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  • 本发明公开了一种基于深度网络搜索和大模型的职称评审材料真实性自动核验方法、系统及平台;通过分别生成并获取与待处理材料相对应的第一数据和第二数据,并生成相对应的第三数据;创建与自然语言相对应的第一模型,基于第一模型,并结合第三数据,生成与搜索...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的文本精准标签化方法方法、装置、计算机设备及可读存储介质,包括:首先从公开广告平台和企业内部系统获取广告文本数据并预处理,再利用企业历史业务数据标注得到样本集。借助基于Transformer自注意力机制的预训练大...
  • 本发明公开了一种基于自适应分类与自主推理的检索增强生成优化方法及装置,包括:构建领域知识向量数据库;输入专有领域问题,从语义和词频两个维度,在向量数据库中找到得分最高的数个匹配知识文档;将匹配知识文档输入自适应分类模块,得到文档的语义属性类...
  • 本公开提供了法律参考信息提供方法、系统、装置、设备以及存储介质,涉及数据处理技术领域,尤其涉及人工智能、深度学习、智能搜索、计算机视觉等技术领域。具体实现方案为:响应于目标对象提供的任意形式的自然语言输入,确定目标对象所需咨询的目标法律领域...
  • 本发明提供了一种碰撞威胁区域预测和碰撞风险判定的解析模型方法,涉及空间安全领域,尤其涉及卫星碰撞预警领域,该方法包括:获取任意两个航天器的轨道参数和轨道角动量;根据轨道角动量之间的夹角,确定碰撞交会场景;根据碰撞交会场景确定碰撞场景计算模型...
  • 本发明提供了一种基于Koszul分解与多属性融合的地质储层厚度高精度预测方法及其系统,涉及地质领域。该系统首先将井数据与地震属性构建为储层参数空间,通过范畴论方式进行结构化表达,实现数据间关系的数学描述。接着,利用Koszul分解技术提取不...
  • 本发明公开了一种工业边缘智能决策一体机数据分析系统,涉及数据分析技术领域。本发明包括通过局部数据分析模块基于实时数据及历史数据分析数据的全局数据影响率,进行数据筛选将单一节点的数据分为强化数据和弱化数据;转化处理模块基于转化处理获取轻量数据...
  • 本申请涉及水利岩土工程技术领域,特别涉及一种心墙堆石坝渗流固结多场耦合动态预测方法、装置及设备,其中,方法包括:获取心墙堆石坝渗流固结过程中应力时空数据和材料数据;构建心墙堆石坝内部渗流固结过程的物理模型、心墙渗透系数与压缩模量的随机场、以...
  • 本发明提出了一种数据一致性与数据量均匀性的平衡方法,包括:数据一致性处理、数据量均匀性调整、基于实时反馈的自适应调整、基于训练反馈的自适应调整和全局与局部一致性联合优化等步骤,解决了现有技术中数据标准化和治理效率低,无法全面覆盖从数据治理到...
  • 本发明涉及水力发电技术领域,公开了一种水电机组故障诊断方法及系统,包括:获取水电机组历史运行记录,并根据水电机组历史运行记录建立数据诊断模型,数据诊断模型包括安全子模型和不同故障类型对应的风险子模型;采集待分析水电机组实时运行数据,并根据待...
  • 本发明涉及无人船技术领域,特别涉及一种基于多维特征并行提取与融合建模的水面无人系统状态自动评估方法。本发明主要面向水面无人系统的多源时序数据,结合具有物理可解释性的统计特征提取与深度卷积建模,构建结构化与非结构化双通道特征表示。进一步融合基...
  • 本发明公开了属于大坝碾压施工技术领域的一种基于多模态深度神经网络的土石坝压实质量多输出预测方法。包括以下步骤:步骤1.采集土石坝碾压施工过程中的多模态数据并进行预处理,划分训练集和测试集;步骤2.基于多模态深度神经网络对预处理后的数据进行多...
  • 本发明公开一种基于断面水位的河道淹没绘制方法,包括:获取每个河道断面的断面数据、河道的河床糙率、上边界逐小时流量和下边界水位,并确定断面水位及河道断面水位线;计算每个河道断面的第一断面河岸点到目标河道中心段的第一淹没距离及多个第二淹没距离;...
  • 本发明公开了一种支持飞行器起落架系统建模与闭环验证的方法及系统,所述方法包括基于KARMA语言构建飞行器起落架系统LGS的多架构元模型库;基于RFLP需求‑功能‑逻辑‑物理方法论构建LGS模型;通过代码生成规则将KARMA模型自动转换为Si...
  • 本申请提供了一种电子设备、柔性显示屏模组、反弹力的评估方法、装置;该评估方法包括:通过连续介质力学框架下的增量迭代算法求解弯折过程中的位移场分布;将获得的位移场分布参数嵌入应变能密度函数进行计算;对能量、反弹力矩的量纲进行分析。该评估方法可...
  • 本发明涉及一种基于多层感知机神经网络预测三维发动机流场的方法,先构建多层感知机神经网络并对多层感知机神经网络进行训练,然后对目标OpenFOAM文件进行数据预处理获得归一化的输入数据,最后利用训练完成的多层感知机神经网络批次处理归一化的输入...
  • 本发明公开了一种分布式稀疏深度学习模型训练加速方法,应用于以交换机为中间层的分布式深度神经网络训练系统中的交换机,步骤包括:获取工作节点计算的梯度并进行网内聚合,将聚合后的梯度缓存到多层的哈希桶中;将所述哈希桶中溢出的数据识别为热参数并缓存...
  • 本发明提出了基于联邦学习的分布式节点级预测方法,每个节点根据自身的本地数据进行独立训练并将训练数据仅保留在本地;同时每个节点均通过区块链网络参与全局模型的聚合计算,所有模型更新和预测结果均通过区块链进行记录;每个节点在完成局部训练后,根据其...
  • 本发明针对光伏功率预测准确性不高的问题,提出一种基于多元数据融合的超短期光伏功率预测方法、系统、设备和介质,方法包括将下垫面数据、地面气象监测数据和卫星监测数据输入WRF‑Solar模型,预测太阳辐照度;将太阳辐照度、历史天气数据和光伏电站...
  • 本公开提供了一种空气质量预测方法,应用于人工智能技术领域。包括:对历史空气质量指数、历史天气协变量和未来天气协变量分别进行位置嵌入,得到历史空气质量特征矩阵、历史天气特征矩阵和未来天气特征矩阵;将历史空气质量特征矩阵与历史天气特征矩阵进行特...
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