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								      本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)標簽自動生成方法及系統(tǒng)，方法包括：預設數(shù)據(jù)標簽生成庫和數(shù)據(jù)標簽生成模型；獲取待生成數(shù)據(jù)標簽的數(shù)據(jù)數(shù)量，優(yōu)先基于數(shù)據(jù)標簽生成庫生成數(shù)據(jù)標簽，若基于數(shù)據(jù)標簽生成庫無法生成數(shù)據(jù)標簽或基于數(shù)據(jù)標簽生成庫生成數(shù)據(jù)標簽的數(shù)據(jù)量達到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種代碼采納情況的確定方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機技術領域，包括采用向量檢索的方式確定目標對象提交的第一代碼和人工智能生成的第二代碼之間的相似度。以及將第一代碼和至少一個第二代碼輸入大語言模型中，基于大語言模型的輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能計量箱運行異常檢測方法，具體涉及電力信息化技術領域，基于計量箱運行數(shù)據(jù)構建行為上下文信息組，匹配歷史行為演化模板以判斷是否激活異常意圖評估流程；若激活，生成行為鏈序列并計算意圖合理性可信指數(shù)；提取電氣特征與環(huán)境變量計算上下文...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及機場基礎設施監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種基于QAR數(shù)據(jù)的機場道面狀況智能識別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標機場全部飛機的QAR數(shù)據(jù)，對QAR數(shù)據(jù)進行預處理，得到飛機在目標機場滑行階段的有效數(shù)據(jù)段；在有效數(shù)據(jù)段中提取豎向加速度數(shù)據(jù)，根...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設備、介質和產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：通過量子電路將用于QSVM模型訓練的數(shù)據(jù)特征向量轉化為數(shù)據(jù)特征向量對應的量子態(tài)；基于量子態(tài)的內積計算量子核函數(shù)，并構建對應的對偶優(yōu)化目標函數(shù)；基于對偶優(yōu)化目標函...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務自動化處置方法及相關裝置，本發(fā)明涉及業(yè)務處置領域，方法包括：基于業(yè)務系統(tǒng)所存儲的業(yè)務數(shù)據(jù)建立業(yè)務知識圖譜；基于輸入業(yè)務系統(tǒng)的歷史請求信息和與歷史請求信息對應的語義特征構建訓練集，對大語言模型進行訓練，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的MBOM物料消耗指標監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質及設備，屬于航空智能制造的技術領域，獲取MBOM物料消耗數(shù)據(jù)，按物料類型對消耗數(shù)據(jù)進行分類，并結合時間段基于責任單位劃分，形成消耗數(shù)據(jù)集。基于消耗數(shù)據(jù)集，訓練得到線性回歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高熵合金力學性能預測模型的構建方法，包括：構建高熵合金模型集，包括定義高熵合金組份的比例分配，確定組份結構，一組組份結構對應一個高熵合金模型；對高熵合金模型進行力場參數(shù)設置穩(wěn)定構型；通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于核密度的無權重健康度評估方法、設備及介質，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術領域，方法包括：獲取設備健康度評分指標數(shù)據(jù)，并對設備健康度評分指標數(shù)據(jù)進行核密度適用性分析，以確定指標綜合評分適配樣本；對標準核密度估計函數(shù)進行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預測控制系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)自動化控制技術領域，本發(fā)明通過對退火爐的歷史數(shù)據(jù)進行分析，從而獲取目標時間；以獲取的目標時間為基準對歷史數(shù)據(jù)進行進一步分析，計算水垢厚度閾值和磨損特征值，進而計算得到故障程度閾...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變壓器設備故障診斷方法、系統(tǒng)、設備及介質，涉及電力設備檢測技術領域，所述方法包括整合變壓器設備的各類運行故障案例，構建初始問答對樣本集并輸入預設大模型中進行訓練，在訓練過程中引入預設的動態(tài)知識抽取器對初始問答對樣本集進行文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預測方法、裝置和電子設備，屬于配電終端智能運維技術領域。其中方法包括：獲取配電終端的待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)；將所述待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預測模型，得到所述配電終端健康狀態(tài)預測模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風險預警方法，其通過時序分解模塊將多變量時序數(shù)據(jù)拆解為趨勢項和季節(jié)項，通過對其在頻域空間中具有內在相似性的通道進行聚類，采用帶有路由機制的交叉注意力模塊，實現(xiàn)聚類內與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及能源數(shù)據(jù)處理技術領域，特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置，其中，方法包括：建立一種規(guī)則插值模型，針對新能源風電與光伏系統(tǒng)在復雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進行插值補充；建立基于拓撲感知局部可逆注意力機制的數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種電磁背景噪聲的動態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設備和介質。所述方法包括：對電磁背景噪聲進行初始化，給每個頻點初始化兩個模態(tài)；每個模態(tài)包括：均值、方差以及熱度；根據(jù)預設周期采集電磁背景噪聲，當獲取到電磁背景幅度值后，根據(jù)每個頻點的幅度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學習的多模態(tài)音視頻體驗質量評價系統(tǒng)，包括：音視頻素材處理模塊、主觀質量評分標注模塊和模型訓練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質量評分標注及模型訓練三大模塊協(xié)同工作，解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評價模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及屬于故障預測技術領域，涉及一種基于圖融合與多階段學習的閃速爐故障預測方法，包括：建立靜態(tài)圖和動態(tài)圖，根據(jù)靜態(tài)圖和動態(tài)圖，描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強度和動態(tài)變化，獲取時空特征；將時空特征輸入Transformer編碼模型，獲取預測數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學習的飛行器旋渦識別訓練方法、裝置、設備及介質，涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術領域，包括：獲取目標飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)；將非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)轉換為笛卡爾網(wǎng)格速度場；通過旋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測方法，同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測裝置，屬于深度學習技術領域。所述方法包括：基于編碼器對感知硬件數(shù)據(jù)壓縮，獲取對應的低維潛在表示；根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量，建立感知硬件數(shù)據(jù)模型；引入感知...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應交叉驗證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，涉及水文監(jiān)測領域，包括S1、采集時間窗口內的雷達數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V，分別計算獲取雷達數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對偏差MAD；S2、構建離群點比例的權重計算模型，獲取數(shù)據(jù)的可靠性權重W...
								
        
							
        
							
						
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