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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)CWT?CNN的智能軌道故障診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)連續(xù)小波變換對(duì)鋼軌振動(dòng)信號(hào)分解，得到包含故障特征的目標(biāo)鋼軌振動(dòng)子信號(hào)，并計(jì)算各個(gè)目標(biāo)鋼軌振動(dòng)子信號(hào)的小波熵；根據(jù)熵異化重構(gòu)對(duì)比策略對(duì)小波熵進(jìn)行重構(gòu)，得到目標(biāo)小...
  • 本說(shuō)明書(shū)提供一視覺(jué)語(yǔ)言模型的評(píng)測(cè)方法和公開(kāi)評(píng)測(cè)平臺(tái)，所述方法包括：接收待評(píng)測(cè)的目標(biāo)模型和用戶從所述公開(kāi)評(píng)測(cè)平臺(tái)提供的任務(wù)集合中選擇的至少一個(gè)目標(biāo)任務(wù)；所述任務(wù)集合中各個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)有指令跟隨數(shù)據(jù)集，所述指令跟隨數(shù)據(jù)集中的任一樣本包括圖像、指令和...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估的大語(yǔ)言模型能力評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取用戶輸入的題目，并從所述題目中提取核心知識(shí)點(diǎn)和主旨內(nèi)容；基于所述核心知識(shí)點(diǎn)和主旨內(nèi)容，利用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)檢索，生成與所述題目...
  • 本申請(qǐng)涉及聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向算力調(diào)度模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)投毒識(shí)別方法及設(shè)備，該方法包括：對(duì)模型更新進(jìn)行聚類，得到多個(gè)模型更新聚類簇，并生成每個(gè)模型更新聚類簇的代表模型；對(duì)代表模型進(jìn)行評(píng)分得到每個(gè)代表模型的平均評(píng)分，并根據(jù)所有平均評(píng)分...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種連續(xù)心率監(jiān)測(cè)方法，包括：獲取初始PPG信號(hào)和初始ACC信號(hào)；進(jìn)行預(yù)處理，得到PPG頻譜和ACC頻譜；基于邏輯回歸模型譜分析PPG頻譜和ACC頻譜，判斷是否存在同頻情況，若存在，則對(duì)PPG頻譜進(jìn)行同頻處理，得到調(diào)整PPG...
  • 本發(fā)明涉及芯片設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種矩陣乘法的加速方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其通過(guò)獲取矩陣乘法累加器MMA中的第一輸入矩陣塊的期望存儲(chǔ)類型；獲取內(nèi)存中存儲(chǔ)第一輸入矩陣塊的矩陣數(shù)據(jù)的實(shí)際存儲(chǔ)類型；當(dāng)期望存儲(chǔ)類型與實(shí)際存儲(chǔ)類型不同時(shí)，從內(nèi)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了CDOM吸收光譜的遙感估算方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：獲取汛期河口水面若干點(diǎn)位的實(shí)測(cè)遙感反射率光譜，以及對(duì)應(yīng)點(diǎn)位的水體樣品的CDOM吸收光譜；計(jì)算實(shí)測(cè)遙感反射率光譜在第一波段范圍與CDOM吸收光譜在第二波段范圍的最大相關(guān)系...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N頁(yè)巖氦氣滲透率校正方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；涉及頁(yè)巖氦氣滲透率校正技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)第一頁(yè)巖進(jìn)行壓汞測(cè)試，得到第一頁(yè)巖的壓汞測(cè)試數(shù)據(jù)；第一頁(yè)巖的結(jié)構(gòu)中不存在裂縫；壓汞測(cè)試數(shù)據(jù)至少包括進(jìn)汞壓力數(shù)據(jù)和孔喉分布數(shù)據(jù)；基于...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于大模型和數(shù)據(jù)庫(kù)的智慧客服問(wèn)答方法及系統(tǒng)，屬于客服問(wèn)答技術(shù)領(lǐng)域，其方法具體包括：從客戶服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取客戶相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，獲取客戶提問(wèn)的問(wèn)題，確定客戶提問(wèn)的問(wèn)題與客戶相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，設(shè)定相關(guān)度閾值，篩選得到第一相關(guān)度...
  • 本申請(qǐng)涉及一種面向多領(lǐng)域知識(shí)鉸鏈的命題組合優(yōu)化多跳檢索方法和裝置。方法包括：獲取跨領(lǐng)域問(wèn)題和領(lǐng)域相關(guān)的非結(jié)構(gòu)文檔；對(duì)各非結(jié)構(gòu)文檔進(jìn)行命題抽取，得到包含原子命題集合；根據(jù)原子命題間的實(shí)體共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建命題網(wǎng)絡(luò)；初始化若干候選命題組合，通過(guò)剪枝方...
  • 本公開(kāi)提供了基于迭代檢索生成驗(yàn)證的查詢方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)驗(yàn)證查詢技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于用戶查詢語(yǔ)句，利用大型語(yǔ)言模型得到初始擴(kuò)充查詢。基于初始擴(kuò)充查詢和檢索模型從語(yǔ)料庫(kù)中獲取初始檢索文檔集。將用戶查詢語(yǔ)句和初始檢索文檔集填...
  • 本申請(qǐng)屬于專利情報(bào)分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于知識(shí)圖譜的專利情報(bào)自動(dòng)生成方法及裝置。該方法包括：步驟S1、獲取通過(guò)樹(shù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)的飛行器結(jié)構(gòu)知識(shí)圖譜；步驟S2、確定待處理的結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的位置；步驟S3、對(duì)結(jié)構(gòu)樹(shù)的結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，確定各組的關(guān)鍵詞...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于圖形屬性和從屬關(guān)系的多層級(jí)面要素切割方法、裝置，涉及地理信息領(lǐng)域。所述方法包括：根據(jù)各圖層的從屬關(guān)系對(duì)圖形要素進(jìn)行編碼；雙層循環(huán)遍歷所有圖層，檢查存在從屬關(guān)系的高層圖層與低層圖層間的圖形要素空間關(guān)系，構(gòu)建overlaps...
  • 本申請(qǐng)涉及徑流推求技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的缺資料小流域徑流推求系統(tǒng)及方法，其通過(guò)從先驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)提取已知流域的徑流數(shù)據(jù)集來(lái)作為參考樣本，并采用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)目標(biāo)缺資料小流域的地理數(shù)據(jù)和各個(gè)參考數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行語(yǔ)義嵌入編碼，以提取出...
  • 本發(fā)明提供一種基于BIM模型的建筑施工數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，涉及建筑工程技術(shù)領(lǐng)域，包括利用BIM模型建立施工數(shù)據(jù)框架。本發(fā)明中基于BIM模型建立施工數(shù)據(jù)框架，能精準(zhǔn)確定數(shù)據(jù)類型與采集點(diǎn)，確保建筑施工數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確采集，并實(shí)現(xiàn)與BIM模型關(guān)聯(lián)及...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于并行程序特征的通信蹤跡數(shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法包括針對(duì)目標(biāo)并行程序通過(guò)重載MPI函數(shù)攔截MPI調(diào)用并收集通信蹤跡數(shù)據(jù)；針對(duì)每一條通信蹤跡數(shù)據(jù)判斷，如果是首次調(diào)用時(shí)的通信蹤跡數(shù)據(jù)則采用第一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體記錄到數(shù)據(jù)頭...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)字化處理過(guò)程監(jiān)控方法，包括：采集待處理文件并識(shí)別文件類型，根據(jù)文件類型將待處理文件拆分為若干個(gè)待處理片段。提取每一待處理片段進(jìn)行聚類處理并確定表征數(shù)據(jù)，獲取表征總數(shù)據(jù)量，確定并聯(lián)通道的分配比...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了數(shù)據(jù)歸檔方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取物品安檢過(guò)程中類別待定對(duì)象的待歸檔數(shù)據(jù)和至少一個(gè)類別樣本庫(kù)；確定待歸檔數(shù)據(jù)中的初始標(biāo)簽數(shù)據(jù)和類別樣本庫(kù)中的每一樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間的文本相似度，確定待歸檔數(shù)據(jù)中的圖像數(shù)據(jù)和類別樣本庫(kù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種SAM卡設(shè)備的驅(qū)動(dòng)方法及SAM卡設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：CPU通過(guò)模擬開(kāi)關(guān)切換模塊選擇需要操作的SAM卡通道；根據(jù)SAM卡設(shè)定的波特率，確定每一位數(shù)據(jù)的讀取時(shí)間，并通過(guò)CPU在內(nèi)部的定時(shí)寄存器內(nèi)設(shè)置定時(shí)數(shù)值；CPU通過(guò)讀寫(xiě)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大模型越獄攻擊測(cè)試樣例生成方法及系統(tǒng)，該方法首先選擇若干預(yù)訓(xùn)練LLM模型做為子模型的基座模型，并構(gòu)建去安全保護(hù)子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、越獄評(píng)判子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和任務(wù)分解子模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練去安全保護(hù)子模型、越獄評(píng)判子模型和任...
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