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本發(fā)明屬于水利水電工程，涉及水電機組檢修資源優(yōu)化配置方法。、在水電站長期運維過程中，產(chǎn)生了較多狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化歷史檢修數(shù)據(jù)，蘊含著較為豐富的領(lǐng)域知識和專家經(jīng)驗，具有重要研究與應(yīng)用價值。但由于這些數(shù)據(jù)儲存分散并且格式不統(tǒng)一，再加上機組設(shè)備檢修數(shù)據(jù)具有很強專業(yè)性，且機組檢修人員先驗知識程...

本發(fā)明具體涉及一種基于噪聲分析的魯棒目標識別方法、設(shè)備及其存儲介質(zhì)。、在深度學習模型的訓練與部署過程中，數(shù)據(jù)噪聲的存在往往會導致模型性能下降，尤其是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集或?qū)嶋H應(yīng)用場景中，噪聲標簽與干擾樣本難以避免?，F(xiàn)有的模型在應(yīng)對噪聲數(shù)據(jù)時，通常需要引入復(fù)雜的噪聲建?；驍?shù)據(jù)清洗機制，但這些方法往...

本發(fā)明屬于評價方法，涉及一種卷積特征融合的滌綸長絲麻灰面料外觀均勻度評價方法。、滌綸長絲麻灰面料通常是將兩種不同顏色或材質(zhì)的長絲通過網(wǎng)絡(luò)復(fù)合，制成絲型麻灰復(fù)合絲后再進行織造。這種面料憑借靈活高效的生產(chǎn)方式以及獨特的外觀和性能，在服用面料領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。對于麻灰面料來說，麻灰效果的外觀均...

本發(fā)明涉及知識庫管理，具體涉及一種基于大模型和企業(yè)知識庫的自動交互系統(tǒng)及方法。、隨著企業(yè)數(shù)字化程度不斷提高，大量非結(jié)構(gòu)化文檔如手冊、郵件、會議記錄以及企業(yè)自身相關(guān)的數(shù)據(jù)難以進行梳理，且知識分散在不同部門的系統(tǒng)中，形成信息孤島；大模型的出現(xiàn)為企業(yè)知識庫的場景化問答提供了強大的技術(shù)支撐。大模型...

本發(fā)明涉及深度學習、圖像處理及航天器導航的的交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種結(jié)合尺度敏感動態(tài)權(quán)重與局部特征多尺度提取的非合作航天器單目姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)。、估計非合作目標的位置和姿態(tài)是實現(xiàn)編隊飛行、空間服務(wù)、交會對接等任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。、現(xiàn)有非合作航天器姿態(tài)估計系統(tǒng)依賴多類傳感器，其中激光雷達、立...

本申請涉及水處理的，尤其是涉及一種水處理工藝智能投加控制平臺。、水處理技術(shù)廣泛用于在工業(yè)、市政、農(nóng)業(yè)等方面，與人類生產(chǎn)生活息息相關(guān)。為了去除水中一些對生產(chǎn)、生活的有害物質(zhì)，或者為特定的用途而對水進行的沉降、過濾、混凝、絮凝，以及緩蝕、阻垢等水質(zhì)調(diào)理，需要向水中添加大量化學添加劑。、現(xiàn)有技術(shù)...

本申請涉及車輛駕駛試驗中并發(fā)測試任務(wù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種針對車輛駕駛試驗的場地智能構(gòu)建方法和系統(tǒng)。、車輛駕駛試驗場是驗證智能駕駛系統(tǒng)功能、性能及安全性的核心基礎(chǔ)設(shè)施，其發(fā)展歷程與汽車智能化進程緊密相關(guān)。隨著智能駕駛技術(shù)從l級輔助駕駛向l/l級全自動駕駛演進，試驗場正從傳統(tǒng)單一功能測試平臺...

本發(fā)明屬于人工智能與多模態(tài)圖像處理，尤其涉及一種基于跨模態(tài)交叉注意力的可見光、紅外與iq信號融合個體識別方法。、隨著人工智能技術(shù)與智能傳感器的快速發(fā)展，多模態(tài)感知與融合已成為圖像識別與目標檢測領(lǐng)域的重要研究方向。在傳統(tǒng)圖像識別任務(wù)中，可見光圖像因其信息豐富、易于采集而被廣泛使用，但在光照不...

本發(fā)明涉及自然語言處理與文本挖掘，特別涉及一種基于圖結(jié)構(gòu)節(jié)點影響力的多文檔關(guān)鍵短語提取方法。、多文檔關(guān)鍵短語提取是自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向，廣泛應(yīng)用于文本摘要生成、信息檢索優(yōu)化、輿情監(jiān)測分析等任務(wù)。其核心目標是從大量文檔中抽取出具有全局代表性的關(guān)鍵短語，以準確概括文檔集合的核心內(nèi)容。...

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于ai問答機器人的數(shù)據(jù)處理方法與系統(tǒng)。、對于不同企業(yè)而言，規(guī)章制度、辦公問題等各不相同，原有的技術(shù)方案往往是通過人工經(jīng)驗的方式進行問題的處理，不僅問題處理效率不高，同時還經(jīng)常出現(xiàn)由于規(guī)章制度理解不全面而出現(xiàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果難以滿足要求的技術(shù)問題的出現(xiàn)。、為解決...

本發(fā)明涉及思維鏈軌跡數(shù)據(jù)生成，尤其涉及一種多輪檢索推理思維鏈數(shù)據(jù)生成方法及程序產(chǎn)品。、近年來，大語言模型（llms）在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其在文本生成、問答和邏輯推理方面。然而，llms在處理專業(yè)性強、知識更新頻繁的法律領(lǐng)域任務(wù)時，仍存在顯著局限性?，F(xiàn)有的檢索增強生成（rag）方...

本發(fā)明涉及數(shù)電發(fā)票管理，尤其涉及一種基于業(yè)財稅直聯(lián)的數(shù)電票聚合分析處理方法。、隨著稅收征管數(shù)字化升級和發(fā)票電子化改革的深入推進，全面數(shù)字化的電子發(fā)票已經(jīng)成為企業(yè)運營和稅務(wù)管理的新常態(tài)。數(shù)電發(fā)票的生命周期通常包括開具、接收、存儲、入賬、查驗、歸檔等多個環(huán)節(jié)。通常情況下，企業(yè)在自有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中...

本發(fā)明涉及工程施工質(zhì)量檢測，具體為一種bim與機器人實模檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。、當前，工程實模一致性檢測領(lǐng)域雖已逐步引入bim技術(shù)與部分數(shù)字化檢測設(shè)備，但整體仍面臨流程割裂、效率低下、智能化程度不足的發(fā)展瓶頸。、在檢測執(zhí)行層面，傳統(tǒng)人工巡查、拍照記錄或移動端模型比對仍是主流方式，...

本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈，具體為一種區(qū)塊鏈旅游數(shù)據(jù)隱私保護方法及系統(tǒng)。、區(qū)塊鏈技術(shù)憑借去中心化、不可篡改、可追溯的特性，已逐漸應(yīng)用于旅游行業(yè)的數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。旅游數(shù)據(jù)涵蓋用戶的身份信息、出行行程、消費記錄、住宿偏好等多類敏感信息，這些數(shù)據(jù)不僅關(guān)系到用戶的個人隱私安全，還可能影響旅游服務(wù)的精準提供與行...

本發(fā)明涉及曲面輪廓加工，尤其涉及一種多軸聯(lián)動的曲面輪廓加工方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。、隨著現(xiàn)代制造業(yè)的不斷發(fā)展，對零部件的形狀復(fù)雜程度和精度要求日益提高。在航空航天、汽車、模具、c等眾多領(lǐng)域，大量的零部件具有復(fù)雜的曲面輪廓。對于具有復(fù)雜扭曲曲面的零件，多軸聯(lián)動加工能夠?qū)崿F(xiàn)刀具相對于工件的復(fù)雜...

本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種基于多模態(tài)時序數(shù)據(jù)的多模型異常檢測方法。、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，如汽車制造、航空航天、能源設(shè)備等高精度行業(yè)中，時間序列數(shù)據(jù)的生成和處理已成為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。、通過時間序列數(shù)據(jù)可實時監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)、預(yù)測潛在故障、優(yōu)化工藝流程以及提高產(chǎn)品質(zhì)量等。例如，在汽車工業(yè)生產(chǎn)中，...

本發(fā)明屬于分布式數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化，尤其是涉及一種分布式數(shù)據(jù)庫多列hash分布表的自適應(yīng)join優(yōu)化方法及裝置。、分布式數(shù)據(jù)庫mpp常用hash分片，等值連接一般在本地連接、廣播或重分布之間選擇?，F(xiàn)有技術(shù)在多列分布場景下主要有四點不足：一是連接條件識別不準，易把系統(tǒng)虛擬列、臨時表達式當...

本發(fā)明涉及ai，尤其涉及基于區(qū)域協(xié)同和ai的急救資源均衡調(diào)控方法及系統(tǒng)。、急救服務(wù)是城市公共衛(wèi)生體系的重要組成部分，關(guān)系到公眾生命安全和緊急醫(yī)療救治的及時性。傳統(tǒng)的急救資源調(diào)配通常采用固定的行政區(qū)域劃分方式，每個區(qū)域由所屬的急救中心負責管理和調(diào)度急救車輛。隨著城市化進程加速和人口流動性增強...

本發(fā)明涉及人工智能，具體而言，涉及一種臨床試驗數(shù)據(jù)的查詢方法及系統(tǒng)。、在臨床試驗研究中，受試者的試驗記錄包含多維度臨床數(shù)據(jù)，如監(jiān)測指標、文本記錄等，數(shù)據(jù)規(guī)模大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜。現(xiàn)有技術(shù)中，臨床試驗數(shù)據(jù)查詢多依賴傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫檢索方式，僅通過關(guān)鍵詞匹配或簡單條件篩選實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取，難以有效整合多維度數(shù)據(jù)...

本發(fā)明涉及圖像生成，尤其涉及適用于多類別和稀缺樣本數(shù)據(jù)場景的圖像生成方法及系統(tǒng)。、深度生成技術(shù)作為邁向人工智能的關(guān)鍵途徑之一，其核心在于通過學習待生成數(shù)據(jù)的概率分布，利用數(shù)學模型估計參數(shù)以實現(xiàn)數(shù)據(jù)生成。其中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（gan）由iangoodfellow提出以來，憑借卓越的生成能力成為...