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  • 本申請(qǐng)涉及一種多模態(tài)混合的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括：接收包含多模態(tài)混合信息的目標(biāo)問題；將所述目標(biāo)問題輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的多模態(tài)混合領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ椭羞M(jìn)行處理，得到所述目標(biāo)問題對(duì)應(yīng)的答案；所述經(jīng)過訓(xùn)練的多模態(tài)混合領(lǐng)域?qū)＜掖?..
  • 本說明書公開了一種大模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，通過預(yù)先確定若干預(yù)設(shè)的幾何圖元以及各幾何圖元對(duì)應(yīng)的各第一描述文本，并根據(jù)各幾何圖元之間的關(guān)系和對(duì)應(yīng)的第一描述文本確定構(gòu)建出的幾何機(jī)構(gòu)的第二描述文本。然后確定該幾何結(jié)構(gòu)的性質(zhì)數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種全局?局部解碼的遙感影像路網(wǎng)提取方法，涉及遙感影像路網(wǎng)提取技術(shù)領(lǐng)域，首先通過Transformer模型實(shí)現(xiàn)遙感影像中道路節(jié)點(diǎn)的查詢，將道路節(jié)點(diǎn)的查詢分別映射為道路節(jié)點(diǎn)的2維坐標(biāo)和36維方向描述子，執(zhí)行初級(jí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。在此基礎(chǔ)上...
  • 本發(fā)明提供一種水色遙感通用瑞利散射計(jì)算方法及系統(tǒng)，首先基于觀測(cè)條件和大氣參數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)成瑞利散射數(shù)據(jù)集合，然后將該數(shù)據(jù)集合輸入機(jī)器學(xué)習(xí)方法中進(jìn)行訓(xùn)練獲得瑞利散射預(yù)測(cè)模型，最后獲取目標(biāo)遙感圖像各波段、各像元的觀測(cè)條件及大氣參數(shù)數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練好的預(yù)...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多角度的人員畫像信息智能生成方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)信息，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，確定對(duì)應(yīng)人員的領(lǐng)域標(biāo)簽，對(duì)各領(lǐng)域標(biāo)簽進(jìn)行核查，確定領(lǐng)域權(quán)重，構(gòu)建人員的人員畫像信息，將人員畫像信息與訓(xùn)練集...
  • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于時(shí)空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補(bǔ)方法。本發(fā)明提出一種基于時(shí)空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補(bǔ)方法，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)通過Hampel濾波、相位對(duì)齊以及歸一化進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過自適應(yīng)圖卷積Adaptive...
  • 本發(fā)明公開了一種位移傳感器邊界區(qū)域校準(zhǔn)方法，包括：獲取原始測(cè)量數(shù)據(jù)集；執(zhí)行多尺度邊界特征提取，得到多尺度特征向量和邊界特征識(shí)別指紋；構(gòu)建動(dòng)態(tài)分段混合誤差模型，得到平衡誤差模型和區(qū)間不確定度；實(shí)施智能迭代校準(zhǔn)處理，得到收斂優(yōu)化模型；生成邊界區(qū)...
  • 本說明書實(shí)施例提供老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的故障預(yù)測(cè)方法及裝置，其中所述老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的故障預(yù)測(cè)方法包括：獲取老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的模擬量信號(hào)在多個(gè)歷史時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的歷史信號(hào)值；計(jì)算老化試驗(yàn)設(shè)備驅(qū)動(dòng)控制檢測(cè)板的不同退化路...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的多源教學(xué)數(shù)據(jù)處理方法，包括獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；采用模態(tài)分離技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多個(gè)獨(dú)立特征集；根據(jù)多個(gè)獨(dú)立特征集，采用特征融合算法生成融合特征集；針對(duì)融合特征集...
  • 本說明書實(shí)施例提供老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源故障檢測(cè)診斷方法及裝置，其中所述老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源故障檢測(cè)診斷方法包括：獲取老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源的模擬量信號(hào)在多個(gè)歷史時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史信號(hào)值；基于多個(gè)歷史信號(hào)值，確定老化臺(tái)前端隔離式...
  • 本說明書實(shí)施例提供高溫老化試驗(yàn)設(shè)備二次電源故障檢測(cè)診斷方法及裝置，其中所述高溫老化試驗(yàn)設(shè)備二次電源故障檢測(cè)診斷方法包括：對(duì)二次開關(guān)電源仿真模型進(jìn)行故障檢測(cè)，獲得多個(gè)虛擬測(cè)點(diǎn)的狀態(tài)，根據(jù)二次開關(guān)電源的多個(gè)故障類型初步構(gòu)造出原始D矩陣；利用基于...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種目標(biāo)毀傷評(píng)估方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將第一建筑傳感數(shù)據(jù)輸入初始?xì)u(píng)估模型，得到第一毀傷分類數(shù)據(jù)和類型分類概率，并根據(jù)第一毀傷分類數(shù)據(jù)和類型分類概率訓(xùn)練初始?xì)u(píng)估模型，得到第...
  • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的敏感數(shù)據(jù)探查方法及系統(tǒng)，通過從電力相關(guān)數(shù)據(jù)源中采集包括桿塔位置數(shù)據(jù)、機(jī)場位置數(shù)據(jù)及重要場站位置數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行異常值清洗、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一等預(yù)處理操作，生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取包括位置分布、...
  • 本發(fā)明涉及一種輸電線路隱患處置智能決策方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取識(shí)別得到的各隱患的類型、位置和標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值；步驟S2：獲取風(fēng)災(zāi)持續(xù)期間的粗粒度氣象時(shí)序數(shù)據(jù)，并得到各隱患位置處的微粒度氣象時(shí)序數(shù)據(jù)；步驟S3：得到各...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的施工數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集鉆孔機(jī)的負(fù)荷數(shù)據(jù)與電動(dòng)機(jī)的電流數(shù)據(jù)，為各待預(yù)測(cè)負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)定歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，計(jì)算歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出程度，并結(jié)合電流數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出...
  • 本發(fā)明涉及多模態(tài)感知監(jiān)測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于多模態(tài)感知的園區(qū)設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，生成融合矩陣，提取運(yùn)行特征，構(gòu)建設(shè)施狀態(tài)演化圖譜，配置監(jiān)測(cè)周期，識(shí)別潛在故障模式，與歷史數(shù)據(jù)匹配優(yōu)化監(jiān)測(cè)規(guī)則，輸出監(jiān)測(cè)報(bào)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取農(nóng)業(yè)種植的環(huán)境數(shù)據(jù)；基于所述環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取第一時(shí)序數(shù)據(jù)和第二時(shí)序數(shù)據(jù)；基于所述第一時(shí)序數(shù)據(jù)和所述第二時(shí)序數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前相關(guān)系數(shù)；基于所...
  • 本說明書實(shí)施例提供老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源的健康特征提取方法及裝置，其中，老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源的健康特征提取方法包括：獲取老化臺(tái)前端隔離式開關(guān)電源的模擬量信號(hào)的多個(gè)歷史信號(hào)值；通過多層模型編碼器中的Transformer模型編碼器對(duì)多個(gè)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于ENSO的恙蟲病時(shí)空動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，包括：獲取目標(biāo)地區(qū)在待預(yù)測(cè)的月份之前設(shè)定時(shí)長內(nèi)每個(gè)月的ENSO E指數(shù)和C指數(shù)；按照預(yù)設(shè)的滯后期長度，將所述設(shè)定時(shí)長劃分為多個(gè)連續(xù)的滯后期，其中，所述滯后期長度為多個(gè)月；根據(jù)每個(gè)月...
  • 本發(fā)明公開了一種通訊軟件的安全性驗(yàn)證系統(tǒng)，涉及安全性驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，進(jìn)行多模態(tài)生物特征動(dòng)態(tài)組合驗(yàn)證，構(gòu)建物理環(huán)境安全態(tài)勢(shì)感知網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行認(rèn)知邏輯驗(yàn)證和行為特征驗(yàn)證，建立量子安全通信信道，檢測(cè)并響應(yīng)非自愿操作行為，本發(fā)明通過引入動(dòng)態(tài)生理響應(yīng)、跨層...
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