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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取與駕駛場景相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)片段；若確定所述數(shù)據(jù)片段中物體不存在關(guān)聯(lián)車道的異常幀，則判斷所述異常幀所處的駕駛場景是否為目標(biāo)駕駛場景；若所述駕...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開變壓器聲信號的自適應(yīng)小波優(yōu)化與特征提取方法和系統(tǒng)，方法包括：調(diào)用Pywt小波分析庫，按照分解層數(shù)J對原始信號進(jìn)行分解，獲得多層細(xì)節(jié)信號；對每層細(xì)節(jié)信號，執(zhí)行：引入M估計量改進(jìn)噪聲方差計算模型，計算標(biāo)準(zhǔn)差及統(tǒng)一的監(jiān)測閾值；構(gòu)建基于去...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及任務(wù)態(tài)腦電解碼技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種小樣本跨受試者任務(wù)態(tài)腦電解碼方法、模型、系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)。通過挖掘支持樣本與查詢樣本之間的語義特征和時間、空間特征，并結(jié)合CBAM注意力機(jī)制，分別聚焦于重要通道和關(guān)鍵腦區(qū)的信號特征，顯著增強(qiáng)了...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及時間預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種稱重傳感器故障時間預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：將當(dāng)前稱重傳感器的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至故障檢測模型中，得到候選故障特征；通過當(dāng)前稱重傳感器的歷史負(fù)載曲線獲取負(fù)載波動數(shù)據(jù)，并對負(fù)載波動數(shù)據(jù)和候選故障...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N汽輪發(fā)電機(jī)組智能故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：通過多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時獲取汽輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和外部因素數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多源特征提取，并對提取到的多源特征進(jìn)行特征融合；根據(jù)預(yù)先構(gòu)建好...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于全局與高斯增強(qiáng)注意力融合的跨域時序行為識別方法，屬于計算機(jī)領(lǐng)域，包括獲取待識別Wi?Fi CSI信號；基于全局時序注意力模塊對待識別Wi?Fi CSI信號進(jìn)行加權(quán)特征提取，得到全局特征，其中全局時序注意力模塊用于根據(jù)時間...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種天然氣水合物產(chǎn)能主控因素分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取天然氣水合物產(chǎn)能的多種變量因素的樣本數(shù)據(jù)，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于物理機(jī)理構(gòu)建變量因素之間的初步因果結(jié)構(gòu)，基于初步因果結(jié)構(gòu)和預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行直...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種視頻理解方法、視頻理解系統(tǒng)和計算機(jī)設(shè)備，通過獲取流媒體數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，基于流媒體數(shù)據(jù)提取出第一音頻特征向量和第一圖像特征向量，基于文本數(shù)據(jù)提取出文本特征向量；分別對第一音頻特征向量和第一圖像特征向量進(jìn)行專屬模態(tài)增強(qiáng)處理，得到音...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的法律教學(xué)方案推薦系統(tǒng)及方法，通過分布式云平臺獲取智能教學(xué)數(shù)據(jù)覆蓋信息并生成語義樹；根據(jù)隨機(jī)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的區(qū)別，獲取相同的學(xué)習(xí)狀態(tài)中隨機(jī)學(xué)習(xí)狀態(tài)對學(xué)生的有效性；分析相同的學(xué)習(xí)狀態(tài)對有效性，獲取...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于風(fēng)電設(shè)備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立風(fēng)電設(shè)備四級拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，四級拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括風(fēng)機(jī)信息、構(gòu)件信息、零件信息以及傳感器信息，為每個傳感器分配拓?fù)渎窂骄幋a；對所有傳感器上傳的多源異構(gòu)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及不定特征屬性的軟件無線電波形庫、方法和設(shè)備，針對特征屬性多變且不確定的情況，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)類型表示方式和多層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計，設(shè)計了屬性特征庫、波形管理庫及二者之間的綁定關(guān)系，完成了不定特征屬性的軟件無線電波形庫設(shè)計，支持用戶自定義特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)融合的機(jī)場智慧顯示方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)機(jī)場的航班節(jié)點數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)以及區(qū)域顯示數(shù)據(jù)；判斷是否存在集體觸控事件；若存在，則根據(jù)顯示屏坐標(biāo)在目標(biāo)機(jī)場中劃分出第一顯示區(qū)域和第二顯示區(qū)域，并根據(jù)航班節(jié)點數(shù)據(jù)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及流域生態(tài)數(shù)字模型技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及流域橫向生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償分級分類標(biāo)準(zhǔn)匹配方法及系統(tǒng)、介質(zhì)，本發(fā)明按照自然等級為主、流域規(guī)模輔助的思路，通過水系層次法結(jié)合流域面積指標(biāo)確定流域的級別，綜合流域的水文特征、生態(tài)特征、地形特征和社會經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向鐵路防災(zāi)監(jiān)測的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識圖譜構(gòu)建方法，涉及知識圖譜構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：匯聚來自鐵路防災(zāi)監(jiān)測相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于指導(dǎo)知識抽取與融合的領(lǐng)域本體模型；從標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后的不同模態(tài)數(shù)據(jù)中，利用針對性的抽取算法提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種高效橋接裝置及數(shù)據(jù)恢復(fù)方法，所述橋接裝置包括：協(xié)議轉(zhuǎn)換引擎；讀寫通道仲裁單元；HyperBus讀時序控制單元；邊沿驅(qū)動型數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊：其中邊沿檢測單元采用3倍過采樣技術(shù)對HyperBus的RWDS信號進(jìn)行邊沿檢測，以跳變沿的下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于渲染管線對齊的圖形渲染機(jī)制識別方法，通過在CPU模式及GPU模式下分別預(yù)執(zhí)行基準(zhǔn)測試程序，完成兩種模式下關(guān)鍵階段處理區(qū)間及穩(wěn)定工作區(qū)間的預(yù)對齊形成第一采樣區(qū)間實現(xiàn)渲染管線的對齊，基于幀復(fù)雜度的預(yù)對齊形成第二采樣區(qū)間，由第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種移動應(yīng)用程序GUI智能測試方法及系統(tǒng)，涉及GUI智能測試技術(shù)領(lǐng)域，包括提取移動應(yīng)用程序待測初始界面元素的屬性信息，計算待測初始界面和標(biāo)準(zhǔn)圖像初始界面的圖像相似度，選擇不同的初始測試處理策略；接收到初始元素測試命令后，依次點擊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了結(jié)合組合優(yōu)化算法與模糊測試的智能參數(shù)生成方法，涉及軟件測試參數(shù)生成技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：進(jìn)行參數(shù)空間初始化；生成基礎(chǔ)用例并對基礎(chǔ)用例進(jìn)行定向模糊變異；對各種測試策略進(jìn)行動態(tài)權(quán)重調(diào)整；進(jìn)行多層級約束處理并進(jìn)行約束沖突消解；通過測...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大模型的代碼錯誤修復(fù)方法及系統(tǒng)，方法包括：布設(shè)若干個編碼專用大模型并初始化模型評分；持續(xù)監(jiān)聽目標(biāo)程序的錯誤日志，獲取當(dāng)前錯誤信息，并在代碼倉庫中拉取與當(dāng)前錯誤信息對應(yīng)的錯誤代碼文件；構(gòu)建代碼修復(fù)提示詞...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)流的埋點可視化驗證方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，通過埋點采集服務(wù)獲取用戶APP交互數(shù)據(jù)，經(jīng)壓縮編碼后傳輸至采集服務(wù)，解析過濾異常數(shù)據(jù)并添加時間戳、地理信息等屬性后轉(zhuǎn)發(fā)至Kafka；利用流式服務(wù)基于廣播狀態(tài)對數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備...
								
        
							
        
							
						
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