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  • 本申請實施例涉及自然災害風險預測領(lǐng)域，公開了一種基于城市內(nèi)澇風險評估模型的綠地優(yōu)化方法，通過對最大熵模型中的參數(shù)進行優(yōu)化，將參數(shù)優(yōu)化后的最大熵模型作為城市內(nèi)澇風險評估模型，能夠優(yōu)選適用于該城市的模型參數(shù)，用以獲取城市內(nèi)澇風險評估模型，相比較...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識蒸餾的聯(lián)邦學習通信方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟1、初始化學生模型參數(shù)、教師模型參數(shù)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)；步驟2、每個客戶端進行本地訓練，分別對教師模型和學生模型進行訓練；步驟3、計算學生模型的平均logits并上傳至...
  • 一種基于模型參數(shù)的深度遷移學習方法，利用輻射源公開數(shù)據(jù)集，設(shè)計基于IQ數(shù)據(jù)特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于IQ數(shù)據(jù)特征的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型；以滑動窗口對輻射源IQ數(shù)據(jù)進行分割，將輻射源原始IQ數(shù)據(jù)處理為用于構(gòu)造的深度模型的輸入數(shù)據(jù)；將遷移學習和...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應學習的油氣地質(zhì)調(diào)查專業(yè)詞匯翻譯系統(tǒng)及方法，構(gòu)建對專業(yè)詞匯進行通俗解釋的專業(yè)詞匯翻譯模型，基于翻譯模型的解釋翻譯內(nèi)容，從知識庫內(nèi)篩選出與其匹配的查詢輸出結(jié)果；收集所有用戶的查詢請求、對應的查詢輸出結(jié)果，以及每個用戶對該次...
  • 本公開關(guān)于物理系統(tǒng)的動態(tài)操作模擬方法及裝置，包括：響應于目標物理系統(tǒng)的動態(tài)操作模擬指令，獲取第一物體的第一物體狀態(tài)數(shù)據(jù)和第二物體的第二物體狀態(tài)數(shù)據(jù)；基于第一物體位置數(shù)據(jù)、第二物體位置數(shù)據(jù)和第一預設(shè)映射信息，確定相對速度數(shù)據(jù)；基于相對速度數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種可靠壽命建模方法、估算方法、車輛、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及到零部件可靠性領(lǐng)域。所述建模方法包括計算某批量零部件在實際使用中的第一次檢修時間；獲取第一次檢修時該批量零部件的故障狀態(tài)，根據(jù)第一次檢修時的故障狀態(tài)計算第一次檢修時的良...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的層狀巖石變形分析方法及裝置，包括：基于試驗和數(shù)據(jù)識別算法建立層狀巖石的應力?應變數(shù)據(jù)庫；利用數(shù)據(jù)庫的坐標轉(zhuǎn)換公式將其轉(zhuǎn)換至目標角度下層狀巖石的數(shù)據(jù)庫；對數(shù)據(jù)庫各數(shù)據(jù)點的應力?應變數(shù)據(jù)構(gòu)造超靜定方程，以最小二乘法...
  • 本發(fā)明屬于技術(shù)仿真領(lǐng)域，涉及一種基于有限元軟件的齒輪彎曲應力計算方法，找出結(jié)構(gòu)設(shè)計薄弱點，為結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計和提高產(chǎn)品可靠性提供依據(jù)。本發(fā)明方法包括：1)確定齒輪工作載荷；2)對于步驟1)中的齒輪，利用三維建模軟件建立齒輪接觸分析的三維裝配實...
  • 本發(fā)明提供一種輕量化區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的安全管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對區(qū)塊鏈上的原始交易數(shù)據(jù)進行預處理，得到處理后數(shù)據(jù)，并對處理后數(shù)據(jù)進行無損壓縮，得到壓縮后數(shù)據(jù)；根據(jù)壓縮后數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，并利...
  • 本申請屬于人工智能和金融領(lǐng)域，涉及一種文本多標簽分類方法，包括預處理原始文本數(shù)據(jù)集，獲取預處理文本數(shù)據(jù)集的分類標簽并進行標記，得到標注文本數(shù)據(jù)集，劃分為訓練集和驗證集；按照分類標簽構(gòu)建低秩適應分類模型，將訓練集輸入低秩適應分類模型，獲得融合...
  • 本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，具體指一種異損臺區(qū)線損排查系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集今日各臺區(qū)的日供電量和日售電量；采集今日各臺區(qū)區(qū)線電能數(shù)據(jù)；采集今日及之前連續(xù)15天內(nèi)各臺區(qū)下每一用戶用電量和區(qū)線線損率；臺區(qū)大數(shù)據(jù)模塊，用于確定今日...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應用于智慧養(yǎng)老領(lǐng)域，本發(fā)明公開了用于智能照明的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取目標雷達采集到的當前雷達信號；提取當前雷達信號中的第一信號和第二信號；獲取第一信號和第二信號之間的位移值；當位移值滿足...
  • 本發(fā)明涉及配電網(wǎng)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種高比例分布式電源配電網(wǎng)短路特征提取方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建逐次多元變分模式分解算法；S2、采用加權(quán)黑猩猩優(yōu)化算法對逐次多元變分模式分解算法進行參數(shù)尋優(yōu)，確定利用逐次多元變分模式分解算法獲得信...
  • 本申請?zhí)峁┮环N頁面動態(tài)變量的配置加載處理方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，所述方法包括：通過服務器對動態(tài)變量的加載邏輯映射進行配置，以得到所述動態(tài)變量對應的變量結(jié)構(gòu)；通過CMS系統(tǒng)調(diào)用所述變量結(jié)構(gòu)，根據(jù)所述變量結(jié)構(gòu)將所述動態(tài)變量配置為展示文本，并將所述展示...
  • 本發(fā)明提供了一種資源推送方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法中，獲取第一歷史資源、第二歷史資源、候選資源的文本內(nèi)容與候選資源的已生成時長；對候選資源的文本內(nèi)容特征提取得到第一文本特征；基于第一文本特征和已生成時長...
  • 本申請公開了一種大語言模型的知識注入方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，能夠保證大語言模型的推理效果的同時，提升大語言模型對查詢語句的適配性。其中方法包括：獲取領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)，領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)包括領(lǐng)域內(nèi)文檔資源經(jīng)過格式轉(zhuǎn)換得到的...
  • 本公開涉及一種數(shù)據(jù)庫變更方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。數(shù)據(jù)庫變更方法包括：確定第一變更任務的變更腳本，第一變更任務包括對第一系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫的變更操作，第一系統(tǒng)設(shè)置有至少兩個測試環(huán)境，每個測試環(huán)境對應至少一個數(shù)據(jù)庫；對變更腳本進行解析...
  • 本公開提供了信息處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定對象的第一位置和第一服務平臺的位置之間的第一距離，所述對象位于所述第一服務平臺的服務區(qū)域；根據(jù)所述第一距離，從所述第一服務平臺的多個數(shù)據(jù)庫中，確定出所述對象對應的...
  • 本發(fā)明提供一種結(jié)合RPA技術(shù)的數(shù)據(jù)通報方法，基于數(shù)據(jù)通報系統(tǒng)，包括系統(tǒng)登錄模塊、RPA工具、信息庫、告警模塊、日志模塊以及默認攝像頭；包括：S1：登錄數(shù)據(jù)通報系統(tǒng)S2：設(shè)定數(shù)據(jù)配置表、數(shù)據(jù)參數(shù)信息、數(shù)據(jù)通報規(guī)則；S3：RPA訪問數(shù)據(jù)源，下載...
  • 本公開提供一種數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：彈性計算服務器通過第一通信通道將代理組件批量安裝消息發(fā)送至虛擬機，在虛擬機中批量安裝代理組件；彈性計算服務器接收運維工具發(fā)送的任務消息，解析任務消息...
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