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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

15 篇 专利

馆藏范围

15 篇 电子文献
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日期分布

机构

2 篇 冠骋信息技术有限...
2 篇 山东大学
2 篇 浙江惠瀜网络科技...
2 篇 厦门快商通科技股...
2 篇 中国石油大学
2 篇 恒为科技股份有限...
1 篇 西门子公司
1 篇 华为技术有限公司
1 篇 北京分贝通科技有...

作者

2 篇 肖龙源
2 篇 宋欣悦
2 篇 李腾
2 篇 鲁霜腾
2 篇 周波
2 篇 杨张磊
2 篇 吴浩然
2 篇 王志勇
2 篇 胡哲杨
2 篇 李稀敏
2 篇 魏莹
2 篇 赵丽
2 篇 朱晶晶
2 篇 刘晓葳
2 篇 马彤
2 篇 李超
2 篇 刘国昌
2 篇 廖斌
2 篇 王卿
2 篇 杨攀

语言

15 篇 中文

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排序：

用于自动地生成定义对象的目标模拟模型(TM)的方法和装置

用于自动地生成定义对象的目标模拟模型(TM)的方法和装置

引用

作者： T.鲍迪施德国慕尼黑

一种用于自动地生成定义模拟对象的目标模拟模型（TM）的方法和装置，该方法包括以下步骤：在数据库中提供模拟对象的伪像，其中，该伪像描述模拟对象的元素的结构、行为和物理性质，并且其中该伪像包括表示关于模拟对象的隐含间接可用... 详细信息

标准号: CN102222127A

一种用于自动地生成定义模拟对象的目标模拟模型（TM）的方法和装置，该方法包括以下步骤：在数据库中提供模拟对象的伪像，其中，该伪像描述模拟对象的元素的结构、行为和物理性质，并且其中该伪像包括表示关于模拟对象的隐含间接可用工程信息的机电一体化模拟标签（MST）；从伪像中提取出基于目标模拟模型的定义对象来生成目标模拟模型所需的信息；将基于目标模拟模型的定义对象来生成目标模拟模型所需的模拟对象的元素映射成目标模拟模型的元素；以及将提取的信息和映射的元素组合以生成定义模拟对象的目标模拟模型。利用本发明能够大大地减少建模努力。建模时间的减少是实际人力、时间的直接节省，并由此节省金钱。

关键词：模拟对象目标模拟伪像定义对象建模机电一体化映射成目标工程信息模拟标签模拟模型物理性质元素组合映射隐含数据库金钱

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适用于低代码平台的多数据源适配方法及系统

适用于低代码平台的多数据源适配方法及系统

引用

作者：吴浩然朱晶晶王卿 215163 江苏省苏州市高新区道元路18号1幢101室501-532

本发明提供一种适用于低代码平台的多数据源适配方法和系统，涉及数据处理领域，包括通过基础语法生成器对输入参数对应的标准输入数据进行解析，生成基础语句；如果标准输入数据中包含过滤条件部分，使用条件表达式解析器对过滤条件部... 详细信息

标准号: CN117555920A

本发明提供一种适用于低代码平台的多数据源适配方法和系统，涉及数据处理领域，包括通过基础语法生成器对输入参数对应的标准输入数据进行解析，生成基础语句；如果标准输入数据中包含过滤条件部分，使用条件表达式解析器对过滤条件部分进行解析，提取过滤语句，和基础语句组成中间语言；初始化数据库语言翻译器、结果集转换器，通过数据库语言翻译器将中间语言映射成目标语言，由数据库语言执行器执行目标语言；执行目标语言完成时，获得目标数据库的原始结果集，根据原始结果集的列名、列数据类型和数据类型映射配置，创建中间数据结构，通过输出数据格式化器转变成输出参数。

关键词：数据库语言语句标准输入数据过滤条件目标语言原始结果中间语言翻译器解析转换器表达式解析器数据处理领域中间数据结构列数据类型目标数据库映射成目标语法生成器多数据源格式化器输出参数输出数据输入参数数据类型初始化结果集完成时映射适配过滤配置创建语言

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数据转换方法及装置

数据转换方法及装置

引用

作者：周波杨攀鲁霜腾杨张磊赵丽 311200 浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区启迪路198号B1-802室

本公开实施例公开了数据转换方法及装置，其中方法包括获取原始json数据的结构与目标json数据的结构的映射关系；对映射关系进行解析；基于解析的数据，生成jolt转换协议；对jolt转换协议进行解析，以将原始json数据转换为目标json数据... 详细信息

标准号: CN113742407A

本公开实施例公开了数据转换方法及装置，其中方法包括获取原始json数据的结构与目标json数据的结构的映射关系；对映射关系进行解析；基于解析的数据，生成jolt转换协议；对jolt转换协议进行解析，以将原始json数据转换为目标json数据。针对原始json数据和目标json数据，用户通过可配置的web页面配置两个json之间的映射关系，而后在获取到该映射关系后，首先通过解析整个映射关系，而后再组装成一个基于jolt的标准映射协议。该协议可以在后台快速解析，并且自动将源头json映射成目标json。通过该方式提高了数据转换效率。

关键词：映射关系解析转换协议数据转换效率映射成目标可配置的数据转换映射协议组装后台转换配置源头

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一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质

一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质

引用

作者：刘国昌李超王志勇宋欣悦 102299 北京市昌平区府学路18号

本申请公开了一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质，该方法包括：获取叠前地震数据，并确定所述叠前地震数据的倾角场和时频振幅谱；利用预测映射技术将所述时频振幅谱映射成目标时频振幅谱；从满足预设条件的所述目标时频振幅... 详细信息

标准号: CN110515127B

本申请公开了一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质，该方法包括：获取叠前地震数据，并确定所述叠前地震数据的倾角场和时频振幅谱；利用预测映射技术将所述时频振幅谱映射成目标时频振幅谱；从满足预设条件的所述目标时频振幅谱中提取出振幅谱，得到目标振幅谱；利用每个地震层位对应的所述倾角场和多组目标振幅谱对分别建立各地震层位对应的品质因子Q值反演目标函数，以确定所述叠前地震数据的所有地震层位的所述品质因子Q值。可见，本申请利用叠前地震数据的倾角场和目标振幅谱，以确定所述叠前地震数据的地震品质因子，能够在不获取速度信息的情况下获取到精确度较高的叠前地震数据的地震品质因子，且对噪声具有较强的鲁棒性。

关键词：叠前地震数据振幅谱时频目标振幅品质因子品质因子Q 地震层位地震映射成目标目标函数速度信息映射技术预设条件鲁棒性层位反演申请噪声预测

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一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质

一种地震品质因子确定方法、装置、设备、介质

引用

作者：刘国昌李超王志勇宋欣悦 102299 北京市昌平区府学路18号

标准号: CN110515127A

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适用于低代码平台的多数据源适配方法及系统

适用于低代码平台的多数据源适配方法及系统

引用

作者：吴浩然朱晶晶王卿 215163 江苏省苏州市高新区道元路18号1幢101室501-532

标准号: CN117555920B

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数据转换方法及装置

数据转换方法及装置

引用

作者：周波杨攀鲁霜腾杨张磊赵丽 311200 浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区启迪路198号B1-802室

标准号: CN113742407B

关键词：映射关系解析转换协议数据转换效率映射成目标可配置的数据转换映射协议组装后台转换配置源头

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一种获取差旅城市编码的方法、装置、设备和存储介质

一种获取差旅城市编码的方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：王凯健常龙 100000 北京市朝阳区东大桥路12号1幢三层301A室

本申请提供一种获取差旅城市编码的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括，确认目标系统中预设格式的多个目标城市信息中是否存在与对接系统发送的待匹配城市信息相匹配的目标城市信息；在确认目标系统中预设格式的多个目标城市信息... 详细信息

标准号: CN115357812A

本申请提供一种获取差旅城市编码的方法、装置、设备和存储介质，该方法包括，确认目标系统中预设格式的多个目标城市信息中是否存在与对接系统发送的待匹配城市信息相匹配的目标城市信息；在确认目标系统中预设格式的多个目标城市信息中不存在与对接系统发送的待匹配城市信息相匹配的目标城市信息的情况下，将待匹配城市信息映射成目标系统中预设格式的目标城市信息；获取目标系统中目标城市信息对应的差旅城市编码。通过该方法可以达到准确获取差旅城市编码的效果。

关键词：城市信息目标城市匹配城市编码预设格式对接系统多个目标目标系统发送映射成目标存储介质获取目标信息对应申请

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基于wide and deep网络的FAQ匹配方法、装置、设备和存储介质

基于wide and deep网络的FAQ匹配方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：胡哲杨肖龙源李稀敏刘晓葳廖斌 361000 福建省厦门市软件园三期诚毅北大街63号1301单元

本发明公开了一种基于wide and deep网络的FAQ匹配方法、装置、设备及存储介质，方法包括：分别获取目标问题及候选问题的文本表征，并分别将目标问题以及候选问题的文本表征映射成目标问题的第一映射向量以及候选问题的第二映射向量；... 详细信息

标准号: CN111611371A

本发明公开了一种基于wide and deep网络的FAQ匹配方法、装置、设备及存储介质，方法包括：分别获取目标问题及候选问题的文本表征，并分别将目标问题以及候选问题的文本表征映射成目标问题的第一映射向量以及候选问题的第二映射向量；计算第一映射向量以及第二映射向量的第一相似度以及计算目标问题及候选问题的句子长度差异的第二相似度、相同词比例的第三相似度、相同词逆序数比例的第四相似度；根据第一相似度、第二相似度、第三相似度及第四相似度，获得文本相似度，并根据文本相似度进行FAQ匹配。本发明通过提取目标问题和候选问题的上下文信息、句子长度差异、相同词数量以及相同词顺序等特征，得到一个更加全面的相似度进行FAQ匹配。

关键词：相似度映射向量匹配文本相似度长度差异目标问题文本表征句子上下文信息映射成目标存储介质获取目标计算目标逆序网络

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一种数据预测方法以及相关设备

一种数据预测方法以及相关设备

引用

作者：史启权蔡嘉俊尹嘉铭陈磊袁明轩 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请实施例公开一种数据预测方法，可以应用于人工智能领域的数据预测，包括：获取多条时间序列，其中每条时间序列包括在时间维度上排列的数据，所述多条时间序列具有相同的维度，所述多条时间序列包括的数据在时间维度上的变化具有... 详细信息

标准号: CN113052618A

本申请实施例公开一种数据预测方法，可以应用于人工智能领域的数据预测，包括：获取多条时间序列，其中每条时间序列包括在时间维度上排列的数据，所述多条时间序列具有相同的维度，所述多条时间序列包括的数据在时间维度上的变化具有关联关系；将多条时间序列映射成目标张量，目标张量的维度大于时间序列的维度，目标张量包含多条时间序列包括的数据；通过第一预测模型对目标张量进行处理得到预测结果，所述预测结果包括所述多条时间序列中每条时间序列在时间维度上的数据预测值。本申请将时间序列映射为高阶多维的目标张量，改善了预测模型输入，可以使得预测模型学习到时间序列之间的关联关系，提高了预测模型的预测精度。

关键词：时间序列预测模型时间维度数据预测维度关联关系预测结果人工智能领域映射成目标多维高阶映射申请预测应用学习

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