配置指令，選擇目標(biāo)路由地址；根據(jù)目標(biāo)路由地址及菜單配置指令，在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中選擇目標(biāo)低代碼數(shù)據(jù)，其中，...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)表達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于GIS的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測點數(shù)據(jù)表達(dá)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，獲取地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測點的檢測數(shù)據(jù)，調(diào)用監(jiān)測點的空間坐標(biāo)和對應(yīng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，根據(jù)監(jiān)測點間的空間距離計算空間相關(guān)性，依據(jù)空間相關(guān)性計算未采集點的監(jiān)測數(shù)據(jù)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环NSQL語句生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取數(shù)據(jù)庫的圖結(jié)構(gòu)表示；構(gòu)建文本數(shù)據(jù)的操作意圖圖；計算并根據(jù)對象節(jié)點與圖結(jié)構(gòu)表示中節(jié)點之間的相似度確定對象節(jié)點在圖結(jié)構(gòu)表示中對應(yīng)的節(jié)點；在任一對象節(jié)點在...
  • 本發(fā)明涉及地理信息技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于GIS的地理信息查詢方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于道路交通信息，提取道路通行狀況、交通流量數(shù)據(jù)、施工封閉信息，調(diào)用道路通達(dá)性數(shù)據(jù)，篩選正常通行道路，剔除不可通行路段，生成可通行道路集合。本發(fā)明中，通過篩...
  • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于大模型的精細(xì)化用戶觀點提取與分析方法，包括：獲取用戶評論數(shù)據(jù)；利用大模型對所述用戶評論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別觀點片段；基于已識別出的觀點片段，利用大模型執(zhí)行如下處理，且所述處理步驟之間不存在固定的先后...
  • 本發(fā)明屬于交通問答領(lǐng)域，尤其涉及基于知識圖譜和大語言模型的交通運(yùn)輸智能問答平臺，其包含交互界面、深度搜索模塊和執(zhí)行模塊。交互界面負(fù)責(zé)獲取用戶輸入需求向量并展示問答結(jié)果，深度搜索模塊依據(jù)輸入需求向量，借助由多級分布式存儲子庫與可變式實時鏈構(gòu)建...
  • 本申請公開了基于放療流程的人工智能問答系統(tǒng)，屬于醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域。一種基于放療流程的人工智能問答系統(tǒng)，包括：服務(wù)器和若干個信息終端，信息終端與服務(wù)器信號連接，信息終端用于輸入問題和輸出對應(yīng)問題的回答；服務(wù)器包括：輸入模塊、大模型模塊、詞向量轉(zhuǎn)換...
  • 本申請公開了一種基于C/S與B/S混合模式的CIM數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的控制方法、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述的方法包括：若所述數(shù)據(jù)管道監(jiān)測到CIM數(shù)據(jù)載入，于所述數(shù)據(jù)目錄建立所述CIM數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)目錄結(jié)構(gòu)；基于所述處理推薦模塊確定所述...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的智能數(shù)據(jù)挖掘平臺及方法，包括：從數(shù)據(jù)源獲取待處理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，生成用于數(shù)據(jù)挖掘的處理數(shù)據(jù)集；基于歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建元模型，預(yù)測最優(yōu)挖掘算法；通過計算元模型的信心度，對元模型輸...
  • 本發(fā)明提供了一種基于自動組卷歸檔的檔案全生命周期管理方法及系統(tǒng)，涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括對檔案進(jìn)行多源采集與標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)入、基于NLP及機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分類與組卷、動態(tài)元數(shù)據(jù)提取與管理、根據(jù)生命周期優(yōu)化存儲與遷移，以及多維檢索與分析。系統(tǒng)將...
  • 本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星跨域信息確定方法，可以應(yīng)用于航天航空技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于待測區(qū)域的區(qū)域位置信息，從搜索引擎包括的多個星下點中確定與待測區(qū)域相關(guān)的多個目標(biāo)星下點；基于目標(biāo)星下點的時間戳，及與目標(biāo)星下點相關(guān)的衛(wèi)星，將多個目標(biāo)星下點劃分...
  • 本發(fā)明公開了用于不動產(chǎn)測繪的多維數(shù)據(jù)綜合處理方法及系統(tǒng)，涉及不動產(chǎn)測繪與評估技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過激光雷達(dá)設(shè)備全面掃描不動產(chǎn)區(qū)域，采集包括地形數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用數(shù)據(jù)分割算法識別并提取不動產(chǎn)區(qū)域的要...
  • 本公開提供了基于生物信號不變表示學(xué)習(xí)的身份識別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能及模式識別技術(shù)領(lǐng)域，包括將波形心拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，再通過圖結(jié)構(gòu)特征提取單元提取圖結(jié)構(gòu)的拓?fù)涮卣鲌D，通過多粒度語義轉(zhuǎn)換器對波形心拍數(shù)據(jù)進(jìn)行多粒度語義相關(guān)性評估，采用注意力...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI環(huán)境監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理方法及服務(wù)器，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域多個傳感器節(jié)點實時采集的包含空氣質(zhì)量、噪聲強(qiáng)度、氣象參數(shù)的環(huán)境數(shù)據(jù)集合，依據(jù)數(shù)據(jù)空間分布特征動態(tài)劃分監(jiān)測子區(qū)域，并為各子區(qū)域分配數(shù)據(jù)特征提取規(guī)則...
  • 本發(fā)明涉及一種煤巖截割狀態(tài)檢測方法，屬于智能煤礦技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取采煤機(jī)當(dāng)前截割煤巖時多個傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號；將每個傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號通過改進(jìn)循環(huán)譜進(jìn)行分析，得到每個傳感器采集信號的模態(tài)分量；計算每個傳感器采集信號的模...
  • 本發(fā)明提供一種基于LSTM?RF的深海采礦提升系統(tǒng)故障預(yù)測方法，包括以下步驟：步驟1、獲取時間序列數(shù)據(jù)的時域特征的差值；步驟2、訓(xùn)練RF模型；步驟3、實時訓(xùn)練LSTM模型及實時預(yù)測運(yùn)動位移；步驟4、實時預(yù)測故障；步驟5、重新實時訓(xùn)練LSTM...
  • 本發(fā)明公開了多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)，具體涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中因多源傳感器數(shù)據(jù)物理特性差異及非線性耦合導(dǎo)致的噪聲干擾與偽特征誤判問題；是通過基于設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與傳感器物理響應(yīng)特性動態(tài)劃分初始頻段范圍...
  • 本發(fā)明公開了一種駕駛行為風(fēng)險評估方法及系統(tǒng)，涉及智能交通與駕駛安全技術(shù)領(lǐng)域，包括采集車輛的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)，對運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取特征參數(shù)構(gòu)成特征向量，并計算特征向量的馬氏距離得分；根據(jù)特征向量的馬氏距離得分，采用改進(jìn)的分層模糊推理系...
  • 本發(fā)明公開了基于并行注意力機(jī)制可解釋的癲癇發(fā)作識別方法和裝置，涉及信號檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，得到癲癇樣發(fā)作信號識別模型；獲取患者頭皮腦電信號，癲癇樣發(fā)作信號識別模型利用若干卷積層對輸入的腦電信號片段進(jìn)行編碼，輸...
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