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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)，通過響應(yīng)于用戶的好友推薦請求，獲取授權(quán)狀態(tài)下的用戶群體的社交互動數(shù)據(jù)與興趣表達數(shù)據(jù)；基于所述社交互動數(shù)據(jù)構(gòu)建社交關(guān)系圖譜，基于所述興趣表達數(shù)據(jù)構(gòu)建興趣關(guān)聯(lián)圖譜，對所述第一圖結(jié)構(gòu)和所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于標識解析體系的產(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；S2：產(chǎn)品生產(chǎn)；S3：產(chǎn)品信息上傳至標識解析二級節(jié)點：調(diào)用標識解析二級節(jié)點接口，將產(chǎn)品信息上傳至二級節(jié)點，...
								
        
							
        
							
						
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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)測場景下的水平井距和垂直井距、分布式光纖標距Lg、以及低頻DAS系統(tǒng)獲取的軸向應(yīng)變觀測數(shù)據(jù)ε并對反演模型進行初始化；在壓裂裂縫碰到光纖的前提下，預(yù)設(shè)一個縫高H...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種神經(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：利用目標神經(jīng)算子對待求解二階橢圓偏微分方程的輸入?yún)?shù)信息進行分析，得到對應(yīng)的解網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)劃分物體所得的多個有限元單元的有限元單元信息，前饋計算解網(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的原始測量數(shù)據(jù)，采用十階擬合方法將原始測量數(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于日尺度通量方差計算生態(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；利用多站點數(shù)據(jù)分別建立白天、夜間溫度標準差和摩擦風(fēng)速的乘積與渦度相關(guān)觀測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的電磁信號降噪方法與系統(tǒng)，涉及電磁探測技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：提取電磁信號的時域特征和頻域特征，生成具有相同維度的時頻特征矩陣；將時頻特征矩陣輸入XGBoost模型，通過在XGBoost模型中引入誤差反饋機制...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及電子數(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)測區(qū)域的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，監(jiān)測區(qū)域當(dāng)前時刻數(shù)據(jù)異常度，以及各時刻監(jiān)測區(qū)域數(shù)據(jù)偏差值的異常程度，計算當(dāng)前時刻各監(jiān)測區(qū)域的綜合異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多維數(shù)據(jù)聯(lián)動的消防設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括采集多維運行參數(shù)，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標準化數(shù)據(jù)。隨后進行時間同步和依賴關(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，包括：a)獲取包含咖啡豆種類信息、烘焙曲線參數(shù)、拼配比例及對應(yīng)咖啡樣品風(fēng)味指標量化數(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)練機器學(xué)習(xí)模型，建立輸入?yún)?shù)與風(fēng)味指標的映射關(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)備上裝配多個不同類型的檢測傳感器，利用多個不同類型的檢測傳感器采集機電裝備的實時數(shù)據(jù)，然后對實時數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；構(gòu)建DATL模型；利用外部數(shù)據(jù)集對DATL模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?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)域表征方法缺乏細粒度感知能力的問題。本方法包括：獲取第一群體移動數(shù)據(jù)，所述第一群體移動數(shù)據(jù)用于表示預(yù)設(shè)時間段內(nèi)目標用戶群體在多個區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)血緣的用戶操作風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括以下步驟：實時獲取所有用戶的操作行為，并將每個用戶的一段連續(xù)的操作行為提取為一組具有語義關(guān)聯(lián)性的行為片段；每個用戶連續(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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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理與智能監(jiān)測領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)電系統(tǒng)冷卻液成分劣化評估方法及裝置；方法應(yīng)用于成分劣化評估系統(tǒng)，成分劣化評估系統(tǒng)包括多個傳感器；方法包括：接收多個傳感器所發(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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								      本發(fā)明公開了一種引入相態(tài)約束的雙偏振雷達資料同化方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)值天氣預(yù)報資料同化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取雙偏振雷達觀測數(shù)據(jù)；將質(zhì)量控制后的雙偏振雷達數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)插值，得到模式三維格點的雙偏振雷達觀測參量；然后利用相態(tài)識別算法計算水凝物粒子的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種真空滅弧室觸頭表面狀況評估方法及系統(tǒng)，屬于真空斷路器技術(shù)領(lǐng)域。該方法采用自適應(yīng)窗長改進短時傅里葉變換降噪，結(jié)合雙樹復(fù)小波變換增強信號，并通過改進K?means聚類動態(tài)歸一化數(shù)據(jù)；構(gòu)建的輕量化CRNN模型，卷積模塊引入殘差連接和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種近視手術(shù)方案的生成方法、生成系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，所述生成方法包括以下步驟：采集歷史手術(shù)數(shù)據(jù)，所述歷史手術(shù)數(shù)據(jù)包括多個患者的術(shù)前數(shù)據(jù)、術(shù)中數(shù)據(jù)及術(shù)后數(shù)據(jù)，所述術(shù)前數(shù)據(jù)包括眼部參數(shù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)、既往病史數(shù)據(jù)和患者基本信息；對所述歷...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征選擇的設(shè)備風(fēng)險預(yù)測方法及裝置，包括：獲取設(shè)備風(fēng)險預(yù)測任務(wù)和設(shè)備運行數(shù)據(jù)，對設(shè)備運行數(shù)據(jù)進行特征提取獲取若干個運行特征；基于多層感知機、Gumbel?Softmax算法和正則化損失構(gòu)建門控模塊，基于門控模塊獲取各個運行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶多酚提取技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的茶多酚超聲提取智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，獲取超聲提取實驗參數(shù)及對應(yīng)的茶多酚提取率，通過超聲提取設(shè)備中傳感器實時采集包括溫度、功率、時間的傳感器數(shù)據(jù)，并同步獲取提取液的光譜數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的STEMI與NSTEMI的自動識別方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：步驟1：搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架；基于總損失函數(shù)對所述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架進行優(yōu)化，得到優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將12導(dǎo)聯(lián)的ECG信號輸入到所述優(yōu)化...
								
        
							
        
							
						
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