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      • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的MBOM物料消耗指標監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備,屬于航空智能制造的技術(shù)領(lǐng)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(jié)合時間段基于責(zé)任單位劃分,形成消耗數(shù)據(jù)集。基于消耗數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練得到線性回歸...
      • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務(wù)自動化處置方法及相關(guān)裝置,本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)處置領(lǐng)域,方法包括:基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)所存儲的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)知識圖譜;基于輸入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史請求信息和與歷史請求信息對應(yīng)的語義特征構(gòu)建訓(xùn)練集,對大語言模型進行訓(xùn)練,得到...
      • 本公開提供一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過量子電路將用于QSVM模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)特征向量轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)特征向量對應(yīng)的量子態(tài);基于量子態(tài)的內(nèi)積計算量子核函數(shù),并構(gòu)建對應(yīng)的對偶優(yōu)化目標函數(shù);基于對偶優(yōu)化目標函...
      • 本申請涉及機場基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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(yù)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...
      • 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(shù)領(lǐng)域,基于計量箱運行數(shù)據(jù)構(gòu)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...
      • 本申請公開了一種代碼采納情況的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)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...
      • 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(yù)設(shè)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...
      • 本發(fā)明公開了一種綜合能源系統(tǒng)的運行評估方法、裝置及管控系統(tǒng),方法包括:獲取綜合能源系統(tǒng)中各個子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù);基于預(yù)先構(gòu)建的綜合能源指標庫,從各個子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)中篩選出對應(yīng)的評估特征;采用主成分分析法,對評估特征進行分析,給出核心特征;根...
      • 本發(fā)明屬于機械故障診斷與信號處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于多通道模擬濾波特征網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法通過構(gòu)建多通道模擬濾波特征提取網(wǎng)絡(luò),采用多個并行設(shè)置的帶通濾波器通道提取軸承振動信號特征,結(jié)合模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行故障...
      • 本發(fā)明提供了一種基于大模型驅(qū)動的自適應(yīng)學(xué)習(xí)評估方法及系統(tǒng),方法包括對使用者進行身份驗證,若身份驗證通過,則獲取使用者的行為數(shù)據(jù)與情緒數(shù)據(jù);對行為數(shù)據(jù)進行行為分析,以輸出行為分析結(jié)果;對情緒數(shù)據(jù)進行情緒狀態(tài)分析,以得到情緒分析結(jié)果;獲取訓(xùn)練數(shù)...
      • 本發(fā)明屬于作物長勢預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于多光譜無人機監(jiān)測的作物長勢預(yù)測方法及系統(tǒng),該方法首先配置作物在標準生長環(huán)境下的分階段生育期生長狀態(tài)數(shù)據(jù),并采集真實作物在不同生育階段下不同土壤含水量和病蟲害狀態(tài)下的多維數(shù)據(jù),通過因子分析算法確定各...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N面向陸上深部咸水層碳封存的確定方法、裝置與電子設(shè)備。包括:獲取碳封存數(shù)據(jù),基于碳封存數(shù)據(jù)構(gòu)建碳存儲數(shù)學(xué)模型;第一確定步驟:根據(jù)碳封存數(shù)據(jù)和閃蒸方程,確定當(dāng)前時間步的碳存儲數(shù)學(xué)模型中組分在每相的組分質(zhì)量分數(shù);求解處理步驟:基于...
      • 本發(fā)明屬于測量技術(shù)領(lǐng)域,涉及海水硝酸鹽傳感器的紫外光譜信號智能化校正方法。該方法包括:步驟一、計算不同溫度下每個樣品的吸光度數(shù)據(jù);步驟二、對吸光度數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)小波去噪算法進行預(yù)處理;步驟三、對波長范圍240?260nm內(nèi)的預(yù)處理數(shù)據(jù)進行線...
      • 本申請涉及數(shù)據(jù)推理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及基于大數(shù)據(jù)的糾紛智能分析系統(tǒng),該系統(tǒng)中包括事件采集模塊、糾紛分析模塊、方案生成模塊、應(yīng)急方案模塊以及輔助決策生成模塊,采集糾紛事件描述數(shù)據(jù)、屬地特征數(shù)據(jù)及當(dāng)事人背景數(shù)據(jù),生成原始數(shù)據(jù)集;提取原始數(shù)據(jù)集的...
      • 本申請屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種游戲信息推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取用戶的用戶行為數(shù)據(jù)和各個游戲的游戲參考數(shù)據(jù);對各個游戲的游戲參考數(shù)據(jù)進行分析,得到各個游戲的游戲特征向量;對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析,得到用戶偏好向量;...
      • 本申請實施例提供了一種傾斜攝影模型的搜索方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。其中,方法包括:獲取搜索文本、第一傾斜攝影模型和第一傾斜攝影模型的第一點云模型;第一傾斜攝影模型和第一點云模型均已被單體化;將搜索文本輸入圖文轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行處理,得...
      • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)分析的文檔管理方法及系統(tǒng),涉及文檔管理技術(shù)領(lǐng)域,包括使用加權(quán)線性組合計算沖突評分,篩選大于評分閾值的沖突評分,得到?jīng)_突詞;為每個沖突詞分配一個LIF神經(jīng)元,使用LIF模型更新每個神經(jīng)元的膜電位,篩選大于觸發(fā)閾值的膜電位...
      • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于粒子群算法的AGV實時路徑數(shù)據(jù)規(guī)劃處理方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集環(huán)境空間連通性、約束密度和動態(tài)要素指數(shù)計算拓撲復(fù)雜度,復(fù)雜度小于2.0采用二維搜索,大于等于4.0采用高維搜索,構(gòu)建相應(yīng)維度的粒子結(jié)...
      • 本發(fā)明屬于地球物理勘探技術(shù)領(lǐng)域,為解決目前的地質(zhì)模型與實際工況偏差大的問題,提供一種不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動建模方法及系統(tǒng)。其中,不規(guī)則界面構(gòu)造與水體嵌套自動建模方法包括構(gòu)建地層位置?起伏幅度兩者的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則、地層位置?含水溶洞兩者的...
      • 本申請涉及光電子器件缺陷態(tài)表征技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)學(xué)建模與人機交互可視化的DLCP數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),包括生成按照深度排序的樣本數(shù)據(jù)集;生成深度?濃度樣本曲線,針對樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分分別構(gòu)建對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型庫...
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