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  • 本發(fā)明涉及地質(zhì)力學數(shù)據(jù)研究技術領域，尤其涉及一種基于混合數(shù)據(jù)模型的地質(zhì)力學數(shù)據(jù)可視化方法及系統(tǒng)。其技術方案包括數(shù)據(jù)收集與整理、混合數(shù)據(jù)模型構建、可視化算法設計與應用和可視化結果展示與交互，數(shù)據(jù)收集與整理：收集包括地質(zhì)構造數(shù)據(jù)、巖石力學參數(shù)數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及地理信息系統(tǒng)與計算機圖形處理技術領域，具體涉及一種基于動態(tài)地圖自定義勾勒的區(qū)域匯總系統(tǒng)，包括地圖模塊、網(wǎng)格構建模塊、框選模塊、信息采集模塊、信息儲存模塊和信息匯總模塊，網(wǎng)格構建模塊用于在地圖模塊將地圖劃分成若干個基礎網(wǎng)格；信息儲存...
  • 本發(fā)明涉及大語言模型技術領域，具體為一種針對結構化長文檔的問答方法，包括以下步驟：S1、解析不同格式的文檔，根據(jù)解析結果構建文檔的結構化元數(shù)據(jù)；S2、將文檔劃分成多個文本片段，對每個文本片段進行向量化處理，并存儲在專用的向量數(shù)據(jù)庫中；S3、...
  • 本發(fā)明公開了一種基于引用關聯(lián)的核心治理目標?工具組合識別方法，包括以下步驟：（1）選取目標領域，采集治理文件構建數(shù)據(jù)池并進行預處理；（2）文件數(shù)據(jù)標注與轉換；（3）構建W2NER模型；（4）訓練W2NER模型；（5）抽取W2NER模型；（6...
  • 本申請公開了一種通知播報方法及智能終端，涉及智能終端技術領域，公開的通知播報方法通過監(jiān)聽所有應用程序產(chǎn)生的通知流，并提取通知流中的元數(shù)據(jù)，再基于預設規(guī)則對元數(shù)據(jù)進行篩選，以標記目標應用程序的通知，然后在當前智能終端的使用場景符合預設播報條件...
  • 本發(fā)明涉及新聞推送管理相關領域，公開了一種新聞內(nèi)容提煉展示方法及系統(tǒng)，適用于對互聯(lián)網(wǎng)推廣內(nèi)容的用戶端質(zhì)量篩選管理，通過對預加載的推送新聞進行內(nèi)容及標題的自然語言識別，判斷其所包含的多個對應新聞要點內(nèi)容的評價要素，進而基于多個評價要素對新聞進...
  • 本申請公開了一種頁面預加載方法及相關裝置，涉及計算機技術領域，包括：持續(xù)監(jiān)聽用戶在當前顯示頁面的動作事件，在動作事件的持續(xù)期間，若檢測到動作事件對應的動作信息滿足預設的頁面切換條件，則確定動作事件對應的待切換頁面，獲取待切換頁面對應的目標視...
  • 本發(fā)明公開了一種淡水小球藻屬碳匯量計算方法及系統(tǒng)，屬于碳匯測量技術領域。先采集淡水小球藻屬的OD680值與生物量以獲取相關性模型，再結合二氧化碳吸收量公式得出實際碳匯量，進而構建預測碳匯量計算公式，輸入實時OD680值就能輸出預測碳匯量。本...
  • 本發(fā)明公開一種基于近似計算的Softmax函數(shù)硬件加速器，包括并行比較樹模塊、近似e指數(shù)模塊、累加求和模塊、近似除法模塊、位寬轉換乒乓緩存和16bit基?4 Booth近似乘法器，且各個子模塊之間具備完整握手協(xié)議，具有反壓功能。本發(fā)明通過對...
  • 本發(fā)明屬于分布式光纖傳感領域，提供了一種基于自注意力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的布里淵溫度提取方法及系統(tǒng)，包括利用預先搭建好的布里淵光時域分析系統(tǒng)，采集真實布里淵增益譜數(shù)據(jù)并進行預處理；基于預處理后的布里淵增益譜數(shù)據(jù)，利用訓練好的自注意力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合利用CNN?LSTM模型進行極端降水量模擬的方法，首先獲取研究區(qū)域多源數(shù)據(jù)，計算區(qū)域極端降水量，利用極端梯度提升模型，篩選對目標區(qū)域極端降水量影響最重要關鍵大氣環(huán)流指數(shù)；對多源數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一預處理；然后構建融合...
  • 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡微調(diào)訓練的多元氣象要素數(shù)據(jù)預測方法，包括多元氣象數(shù)據(jù)集預處理，獲得初步預測結果，將初步預測結果按氣象要素分割或按時間步長分割；將各條時間序列分別匹配通用的輕量級微調(diào)模塊以進行微調(diào)，通過多個線性層組成的多層感知機以充分提取特征...
  • 本發(fā)明公開了一種建筑設備故障智能診斷方法及系統(tǒng)，涉及設備故障診斷技術領域。一種建筑設備故障智能診斷系統(tǒng)，包括有：故障部件確定模塊和故障綜合診斷模塊。本發(fā)明通過數(shù)字孿生方法構建建筑設備故障診斷數(shù)字模型，并結合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、特征匹配和模型更新...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器學習的電力設備狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及設備檢測技術領域，該方法通過在電力設備周圍部署Wi?Fi發(fā)射端與接收端獲取通道狀態(tài)信息，并結合在設備周圍布設的聲學傳感器所采集的機械振動或局放信號，分別采用深度去噪與自適應濾波—...
  • 本發(fā)明公開了一種面向血壓預測的心沖擊圖信號特征工程方法，該方法從時域、頻域、波動特性和波形特性四個方面提取多維BCG信號特征，包括：心率變異性時域、頻域相關特征；波動模式特征，如過零率、絕對瞬時斜率、平均極值點數(shù)和平均累積振幅變化等；以及J...
  • 本發(fā)明涉及檢測管理領域，具體為一種基于云平臺的檢測儀數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)及方法，包括：玻片處理模塊、檢測儀模塊、云端通信模塊、信號過濾模塊和信息管理模塊，玻片處理模塊用于提取樣本上清液，制作檢測片，檢測儀模塊用于構建檢測通道，生成檢測信號，云端通信...
  • 本發(fā)明公開了一種結合領域信息的多模態(tài)偽造信息檢測方法，包括以下步驟：領域信息識別與描述，給大語言模型設計提示學習模板，大語言模型根據(jù)提示學習模板生成新聞的領域標簽以及對新聞內(nèi)容的解釋；領域信息與多模態(tài)特征的交互學習，該步驟包括有特征編碼,對...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種用于電控單缸柴油機的信號分析方法。該方法包括：獲得一個時刻的振動幅度規(guī)律性、振動變化幅度；根據(jù)每個時刻的振動變化幅度序列中每兩個相鄰元素的差值和每個時刻的振動幅度規(guī)律性得到每個時刻的振動幅度的異常程度...
  • 本說明書的多個實施例涉及，具體涉及一種全生命周期科技數(shù)據(jù)識別與溯源方法及系統(tǒng)。一種全生命周期科技數(shù)據(jù)識別與溯源方法，包括步驟：設置存證服務器和識別服務器；所述存證服務器接收科研數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)指紋、數(shù)據(jù)標識及數(shù)據(jù)描述；所述存證服務器為每個科研數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了基于動態(tài)聚焦通道注意力的電機氣隙不勻診斷方法，該方法包括采用格拉姆角場將高頻電流信號轉化為二維電流圖像；在生成網(wǎng)絡與參數(shù)估計網(wǎng)絡之間引入?yún)f(xié)同對比重建約束，構建無監(jiān)督的協(xié)同對比重建模塊，增強二維電流圖像的清晰度約束；采用動態(tài)聚焦通...
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