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								      本發(fā)明公開一種兼容粗細(xì)粒度的維度構(gòu)建應(yīng)用方法及裝置，涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；包括：步驟1：重構(gòu)維表結(jié)構(gòu)，增加各粒度代理鍵，并將維度各屬性與各代理鍵粒度對(duì)齊；步驟2：擴(kuò)展維表元模型，增加粒度層級(jí)描述信息，標(biāo)記所有代理鍵與屬性的粒度層級(jí)；步驟3...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了全過(guò)程工程咨詢項(xiàng)目信息交互方法及系統(tǒng)，屬于信息交互技術(shù)領(lǐng)域，其方法具體包括：識(shí)別工程咨詢項(xiàng)目中的用戶角色，針對(duì)目標(biāo)角色，采集其在項(xiàng)目中的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的角色語(yǔ)料庫(kù)，基于通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，利用所述角色語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行參數(shù)定向調(diào)整，...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于知識(shí)圖譜召回的智能體問(wèn)答方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及大模型、智能體、人工智能以及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，該智能體問(wèn)答方法包括：獲取用戶在智能交互頁(yè)面輸入的目標(biāo)問(wèn)題，并提取目標(biāo)問(wèn)題中的關(guān)鍵詞，在目標(biāo)知識(shí)圖譜中確定與關(guān)鍵詞匹配的目標(biāo)知識(shí)圖譜節(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)多源金融文本大數(shù)據(jù)處理方法，包括采集多源金融文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行語(yǔ)義級(jí)非結(jié)構(gòu)化分析，剖離語(yǔ)義變動(dòng)中的語(yǔ)言臨界點(diǎn)與觸發(fā)語(yǔ)義斷點(diǎn)，構(gòu)建金融波動(dòng)語(yǔ)言觸發(fā)因子矩陣，捕捉關(guān)鍵表達(dá)片段；接收觸發(fā)因子矩陣，采...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種火電機(jī)組燃煤摻燒穩(wěn)定工況的篩選方法，包括：S1：建立煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)庫(kù)，收集不同煤種的煤質(zhì)特征參數(shù)，并實(shí)時(shí)獲取入爐煤質(zhì)特征參數(shù)中與燃燒特性和污染物排放相關(guān)的特征數(shù)據(jù)F，確定煤質(zhì)?燃燒關(guān)系；S2：基于數(shù)據(jù)庫(kù)和深度微分網(wǎng)絡(luò)得到煤質(zhì)特...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及元數(shù)據(jù)管理的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于提高元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢效率的方法，包括：建立每類元數(shù)據(jù)的元模型，所述元模型包括元數(shù)據(jù)的對(duì)象、屬性及關(guān)系；基于元模型的歷史信息獲取每個(gè)元模型的熱度值，根據(jù)熱度值對(duì)元模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)熱度分區(qū)，根據(jù)元模型的動(dòng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于社交圖譜和興趣協(xié)同的好友推薦方法及系統(tǒng)，通過(guò)響應(yīng)于用戶的好友推薦請(qǐng)求，獲取授權(quán)狀態(tài)下的用戶群體的社交互動(dòng)數(shù)據(jù)與興趣表達(dá)數(shù)據(jù)；基于所述社交互動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建社交關(guān)系圖譜，基于所述興趣表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建興趣關(guān)聯(lián)圖譜，對(duì)所述第一圖結(jié)構(gòu)和所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于標(biāo)識(shí)解析體系的產(chǎn)品全流程溯源方法和系統(tǒng)，其中方法包括以下步驟：S1：產(chǎn)品信息維護(hù)；S2：產(chǎn)品生產(chǎn)；S3：產(chǎn)品信息上傳至標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)：調(diào)用標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)接口，將產(chǎn)品信息上傳至二級(jí)節(jié)點(diǎn)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分布式光纖應(yīng)變的壓裂裂縫參數(shù)的反演方法，先獲取鄰井監(jiān)測(cè)場(chǎng)景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標(biāo)距Lg、以及低頻DAS系統(tǒng)獲取的軸向應(yīng)變觀測(cè)數(shù)據(jù)ε并對(duì)反演模型進(jìn)行初始化；在壓裂裂縫碰到光纖的前提下，預(yù)設(shè)一個(gè)縫高H...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和有限元法混合求解二階橢圓偏微分方程的方法。其中，該方法包括：利用目標(biāo)神經(jīng)算子對(duì)待求解二階橢圓偏微分方程的輸入?yún)?shù)信息進(jìn)行分析，得到對(duì)應(yīng)的解網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)劃分物體所得的多個(gè)有限元單元的有限元單元信息，前饋計(jì)算解網(wǎng)絡(luò)在物體...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)高分辨率海底原位熱流數(shù)據(jù)的處理方法，包括以下步驟：獲取高分辨率海底熱流計(jì)的原始測(cè)量數(shù)據(jù)，采用十階擬合方法將原始測(cè)量數(shù)據(jù)中的熱敏電阻記錄轉(zhuǎn)換為溫度值；將轉(zhuǎn)換后的溫度值中的干擾數(shù)據(jù)去除；選取海底熱流計(jì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于日尺度通量方差計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)水熱通量的方法，屬于生態(tài)系統(tǒng)水熱通量計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：多站通量和氣象數(shù)據(jù)的收集；利用多站點(diǎn)數(shù)據(jù)分別建立白天、夜間溫度標(biāo)準(zhǔn)差和摩擦風(fēng)速的乘積與渦度相關(guān)觀測(cè)的感熱通量的線性關(guān)系，結(jié)合線性參數(shù)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)XGBoost的電磁信號(hào)降噪方法與系統(tǒng)，涉及電磁探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：提取電磁信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征，生成具有相同維度的時(shí)頻特征矩陣；將時(shí)頻特征矩陣輸入XGBoost模型，通過(guò)在XGBoost模型中引入誤差反饋機(jī)制...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電子數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于地理信息系統(tǒng)的城市數(shù)字孿生體建模方法及系統(tǒng)，具體包括：基于相鄰監(jiān)測(cè)區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，監(jiān)測(cè)區(qū)域當(dāng)前時(shí)刻數(shù)據(jù)異常度，以及各時(shí)刻監(jiān)測(cè)區(qū)域數(shù)據(jù)偏差值的異常程度，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻各監(jiān)測(cè)區(qū)域的綜合異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多維數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的消防設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括采集多維運(yùn)行參數(shù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。隨后進(jìn)行時(shí)間同步和依賴關(guān)系分析，構(gòu)建設(shè)備依賴圖譜，并量化設(shè)備間影響權(quán)重，提取異常波動(dòng)特征形成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線優(yōu)化的咖啡豆拼配方法、系統(tǒng)及咖啡機(jī)，包括：a)獲取包含咖啡豆種類信息、烘焙曲線參數(shù)、拼配比例及對(duì)應(yīng)咖啡樣品風(fēng)味指標(biāo)量化數(shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；b)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，建立輸入?yún)?shù)與風(fēng)味指標(biāo)的映射關(guān)系；c)接收用戶輸...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于DATL模型的機(jī)電裝備故障診斷方法與系統(tǒng)，方法包括：在設(shè)備上裝配多個(gè)不同類型的檢測(cè)傳感器，利用多個(gè)不同類型的檢測(cè)傳感器采集機(jī)電裝備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，然后對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建DATL模型；利用外部數(shù)據(jù)集對(duì)DATL模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N城市區(qū)域?qū)傩源_定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，以解決相關(guān)技術(shù)的城市區(qū)域表征方法缺乏細(xì)粒度感知能力的問(wèn)題。本方法包括：獲取第一群體移動(dòng)數(shù)據(jù)，所述第一群體移動(dòng)數(shù)據(jù)用于表示預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)用戶群體在多個(gè)區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)據(jù)血緣的用戶操作風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括以下步驟：實(shí)時(shí)獲取所有用戶的操作行為，并將每個(gè)用戶的一段連續(xù)的操作行為提取為一組具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性的行為片段；每個(gè)用戶連續(xù)若干行為片段與預(yù)設(shè)的行為模板相匹配，以降維得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理與智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電系統(tǒng)冷卻液成分劣化評(píng)估方法及裝置；方法應(yīng)用于成分劣化評(píng)估系統(tǒng)，成分劣化評(píng)估系統(tǒng)包括多個(gè)傳感器；方法包括：接收多個(gè)傳感器所發(fā)送的關(guān)于冷卻液成分的多種劣化影響因素特征中，各種劣化影響因素特征所分...
								
        
							
        
							
						
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