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  • 本公開的實施例公開了城市一網(wǎng)統(tǒng)管系統(tǒng)和異常事件信息發(fā)送方法。該系統(tǒng)的一具體實施方式包括:數(shù)據(jù)整合共享層、事件中樞層、可視化決策指揮層、系統(tǒng)集成兼容層,其中:數(shù)據(jù)整合共享層被配置成執(zhí)行以下數(shù)據(jù)整合共享步驟:接收各個異構(gòu)數(shù)據(jù);存儲各個異構(gòu)數(shù)據(jù);...
  • 本申請公開了一種日志異常檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:從日志數(shù)據(jù)中提取特征數(shù)據(jù),所述特征數(shù)據(jù)包括:日志序列特征和日志語義特征;將所述日志序列特征輸入至預(yù)訓(xùn)練的策略網(wǎng)絡(luò),得到日志序列層面的預(yù)測結(jié)果;將所述日...
  • 本發(fā)明屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備監(jiān)控方法及其系統(tǒng)。方法包括:監(jiān)控端的Agent模塊獲取被監(jiān)控的各電子設(shè)備的第一實時運行數(shù)據(jù),將超出了對應(yīng)的風(fēng)險閾值的電子設(shè)備確定為目標(biāo)電子設(shè)備;評估目標(biāo)電子設(shè)備的重要等級,若重要等級高于...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)庫的智能巡檢方法及裝置,屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過預(yù)設(shè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集方式,獲取與巡檢數(shù)據(jù)庫運行狀態(tài)對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;基于跨模態(tài)注意力機制與自學(xué)習(xí)模型,建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集對應(yīng)的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系,并結(jié)合歷史時序數(shù)據(jù)與無...
  • 本發(fā)明公開了基于DO385測試用例集的ACAS X軟件標(biāo)準(zhǔn)符合性驗證方法,步驟包括:通過軟件編程按DO385規(guī)定的7組422個測試用例生成測試序列表,支持多種編程語言實現(xiàn);運行ACAS X軟件,以測試序列表用例作為輸入生成TRM、STM和C...
  • 本說明書實施例提供異常數(shù)據(jù)生成方法及異常代碼生成方法,其中,異常數(shù)據(jù)生成方法包括:獲取異常數(shù)據(jù)生成任務(wù)的任務(wù)信息,任務(wù)信息包括目標(biāo)數(shù)據(jù)片段和異常描述信息,目標(biāo)數(shù)據(jù)片段為目標(biāo)數(shù)據(jù)單元中待插入異常內(nèi)容的原始數(shù)據(jù)片段,目標(biāo)數(shù)據(jù)片段基于對應(yīng)的目標(biāo)數(shù)...
  • 本申請涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請公開了一種基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),其能夠降低關(guān)系類別分布不平衡對關(guān)系抽取結(jié)果的準(zhǔn)確性的影響,從而提高關(guān)系抽取結(jié)果的精度。所述基于去重采樣的文檔級關(guān)系抽取方法包括獲取文本文檔;...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的水利知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng),其涉及智慧水利技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明對水利相關(guān)知識進行整合與管理,通過大模型將分散在不同地區(qū)、不同部門的水利知識進行有機整合,打破信息孤島,實現(xiàn)知識的共享與協(xié)同。通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理等技術(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于圖嵌入和知識表示學(xué)習(xí)融合的知識圖譜節(jié)點推薦方法,屬于知識圖譜及其應(yīng)用領(lǐng)域。該方法通過結(jié)合圖嵌入和知識表示學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,能夠有效地融合節(jié)點的結(jié)構(gòu)信息和語義信息,提升推薦系統(tǒng)的精度和效果。本發(fā)明不依賴用戶的交互數(shù)據(jù),而是基于知...
  • 一種下個興趣點推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括從去相關(guān)自適應(yīng)簡單圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生成的興趣點嵌入矩陣中獲取與歷史簽到序列中歷史興趣點對應(yīng)的目標(biāo)興趣點嵌入矩陣;基于目標(biāo)興趣點嵌入矩陣確定出目標(biāo)興趣點向量并對目標(biāo)興趣點向量進行位置編碼得到用戶訪問...
  • 本發(fā)明公開了基于土地利用類型的流域空間種植業(yè)污染排放強度計算方法,涉及污染排放強度計算技術(shù)領(lǐng)域,首先用ArcSWAT對研究區(qū)域進行流域劃分,并利用ENVI對近年遙感影像數(shù)據(jù)解譯得到該地區(qū)的土地利用類型;其次通過ArcGIS中按掩膜提取,提取...
  • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與模擬仿真軟件的功能映射管理方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:從目標(biāo)設(shè)備中采集原始數(shù)據(jù)集;對原始數(shù)據(jù)集進行噪聲過濾和異常值檢測;提取與模擬仿真軟件模型對應(yīng)的多個特征數(shù)據(jù);根據(jù)特征數(shù)據(jù)與模擬仿真軟件模型輸入?yún)?..
  • 本發(fā)明涉及地面沉降預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種地面沉降危險預(yù)測方法及系統(tǒng)。該方法包括:將待檢測地面劃分若干個待檢測區(qū)域,采用Eclat算法得出目標(biāo)地下結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和降水強度數(shù)據(jù)的相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù),基于相關(guān)性結(jié)果數(shù)據(jù)采用SARIMA模型獲得降水預(yù)測沉降...
  • 本申請涉及滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于疊加集成策略的滑坡易發(fā)性評價方法及裝置,其中,方法包括:基于目標(biāo)滑坡清單和目標(biāo)滑坡災(zāi)害點分布圖,提取在預(yù)設(shè)空間尺度內(nèi)的至少一個滑坡易發(fā)性評價因子,以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試多個...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于物聯(lián)網(wǎng)的施工環(huán)境智能監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng),通過獲取擬分析的環(huán)境傳感數(shù)據(jù)集;在環(huán)境傳感數(shù)據(jù)集包括第一事件時,在事件關(guān)系網(wǎng)中獲取第一局部關(guān)系網(wǎng),第一局部關(guān)系網(wǎng)包括第一組成項、預(yù)設(shè)路徑長度范圍內(nèi)的組成項以及組成項之間的連接線;依據(jù)...
  • 本申請公開了一種多模態(tài)動物異常數(shù)據(jù)行為分類方法及裝置,運用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:獲取目標(biāo)動物在不同發(fā)育階段的異常數(shù)據(jù);所述異常數(shù)據(jù)包括同一動物的行為視頻數(shù)據(jù)和腸道菌群數(shù)據(jù);對所述行為視頻數(shù)據(jù)進行特征提取,得到表征動物動作模式的行為...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種摩天輪輪緣摩擦環(huán)偏差檢測方法及系統(tǒng),包括:采集多組位移傳感器的位移監(jiān)控數(shù)據(jù)及多維度的相關(guān)數(shù)據(jù);對位移監(jiān)控數(shù)據(jù)分段得到若干位移數(shù)據(jù)段;獲取每個位移數(shù)據(jù)段中每個位移監(jiān)控數(shù)據(jù)的異常可能因子;得到每個位移數(shù)據(jù)段...
  • 本發(fā)明提供了一種用于鹽堿地改良設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化方法,包括以下步驟:S1:通過鹽堿地改良設(shè)備采集鹽分濃度數(shù)據(jù),設(shè)定鹽堿地改良設(shè)備的行進路徑及數(shù)據(jù)采集頻率,每行進預(yù)設(shè)距離進行一次鹽堿地鹽分?jǐn)?shù)據(jù)采集,并記錄數(shù)據(jù)的位置信息、時間信息及鹽分濃度傳感...
  • 本發(fā)明涉及神經(jīng)酸提純技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多元線性回歸分析的神經(jīng)酸提純方法及系統(tǒng),包括:對標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)酸純度數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗,得到最大相關(guān)性值,利用相關(guān)性分析法對標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)酸純度數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析,得到目標(biāo)相關(guān)系數(shù),對標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)酸純度數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)...
  • 本發(fā)明涉及AI大模型技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種可定制個人隱私安全保護的大模型問答方法和裝置。方法包括:預(yù)先將隱私保護模型部署到用戶的本地設(shè)備上,方法包括:使用本地設(shè)備上的隱私保護模型,識別用戶輸入信息中的隱私信息和各隱私信息的類別;根據(jù)用戶所需隱...
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