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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種監(jiān)控指標(biāo)自適應(yīng)全流程處理方法及系統(tǒng)，獲取采集對(duì)象的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)，將所述監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)格式化處理后進(jìn)行存儲(chǔ)，每間隔設(shè)定時(shí)段后，根據(jù)新采集到的監(jiān)控指標(biāo)元數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新；對(duì)更新后的指標(biāo)元數(shù)據(jù)進(jìn)行歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于數(shù)據(jù)流的埋點(diǎn)可視化驗(yàn)證方法、裝置及其可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)埋點(diǎn)采集服務(wù)獲取用戶(hù)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(guò)濾異常數(shù)據(jù)并添加時(shí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于大模型的代碼錯(cuò)誤修復(fù)方法及系統(tǒng)，方法包括：布設(shè)若干個(gè)編碼專(zhuān)用大模型并初始化模型評(píng)分；持續(xù)監(jiān)聽(tīng)目標(biāo)程序的錯(cuò)誤日志，獲取當(dāng)前錯(cuò)誤信息，并在代碼倉(cāng)庫(kù)中拉取與當(dāng)前錯(cuò)誤信息對(duì)應(yīng)的錯(cuò)誤代碼文件；構(gòu)建代碼修復(fù)提示詞...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了結(jié)合組合優(yōu)化算法與模糊測(cè)試的智能參數(shù)生成方法，涉及軟件測(cè)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(duì)基礎(chǔ)用例進(jìn)行定向模糊變異；對(duì)各種測(cè)試策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整；進(jìn)行多層級(jí)約束處理并進(jìn)行約束沖突消解；通過(guò)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種移動(dòng)應(yīng)用程序GUI智能測(cè)試方法及系統(tǒng)，涉及GUI智能測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，包括提取移動(dòng)應(yīng)用程序待測(cè)初始界面元素的屬性信息，計(jì)算待測(cè)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(cè)試處理策略；接收到初始元素測(cè)試命令后，依次點(diǎn)擊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于渲染管線(xiàn)對(duì)齊的圖形渲染機(jī)制識(shí)別方法，通過(guò)在CPU模式及GPU模式下分別預(yù)執(zhí)行基準(zhǔn)測(cè)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(duì)齊形成第一采樣區(qū)間實(shí)現(xiàn)渲染管線(xiàn)的對(duì)齊，基于幀復(fù)雜度的預(yù)對(duì)齊形成第二采樣區(qū)間，由第...
								
        
							
        
							
						
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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(xiě)通道仲裁單元；HyperBus讀時(shí)序控制單元；邊沿驅(qū)動(dòng)型數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊：其中邊沿檢測(cè)單元采用3倍過(guò)采樣技術(shù)對(duì)HyperBus的RWDS信號(hào)進(jìn)行邊沿檢測(cè)，以跳變沿的下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向鐵路防災(zāi)監(jiān)測(cè)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，涉及知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：匯聚來(lái)自鐵路防災(zāi)監(jiān)測(cè)相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于指導(dǎo)知識(shí)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(duì)性的抽取算法提...
								
        
							
        
							
						
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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(jí)分類(lèi)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(jí)為主、流域規(guī)模輔助的思路，通過(guò)水系層次法結(jié)合流域面積指標(biāo)確定流域的級(jí)別，綜合流域的水文特征、生態(tài)特征、地形特征和社會(huì)經(jīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)據(jù)融合的機(jī)場(chǎng)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(chǎng)的航班節(jié)點(diǎn)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(chǎng)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(diǎn)數(shù)據(jù)、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及不定特征屬性的軟件無(wú)線(xiàn)電波形庫(kù)、方法和設(shè)備，針對(duì)特征屬性多變且不確定的情況，通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型表示方式和多層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了屬性特征庫(kù)、波形管理庫(kù)及二者之間的綁定關(guān)系，完成了不定特征屬性的軟件無(wú)線(xiàn)電波形庫(kù)設(shè)計(jì)，支持用戶(hù)自定義特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立風(fēng)電設(shè)備四級(jí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，四級(jí)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(gè)傳感器分配拓?fù)渎窂骄幋a；對(duì)所有傳感器上傳的多源異構(gòu)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)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(guò)分布式云平臺(tái)獲取智能教學(xué)數(shù)據(jù)覆蓋信息并生成語(yǔ)義樹(shù)；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(duì)學(xué)生的有效性；分析相同的學(xué)習(xí)狀態(tài)對(duì)有效性，獲取...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種視頻理解方法、視頻理解系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)設(shè)備，通過(guò)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(duì)第一音頻特征向量和第一圖像特征向量進(jìn)行專(zhuān)屬模態(tài)增強(qiáng)處理，得到音...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(chǔ)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(duì)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(shí)序行為識(shí)別方法，屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，包括獲取待識(shí)別Wi?Fi CSI信號(hào)；基于全局時(shí)序注意力模塊對(duì)待識(shí)別Wi?Fi CSI信號(hào)進(jìn)行加權(quán)特征提取，得到全局特征，其中全局時(shí)序注意力模塊用于根據(jù)時(shí)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(chǔ)介質(zhì)，包括：通過(guò)多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)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?cái)?shù)據(jù)；對(duì)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(duì)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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								      本申請(qǐng)涉及時(shí)間預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種稱(chēng)重傳感器故障時(shí)間預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：將當(dāng)前稱(chēng)重傳感器的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至故障檢測(cè)模型中，得到候選故障特征；通過(guò)當(dāng)前稱(chēng)重傳感器的歷史負(fù)載曲線(xiàn)獲取負(fù)載波動(dòng)數(shù)據(jù)，并對(duì)負(fù)載波動(dòng)數(shù)據(jù)和候選故障...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)挖掘支持樣本與查詢(xún)樣本之間的語(yǔ)義特征和時(shí)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(hào)特征，顯著增強(qiáng)了...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)變壓器聲信號(hào)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(kù)，按照分解層數(shù)J對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解，獲得多層細(xì)節(jié)信號(hào)；對(duì)每層細(xì)節(jié)信號(hào)，執(zhí)行：引入M估計(jì)量改進(jìn)噪聲方差計(jì)算模型，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差及統(tǒng)一的監(jiān)測(cè)閾值；構(gòu)建基于去...
								
        
							
        
							
						
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      技術(shù)分類(lèi)
      
                  
      
                      
                  
      
                
      
            
      
          
      
      
      
    
      
    
    

























































































































































 
 
    







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