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								      本申請?zhí)峁┝艘环N汽輪發(fā)電機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)電機組的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和外部因素數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)預處理后得到的原始數(shù)據(jù)進行多源特征提取，并對提取到的多源特征進行特征融合；根據(jù)預先構(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注意力融合的跨域時序行為識別方法，屬于計算機領(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)進行預處理；基于物理機理構(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)和預處理后的樣本數(shù)據(jù)進行直...
								
        
							
        
							
						
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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行專屬模態(tài)增強處理，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方案推薦系統(tǒng)及方法，通過分布式云平臺獲取智能教學數(shù)據(jù)覆蓋信息并生成語義樹；根據(jù)隨機學習數(shù)據(jù)的區(qū)別，獲取相同的學習狀態(tài)中隨機學習狀態(tài)對學生的有效性；分析相同的學習狀態(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：建立風電設(shè)備四級拓撲結(jié)構(gòu)，四級拓撲結(jié)構(gòu)包括風機信息、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撲路徑編碼；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)融合的機場智慧顯示方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：獲取目標機場的航班節(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)顯示屏坐標在目標機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)保護補償分級分類標準匹配方法及系統(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：匯聚來自鐵路防災監(jiān)測相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用于指導知識抽取與融合的領(lǐng)域本體模型；從標準化預處理后的不同模態(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制識別方法，通過在CPU模式及GPU模式下分別預執(zhí)行基準測試程序，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，基于幀復雜度的預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準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：進行參數(shù)空間初始化；生成基礎(chǔ)用例并對基礎(chǔ)用例進行定向模糊變異；對各種測試策略進行動態(tài)權(quán)重調(diào)整；進行多層級約束處理并進行約束沖突消解；通過測...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型應用技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大模型的代碼錯誤修復方法及系統(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)聽目標程序的錯誤日志，獲取當前錯誤信息，并在代碼倉庫中拉取與當前錯誤信息對應的錯誤代碼文件；構(gòu)建代碼修復提示詞...
								
        
							
        
							
						
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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)進行設(shè)備...
								
        
							
        
							
						
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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)控指標自適應全流程處理方法及系統(tǒng)，獲取采集對象的監(jiān)控指標元數(shù)據(jù)，將所述監(jiān)控指標元數(shù)據(jù)格式化處理后進行存儲，每間隔設(shè)定時段后，根據(jù)新采集到的監(jiān)控指標元數(shù)據(jù)對存儲的數(shù)據(jù)進行更新；對更新后的指標元數(shù)據(jù)進行歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理功能的測試方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲介質(zhì)，該方法包括：從存儲設(shè)備的目標區(qū)域中存儲的目標數(shù)據(jù)中確定出測試數(shù)據(jù)，其中，目標數(shù)據(jù)為對存儲設(shè)備進行數(shù)據(jù)目標處理功能后所得到的數(shù)據(jù)，目標區(qū)域中存在預先設(shè)置的異常情況；觸發(fā)存...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種含注意力機制的深度學習處理器架構(gòu)系統(tǒng)及應用方法，主要涉及處理器架構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域，用以解決傳統(tǒng)架構(gòu)由主機處理器執(zhí)行導致負荷過高、注意力機制與處理器計算單元分離、架構(gòu)設(shè)計復雜的問題。包括：注意力機制參數(shù)實時計算單元包括：輸入序列模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種資源打包與部署方法、產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及云計算與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：將AI應用依賴的結(jié)構(gòu)化資源轉(zhuǎn)換為標準化YAML格式的目標結(jié)構(gòu)化資源，對AI應用依賴的非結(jié)構(gòu)化資源的分塊路徑進行存儲并生成元數(shù)據(jù)索引；根據(jù)目標結(jié)構(gòu)化資源...
								
        
							
        
							
						
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