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  • 本發(fā)明屬于單細胞多組學數(shù)據(jù)分析技術領域，具體涉及基于跨組學注意力融合的單細胞多組學聚類方法、系統(tǒng)，通過自注意力機制和跨組學注意力機制實現(xiàn)了多組學數(shù)據(jù)的動態(tài)交互，引入深度學習門控機制，自適應調整特征選擇和動態(tài)特征融合，能夠靈活應對不同細胞類型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的匹克球運動損傷預測方法，屬于運動損傷預測技術領域，通過采集匹克球運動員的歷史運動數(shù)據(jù)以及歷史運動數(shù)據(jù)對應的損傷類型構建深度訓練樣本數(shù)據(jù)，然后利用深度學習模型對深度訓練樣本數(shù)據(jù)進行學習之后，從而可以利用深度學習技...
  • 本公開涉及互感器在線監(jiān)測技術領域，提供了一種寬頻互感器誤差預測方法、裝置、設備及介質，包括：首先獲取寬頻互感器的歷史影響參量數(shù)據(jù)集；其次，基于極端隨機樹算法和歷史影響參量數(shù)據(jù)集對多個影響參量進行篩選，得到目標影響參量；并基于目標影響參量和歷...
  • 本發(fā)明提供一種環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測方法、介質及系統(tǒng)，屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，本發(fā)明首先構建環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)原始矩陣并進行時間序列分段，通過矩陣分解獲取規(guī)律矩陣與異常矩陣，繼而計算環(huán)境參數(shù)的歷史均值、歷史標準差、空間特征和時間特征，基于這些特...
  • 本發(fā)明公開了一種面向工業(yè)互聯(lián)網的設備指紋提取方法和系統(tǒng)，所述方法包括：采集數(shù)據(jù)；生成屬性特征子集；流量數(shù)據(jù)預處理；特征提取；生成融合特征向量；輸出所述工業(yè)互聯(lián)網設備的設備類別。本發(fā)明實現(xiàn)了將設備屬性特征和流量特征有效融合，有效提高了設備的身...
  • 本發(fā)明涉及大模型降維技術領域。本發(fā)明涉及一種基于同態(tài)合并的源代碼安全檢測大模型降維方法。其包括以下步驟：S1、從開發(fā)環(huán)境中收集源代碼數(shù)據(jù)，同時獲取計算機的性能數(shù)據(jù)；S2、對源代碼數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)特征提取分析，并根據(jù)分析結果以數(shù)據(jù)特征對源代碼數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了基于擴展長短時記憶神經網絡的海上風電功率預測方法，涉及可再生能源預測技術領域，包括以下步驟：S1、從原始風電數(shù)據(jù)中提取趨勢性和季節(jié)性成分；S2、通過構建擴展長短時記憶神經網絡對提取的趨勢性和季節(jié)性成分進行預測；S3、集成不同組合...
  • 本發(fā)明屬于測量和數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及基于自適應變徑識別算法的復合地基承載力快速檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：分布式光纖傳感陣列、地基應變特征提取部分、地基動態(tài)耦合計算部分和承載力計算部分；所述分布式傳感陣列包括設置于地基的多個按照陣列排列的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的質量評價信息生成方法及系統(tǒng)，包括采集預設產品的服務數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，對所述服務數(shù)據(jù)和所述測試數(shù)據(jù)進行預處理；對所述服務數(shù)據(jù)進行有效性篩選獲得有效數(shù)據(jù)，通過所述有效數(shù)據(jù)獲得質量數(shù)據(jù)；所述質量數(shù)據(jù)包括第一質量和第二質量...
  • 本發(fā)明涉及基坑支護力學分析技術領域，提供了一種自然放坡和土釘墻支護中基坑位移估算方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：根據(jù)指定開挖工況，確定基坑深度 2025-06-19
  • 本發(fā)明公開了一種地熱儲量的動態(tài)計算方法，屬于地熱儲量估算技術領域，能夠解決現(xiàn)有計算方式無法準確反映地熱儲層的復雜動態(tài)特性，導致儲量計算結果與實際情況誤差較大的問題。所述方法包括：S1、確定目標區(qū)域在目標深度處的當前熱儲溫度，并根據(jù)當前熱儲溫...
  • 本發(fā)明提出了基于層次門控和判別網絡的推薦系統(tǒng)評分預測方法及系統(tǒng)，涉及推薦系統(tǒng)技術領域，針對的問題是：現(xiàn)有技術中未考慮無關評論的噪聲影響，未捕捉用戶?項目間的復雜性和層次性，同時缺乏監(jiān)督信號，評分預測模型準確性差。該方法獲取推薦系統(tǒng)信息；利用...
  • 本發(fā)明涉及物品推薦技術領域，具體是涉及一種基于文本的推薦方法、裝置、設備及存儲介質。本發(fā)明對用戶在目標領域產生的交互序列應用文本編碼器和語義意圖編碼器，得到語義意圖；對該交互序列再應用物品編碼器和行為意圖編碼器，得到行為意圖。最后根據(jù)語義意...
  • 本發(fā)明屬于檢索匹配領域，提供了一種基于用戶畫像特征融合的標準化需求檢索匹配方法及系統(tǒng)，對標準撰寫需求先進行字符拆分，拆分后進行池化操作及維度映射，得到維度映射特征；對維度映射特征拆分成多個子特征后，將子特征兩兩進行多維對稱交叉注意力處理，得...
  • 本發(fā)明公開了瀏覽器端頁面顯示數(shù)據(jù)庫語句的方法、裝置及存儲介質，方法包括：獲取軟件系統(tǒng)用戶登錄的唯一標識；獲取軟件業(yè)務功能唯一標識；偵測該功能訪問的數(shù)據(jù)庫類型；偵測該功能訪問數(shù)據(jù)庫SQL命令和查詢參數(shù)；然后依據(jù)偵測到的數(shù)據(jù)庫類型，解析SQL命...
  • 本申請公開了一種教育專題識別方法、裝置、相關設備及程序產品，涉及自然語言處理領域，本申請通過配置的教育目標專題分類模型從互聯(lián)網信源數(shù)據(jù)中篩選出教育目標專題，對于教育目標專題，計算其與目標專題庫中各條主專題的相似度，若存在相似度大于設定相似度...
  • 本申請涉及智能問答技術領域，尤其涉及一種基于大模型和知識圖譜結合的智能問答方法、裝置及設備。該方法包括：接收用戶輸入，并判斷用戶輸入是否為文檔問答；若用戶輸入為文檔問答，則調用RAG模塊和LLM模塊判斷用戶輸入是否與上傳文檔有關；若用戶輸入...
  • 本申請?zhí)岢隽嘶谠七呉惑w化的金融交易大數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取金融交易數(shù)據(jù)，清洗并得到將對應的標準化數(shù)據(jù)；進行分布式存儲，將經過分布式存儲的金融數(shù)據(jù)存儲到分布式搜索引擎集群中；將處理后的數(shù)據(jù)存儲到區(qū)塊鏈中，進行數(shù)據(jù)上鏈；對數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了基于國產單片機的通訊管理機系統(tǒng)，涉及通訊管理機系統(tǒng)技術領域，包括如下步驟：在通訊管理機運行時對通訊管理機的內存資源進行動態(tài)分配和管理；對普通IO口進行模擬通信串口處理，得到模擬通信串口，并對模擬通信串口進行管理；對通訊管理機的配...
  • 本申請公開了一種告警信息的處理方法、設備、介質及程序產品，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，用于解決了相關靜態(tài)掃描技術中存在的告警數(shù)量過多、信息不明確以及處理流程繁瑣技術問題。該方案通過對告警信息進行多維特征參數(shù)的提取和分類，對告警類型、告警位置、告警...
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