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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)標(biāo)簽自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，方法包括：預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫和數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成模型；獲取待生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)數(shù)量，優(yōu)先基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽，若基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫無法生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽或基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)量達(dá)到第...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括采用向量檢索的方式確定目標(biāo)對(duì)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(gè)第二代碼輸入大語言模型中，基于大語言模型的輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能計(jì)量箱運(yùn)行異常檢測(cè)方法，具體涉及電力信息化技術(shù)領(lǐng)域，基于計(jì)量箱運(yùn)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(píng)估流程；若激活，生成行為鏈序列并計(jì)算意圖合理性可信指數(shù)；提取電氣特征與環(huán)境變量計(jì)算上下文...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及機(jī)場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于QAR數(shù)據(jù)的機(jī)場(chǎng)道面狀況智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)機(jī)場(chǎng)全部飛機(jī)的QAR數(shù)據(jù)，對(duì)QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到飛機(jī)在目標(biāo)機(jī)場(chǎng)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(duì)應(yīng)的量子態(tài)；基于量子態(tài)的內(nèi)積計(jì)算量子核函數(shù)，并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的對(duì)偶優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；基于對(duì)偶優(yōu)化目標(biāo)函...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務(wù)自動(dòng)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(chǔ)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜；基于輸入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史請(qǐng)求信息和與歷史請(qǐng)求信息對(duì)應(yīng)的語義特征構(gòu)建訓(xùn)練集，對(duì)大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的MBOM物料消耗指標(biāo)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(duì)消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并結(jié)合時(shí)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高熵合金力學(xué)性能預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，包括：構(gòu)建高熵合金模型集，包括定義高熵合金組份的比例分配，確定組份結(jié)構(gòu)，一組組份結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)一個(gè)高熵合金模型；對(duì)高熵合金模型進(jìn)行力場(chǎng)參數(shù)設(shè)置穩(wěn)定構(gòu)型；通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學(xué)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于核密度的無權(quán)重健康度評(píng)估方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取設(shè)備健康度評(píng)分指標(biāo)數(shù)據(jù)，并對(duì)設(shè)備健康度評(píng)分指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度適用性分析，以確定指標(biāo)綜合評(píng)分適配樣本；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)核密度估計(jì)函數(shù)進(jìn)行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過對(duì)退火爐的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而獲取目標(biāo)時(shí)間；以獲取的目標(biāo)時(shí)間為基準(zhǔn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，計(jì)算水垢厚度閾值和磨損特征值，進(jìn)而計(jì)算得到故障程度閾...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變壓器設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電力設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括整合變壓器設(shè)備的各類運(yùn)行故障案例，構(gòu)建初始問答對(duì)樣本集并輸入預(yù)設(shè)大模型中進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中引入預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)知識(shí)抽取器對(duì)初始問答對(duì)樣本集進(jìn)行文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預(yù)測(cè)方法、裝置和電子設(shè)備，屬于配電終端智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取配電終端的待測(cè)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；將所述待測(cè)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，得到所述配電終端健康狀態(tài)預(yù)測(cè)模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其通過時(shí)序分解模塊將多變量時(shí)序數(shù)據(jù)拆解為趨勢(shì)項(xiàng)和季節(jié)項(xiàng)，通過對(duì)其在頻域空間中具有內(nèi)在相似性的通道進(jìn)行聚類，采用帶有路由機(jī)制的交叉注意力模塊，實(shí)現(xiàn)聚類內(nèi)與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及能源數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風(fēng)光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置，其中，方法包括：建立一種規(guī)則插值模型，針對(duì)新能源風(fēng)電與光伏系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行插值補(bǔ)充；建立基于拓?fù)涓兄植靠赡孀⒁饬C(jī)制的數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電磁背景噪聲的動(dòng)態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)電磁背景噪聲進(jìn)行初始化，給每個(gè)頻點(diǎn)初始化兩個(gè)模態(tài)；每個(gè)模態(tài)包括：均值、方差以及熱度；根據(jù)預(yù)設(shè)周期采集電磁背景噪聲，當(dāng)獲取到電磁背景幅度值后，根據(jù)每個(gè)頻點(diǎn)的幅度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的多模態(tài)音視頻體驗(yàn)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括：音視頻素材處理模塊、主觀質(zhì)量評(píng)分標(biāo)注模塊和模型訓(xùn)練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質(zhì)量評(píng)分標(biāo)注及模型訓(xùn)練三大模塊協(xié)同工作，解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評(píng)價(jià)模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及屬于故障預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于圖融合與多階段學(xué)習(xí)的閃速爐故障預(yù)測(cè)方法，包括：建立靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖，根據(jù)靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖，描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強(qiáng)度和動(dòng)態(tài)變化，獲取時(shí)空特征；將時(shí)空特征輸入Transformer編碼模型，獲取預(yù)測(cè)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學(xué)習(xí)的飛行器旋渦識(shí)別訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場(chǎng)數(shù)據(jù)；將非規(guī)則網(wǎng)格速度場(chǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為笛卡爾網(wǎng)格速度場(chǎng)；通過旋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測(cè)方法，同時(shí)涉及自動(dòng)駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測(cè)裝置，屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：基于編碼器對(duì)感知硬件數(shù)據(jù)壓縮，獲取對(duì)應(yīng)的低維潛在表示；根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量，建立感知硬件數(shù)據(jù)模型；引入感知...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)交叉驗(yàn)證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，涉及水文監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括S1、采集時(shí)間窗口內(nèi)的雷達(dá)數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V，分別計(jì)算獲取雷達(dá)數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對(duì)偏差MAD；S2、構(gòu)建離群點(diǎn)比例的權(quán)重計(jì)算模型，獲取數(shù)據(jù)的可靠性權(quán)重W...
								
        
							
        
							
						
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