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本發(fā)明屬于水利水電工程，涉及水電機(jī)組檢修資源優(yōu)化配置方法。、在水電站長(zhǎng)期運(yùn)維過(guò)程中，產(chǎn)生了較多狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化歷史檢修數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著較為豐富的領(lǐng)域知識(shí)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，具有重要研究與應(yīng)用價(jià)值。但由于這些數(shù)據(jù)儲(chǔ)存分散并且格式不統(tǒng)一，再加上機(jī)組設(shè)備檢修數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)專(zhuān)業(yè)性，且機(jī)組檢修人員先驗(yàn)知識(shí)程...

本發(fā)明具體涉及一種基于噪聲分析的魯棒目標(biāo)識(shí)別方法、設(shè)備及其存儲(chǔ)介質(zhì)。、在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與部署過(guò)程中，數(shù)據(jù)噪聲的存在往往會(huì)導(dǎo)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(chǎng)景中，噪聲標(biāo)簽與干擾樣本難以避免。現(xiàn)有的模型在應(yīng)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，通常需要引入復(fù)雜的噪聲建?；驍?shù)據(jù)清洗機(jī)制，但這些方法往...

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

本發(fā)明涉及知識(shí)庫(kù)管理，具體涉及一種基于大模型和企業(yè)知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)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(cè)、郵件、會(huì)議記錄以及企業(yè)自身相關(guān)的數(shù)據(jù)難以進(jìn)行梳理，且知識(shí)分散在不同部門(mén)的系統(tǒng)中，形成信息孤島；大模型的出現(xiàn)為企業(yè)知識(shí)庫(kù)的場(chǎng)景化問(wèn)答提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。大模型...

本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)、圖像處理及航天器導(dǎo)航的的交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種結(jié)合尺度敏感動(dòng)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(jì)方法及系統(tǒng)。、估計(jì)非合作目標(biāo)的位置和姿態(tài)是實(shí)現(xiàn)編隊(duì)飛行、空間服務(wù)、交會(huì)對(duì)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(jì)系統(tǒng)依賴多類(lèi)傳感器，其中激光雷達(dá)、立...

本申請(qǐng)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(tái)。、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(lèi)生產(chǎn)生活息息相關(guān)。為了去除水中一些對(duì)生產(chǎn)、生活的有害物質(zhì)，或者為特定的用途而對(duì)水進(jìn)行的沉降、過(guò)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(xué)添加劑。、現(xiàn)有技術(shù)...

本申請(qǐng)涉及車(chē)輛駕駛試驗(yàn)中并發(fā)測(cè)試任務(wù)處理領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)車(chē)輛駕駛試驗(yàn)的場(chǎng)地智能構(gòu)建方法和系統(tǒng)。、車(chē)輛駕駛試驗(yàn)場(chǎng)是驗(yàn)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(chē)智能化進(jìn)程緊密相關(guān)。隨著智能駕駛技術(shù)從l級(jí)輔助駕駛向l/l級(jí)全自動(dòng)駕駛演進(jìn)，試驗(yàn)場(chǎng)正從傳統(tǒng)單一功能測(cè)試平臺(tái)...

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(jiàn)光、紅外與iq信號(hào)融合個(gè)體識(shí)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(shí)別與目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的重要研究方向。在傳統(tǒng)圖像識(shí)別任務(wù)中，可見(jiàn)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(yǔ)言處理與文本挖掘，特別涉及一種基于圖結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)影響力的多文檔關(guān)鍵短語(yǔ)提取方法。、多文檔關(guān)鍵短語(yǔ)提取是自然語(yǔ)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(cè)分析等任務(wù)。其核心目標(biāo)是從大量文檔中抽取出具有全局代表性的關(guān)鍵短語(yǔ)，以準(zhǔn)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(wèn)答機(jī)器人的數(shù)據(jù)處理方法與系統(tǒng)。、對(duì)于不同企業(yè)而言，規(guī)章制度、辦公問(wèn)題等各不相同，原有的技術(shù)方案往往是通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)的方式進(jìn)行問(wèn)題的處理，不僅問(wèn)題處理效率不高，同時(shí)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(wèn)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(lái)，大語(yǔ)言模型（llms）在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其在文本生成、問(wèn)答和邏輯推理方面。然而，llms在處理專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)、知識(shí)更新頻繁的法律領(lǐng)域任務(wù)時(shí)，仍存在顯著局限性?，F(xiàn)有的檢索增強(qiáng)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(cái)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(jí)和發(fā)票電子化改革的深入推進(jìn)，全面數(shù)字化的電子發(fā)票已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)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(kāi)具、接收、存儲(chǔ)、入賬、查驗(yàn)、歸檔等多個(gè)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(cè)，具體為一種bim與機(jī)器人實(shí)模檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。、當(dāng)前，工程實(shí)模一致性檢測(cè)領(lǐng)域雖已逐步引入bim技術(shù)與部分?jǐn)?shù)字化檢測(cè)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(cè)執(zhí)行層面，傳統(tǒng)人工巡查、拍照記錄或移動(dòng)端模型比對(duì)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(hù)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(fèi)記錄、住宿偏好等多類(lèi)敏感信息，這些數(shù)據(jù)不僅關(guān)系到用戶的個(gè)人隱私安全，還可能影響旅游服務(wù)的精準(zhǔn)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(dòng)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(duì)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(chē)、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(duì)于具有復(fù)雜扭曲曲面的零件，多軸聯(lián)動(dòng)加工能夠?qū)崿F(xiàn)刀具相對(duì)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(shí)序數(shù)據(jù)的多模型異常檢測(cè)方法。、在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，如汽車(chē)制造、航空航天、能源設(shè)備等高精度行業(yè)中，時(shí)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(guò)時(shí)間序列數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)測(cè)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(chē)工業(yè)生產(chǎn)中，...

本發(fā)明屬于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化，尤其是涉及一種分布式數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(chǎng)景下主要有四點(diǎn)不足：一是連接條件識(shí)別不準(zhǔn)，易把系統(tǒng)虛擬列、臨時(shí)表達(dá)式當(dāng)...

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(shí)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(gè)區(qū)域由所屬的急救中心負(fù)責(zé)管理和調(diào)度急救車(chē)輛。隨著城市化進(jìn)程加速和人口流動(dòng)性增強(qiáng)...

本發(fā)明涉及人工智能，具體而言，涉及一種臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的查詢方法及系統(tǒng)。、在臨床試驗(yàn)研究中，受試者的試驗(yàn)記錄包含多維度臨床數(shù)據(jù)，如監(jiān)測(cè)指標(biāo)、文本記錄等，數(shù)據(jù)規(guī)模大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜?，F(xiàn)有技術(shù)中，臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)查詢多依賴傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索方式，僅通過(guò)關(guān)鍵詞匹配或簡(jiǎn)單條件篩選實(shí)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(lèi)別和稀缺樣本數(shù)據(jù)場(chǎng)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(guò)學(xué)習(xí)待生成數(shù)據(jù)的概率分布，利用數(shù)學(xué)模型估計(jì)參數(shù)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生成。其中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（gan）由iangoodfellow提出以來(lái)，憑借卓越的生成能力成為...