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  • 本發(fā)明公開了一種小半徑曲線路基填挖方計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及曲線地段路基填挖方量計算領(lǐng)域，該小半徑曲線路基填挖方計算方法包括：獲取路基方量計算中各路基段中相鄰兩里程斷面形心與道路中心線的偏差距離、偏差方向，以及各里程斷面分別對應(yīng)的線...
  • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)中心訪問策略處理方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，可應(yīng)用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。本申請通過采集各類組件的原始訪問策略后，通過流式計算引擎對原始訪問策略進(jìn)行處理得到第一訪問策略，然后根據(jù)第一訪問策略構(gòu)建圖模型，并根據(jù)圖模型將第一訪...
  • 本申請涉及大模型安全評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于大模型的安全評估方法、安全評估裝置及電子設(shè)備。安全評估方法包括：獲取多個領(lǐng)域的測試文本圖像對；其中，測試文本圖像對包括測試文本和測試圖像；根據(jù)每個領(lǐng)域?qū)?yīng)角色的描述信息和測試文本確定攻擊文本，...
  • 本發(fā)明提供基于生成式大語言模型的公文敏感信息審查系統(tǒng)及方法，涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，包括基于公文數(shù)據(jù)庫獲取歷史公文數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理生成目標(biāo)公文數(shù)據(jù)，經(jīng)分類后得到訓(xùn)練公文數(shù)據(jù)和驗證公文數(shù)據(jù)，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于訓(xùn)練公文數(shù)據(jù)訓(xùn)練用于敏感信息審查的生成...
  • 本發(fā)明公開了一種用于醫(yī)療區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)展示的平臺，包括數(shù)據(jù)接收模塊、區(qū)塊化處理模塊、身份識別模塊、分類服務(wù)模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊；數(shù)據(jù)接收模塊接收患者的全量電子病歷數(shù)據(jù)，并執(zhí)行全量緩存命令，作為患者電子病歷區(qū)塊化的數(shù)據(jù)基點，區(qū)塊化處理模塊對電子病歷...
  • 本申請涉及計算機(jī)安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種漏洞檢測方法、裝置及電子設(shè)備。該方法包括：從各危險節(jié)點沿調(diào)用關(guān)系逆向遍歷跨語言調(diào)用圖，跨語言調(diào)用圖包括不同編程語言之間的調(diào)用關(guān)系以及同一語言環(huán)境下不同代碼之間的調(diào)用關(guān)系。記錄逆向遍歷跨語言調(diào)用圖經(jīng)過...
  • 本申請涉及一種混合模型驅(qū)動的可重入漏洞檢修方法、裝置和計算機(jī)設(shè)備，方法包括：在待修復(fù)的代碼中獲取與預(yù)設(shè)字符對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的切片集，其中，預(yù)設(shè)字符與代碼的待修復(fù)漏洞相關(guān)聯(lián)；對切片集的特征進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到包含待修復(fù)漏洞的代碼片段；計算代碼片段...
  • 本申請實施例提供一種基于開放架構(gòu)的安全基線核查數(shù)據(jù)分析方法、裝置和服務(wù)器。該方法包括：服務(wù)器可以從各基線核查工具中獲取核查數(shù)據(jù)。服務(wù)器可以使用預(yù)設(shè)的核查數(shù)據(jù)規(guī)范格式，對該核查數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，得到最終的核查數(shù)據(jù)。服務(wù)器可以根據(jù)該目標(biāo)核查項...
  • 本申請公開了一種代碼執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及云計算領(lǐng)域，該方法包括：在接收到目標(biāo)用戶的登錄指令的情況下，創(chuàng)建云開發(fā)環(huán)境；依據(jù)云開發(fā)環(huán)境創(chuàng)建目標(biāo)函數(shù)實例；基于目標(biāo)函數(shù)實例創(chuàng)建HTTP觸發(fā)器；在瀏覽器中通過HTTP觸發(fā)器訪問云開...
  • 本申請公開了一種電氣設(shè)備的故障檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請涉及電氣設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取電氣設(shè)備部署的各個傳感器在當(dāng)前時刻采集的時間序列數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和單點數(shù)據(jù)；提取時間序列數(shù)據(jù)的第一特征，提取圖像數(shù)據(jù)的第二特征；將第一特征...
  • 本申請公開了一種家庭關(guān)系的識別方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取第一用戶的第一屬性信息、第二用戶的第二屬性信息、第一用戶和第二用戶之間的通信關(guān)系，第一屬性信息包括第一戶籍地址，第二屬性信息包括第二戶籍地址；根據(jù)第一...
  • 本公開提供一種資源時效性識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、大模型、自然語言處理、知識圖譜、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)領(lǐng)域，能夠用于資源時效性分析、智能搜索、智能推薦等應(yīng)用場景。具體實現(xiàn)方案為：獲取目標(biāo)資源...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N車內(nèi)情緒檢測方法、裝置及電子設(shè)備，包括：獲取視覺數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)以及生理數(shù)據(jù)；將去除冗余數(shù)據(jù)后的視覺數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)以及生理數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接融合，得到長連接融合數(shù)據(jù)；提取長連接融合數(shù)據(jù)中的第一情緒特征，第一情緒特征包括第一視覺特征、...
  • 本申請實施例公開了一種監(jiān)測過濾器失效故障點的分析判斷方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于過濾器檢測技術(shù)領(lǐng)域，解決過濾器進(jìn)行故障排查時需要逐一排查多個濾筒，以致耗時費力的問題。獲取待測多濾筒過濾器在不同濾筒出現(xiàn)故障的情況下，分別對應(yīng)的氣體輸出端數(shù)據(jù)樣本；對...
  • 本發(fā)明公開了一種基于同源異構(gòu)特質(zhì)引導(dǎo)疊層脈網(wǎng)的重裝港機(jī)故障識別方法，包括如下步驟：重裝港機(jī)同源異構(gòu)特質(zhì)表征，互補(bǔ)同源異構(gòu)特質(zhì)的構(gòu)建，融合同源異構(gòu)特質(zhì)的細(xì)粒度分解與重構(gòu)，疊層脈網(wǎng)模型的建立與優(yōu)化，基于疊層脈網(wǎng)模型的重裝港機(jī)故障識別。本發(fā)明通過...
  • 本申請涉及一種負(fù)荷場景序列生成方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：對目標(biāo)地區(qū)全年的總負(fù)荷序列進(jìn)行劃分，以得到氣溫因素敏感負(fù)荷序列和非氣溫因素敏感負(fù)荷序列；基于所述氣溫因素敏感負(fù)荷序列中各第一日負(fù)荷序列對應(yīng)的日目標(biāo)溫...
  • 本發(fā)明提供一種時序數(shù)據(jù)的缺陷識別定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括獲取待識別時序數(shù)據(jù)和缺陷特征時序數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)跨度區(qū)間對待識別時序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動截取得到多個子序列數(shù)據(jù)，根據(jù)缺陷特征時序數(shù)據(jù)與各子序列數(shù)據(jù)之間的距離得到各子序列數(shù)據(jù)的距離矩...
  • 本申請公開一種軌道式連續(xù)運(yùn)輸機(jī)械在線智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)，涉及運(yùn)輸機(jī)械監(jiān)控領(lǐng)域，方法包括：基于機(jī)械的物料運(yùn)輸操作，啟動監(jiān)控任務(wù)；采集機(jī)械在物料運(yùn)輸過程中的實際聲音數(shù)據(jù)，并基于所述實際聲音數(shù)據(jù)，識別機(jī)械在物料運(yùn)輸過程中的異響事件和造成異響事件的...
  • 本發(fā)明提出了一種變壓器異常狀態(tài)識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：構(gòu)建變壓器實體對應(yīng)的數(shù)字孿生體模型，將變壓器設(shè)備運(yùn)行信息以及電氣參數(shù)信息保存到孿生數(shù)據(jù)庫中；利用孿生數(shù)據(jù)庫中初始故障特征樣本數(shù)據(jù)，對基于正交全局和局部保持嵌入的特征提取算法模型進(jìn)行訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開了一種多機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配方法，涉及漏電流檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：S1、電流數(shù)據(jù)的預(yù)處理；S2、電流數(shù)據(jù)的特征提取；S3、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立與訓(xùn)練；S4、多機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合加權(quán)投票機(jī)制的漏電流波形匹配。該多...
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