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								      本發(fā)明涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于時(shí)空特性分析的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理模塊、時(shí)空特征挖掘模塊、特征融合與模型構(gòu)建模塊和預(yù)測(cè)與結(jié)果展示模塊，通過(guò)數(shù)據(jù)處理模塊、時(shí)空特征挖掘模塊、特征融合與模型構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了分布式光伏數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及分布式光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：采集分布式光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)和光伏影響數(shù)據(jù)；根據(jù)所述光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)的不同影響維度，從所述光伏影響數(shù)據(jù)中篩選與所述光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)具有預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)關(guān)系的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多任務(wù)級(jí)聯(lián)學(xué)習(xí)的作物早季分類方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，所述方法包括：獲取早季作物的遙感時(shí)序數(shù)據(jù)，以構(gòu)建多源遙感時(shí)序數(shù)據(jù)；根據(jù)多源遙感時(shí)序數(shù)據(jù)，劃分出訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；基于多任務(wù)級(jí)聯(lián)學(xué)習(xí)構(gòu)建混合深度學(xué)習(xí)模型；利用訓(xùn)練集和驗(yàn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫(kù)異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于發(fā)電廠統(tǒng)計(jì)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)異常檢測(cè)方法，能夠?qū)Πl(fā)電廠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同異常識(shí)別與分析；該方法包括：結(jié)合語(yǔ)嵌?VAE聚類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)電廠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的有效聚類，從而為后續(xù)模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電力線路的數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取無(wú)人機(jī)巡檢設(shè)備對(duì)目標(biāo)電力線路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到的各數(shù)據(jù)采集類型的當(dāng)前線路數(shù)據(jù)，根據(jù)各數(shù)據(jù)采集類型的當(dāng)前線路數(shù)據(jù)，對(duì)目標(biāo)電力線路對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)地圖區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化，得到更新地圖區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N安全啟動(dòng)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，所述方法包括：先獲取啟動(dòng)階段記錄的至少一個(gè)指令跳轉(zhuǎn)信息；判斷指令跳轉(zhuǎn)信息與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是否匹配；當(dāng)指令跳轉(zhuǎn)信息與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)匹配時(shí)，控制圖像形成裝置正常啟動(dòng)。可理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種區(qū)塊鏈與微調(diào)大模型驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)據(jù)要素確權(quán)授權(quán)方法，所述區(qū)塊鏈與微調(diào)大模型驅(qū)動(dòng)的企業(yè)數(shù)據(jù)要素確權(quán)授權(quán)方法一方面結(jié)合分布式賬本技術(shù)、微調(diào)大模型技術(shù)，構(gòu)建了企業(yè)數(shù)據(jù)要素確權(quán)授權(quán)機(jī)制，解決了信任成本高、人工干預(yù)多、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)不可控等核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及智能航空技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種飛行訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備，方法包括：在預(yù)先建立的飛行任務(wù)文本的知識(shí)圖譜中提取所述飛行任務(wù)文本中的實(shí)體以及不同實(shí)體之間的關(guān)系；在預(yù)先建立的圖像要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中獲取所述實(shí)體的相關(guān)圖像要素；根據(jù)所述實(shí)體以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值空間化方法和裝置，應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)遙感技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)行政區(qū)劃單元、目標(biāo)年份的多源空間數(shù)據(jù)；基于多源空間數(shù)據(jù)，建立第一產(chǎn)業(yè)空間格網(wǎng)化模型，并通過(guò)第一產(chǎn)業(yè)空間格網(wǎng)化模型預(yù)測(cè)第一產(chǎn)業(yè)增加值空間格網(wǎng)化數(shù)據(jù)，建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種溫度圖像獲得方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，上述方法包括獲得溫感探測(cè)設(shè)備生成的第一溫度圖像；并行執(zhí)行以下步驟，使用確定出的補(bǔ)償系數(shù)對(duì)所述第一溫度圖像中像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行補(bǔ)償，得到補(bǔ)償后的第一溫度圖像：確定所述第一溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及消防安防技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種安消一體的多模態(tài)融合嵌入式邊緣計(jì)算方法及系統(tǒng)，包括本發(fā)明提供了一種安消一體的多模態(tài)融合嵌入式邊緣計(jì)算方法，包括：構(gòu)建數(shù)據(jù)集；AI視覺識(shí)別模型使用改進(jìn)的YOLOv8模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練并執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)，同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種智能尋物方法、裝置、設(shè)備及智能音箱，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：在語(yǔ)音喚醒詞為尋物喚醒詞時(shí)，根據(jù)當(dāng)前語(yǔ)音信息生成深度尋物語(yǔ)言內(nèi)容；根據(jù)多維度物品特征庫(kù)確定與深度尋物語(yǔ)言內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的物品的位置信息；根據(jù)物品的位置信息生成目標(biāo)尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種結(jié)合大模型與區(qū)塊鏈技術(shù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)安全管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括步驟：S1、醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)大模型構(gòu)建；S2、醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)處理；S3、數(shù)據(jù)上鏈與安全存儲(chǔ)；S4、智能合約動(dòng)態(tài)授權(quán)與訪問(wèn)控制；S5...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及護(hù)理數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開了一種用于腦部腫瘤患者的護(hù)理數(shù)據(jù)管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)，其針對(duì)腦部腫瘤患者的生命體征數(shù)據(jù)和電子病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行基于多維度規(guī)則的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換和FHIR格式標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)格式的一致性。對(duì)于患者的醫(yī)療影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及病歷書寫矯正輔助技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能的護(hù)理病歷書寫矯正輔助設(shè)備，設(shè)備包括護(hù)理病歷數(shù)據(jù)庫(kù)、護(hù)理記錄質(zhì)量預(yù)測(cè)模塊、護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和護(hù)理任務(wù)管理模塊，所述護(hù)理病歷數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括護(hù)理記錄、患者信息、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種管道流聲固共振現(xiàn)象模擬系統(tǒng)及方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，屬于反應(yīng)堆熱工水力模擬技術(shù)領(lǐng)域。該模擬系統(tǒng)包括：水泵與水箱之間通過(guò)第一管道段和第二管道段的串聯(lián)形成回路，支管接入第二管道段，以形成三通結(jié)構(gòu)。腔體長(zhǎng)度調(diào)節(jié)裝置包括設(shè)于支管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種無(wú)人機(jī)用高容量鋰電池的極片漿料及其涂布工藝，屬于電極材料技術(shù)領(lǐng)域，按質(zhì)量份計(jì)，包含如下組分原料：5?8份聚苯并咪唑、40?50份二甲基乙酰胺、15?20份負(fù)載MOF復(fù)合石墨烯、3?4份碳納米管和5?10份導(dǎo)電炭黑；負(fù)載MOF...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N復(fù)合電解質(zhì)及其制備方法、正極片及固態(tài)電池，屬于固態(tài)電池技術(shù)領(lǐng)域，復(fù)合電解質(zhì)包括固態(tài)電解質(zhì)及包覆于固態(tài)電解質(zhì)表面的包覆層，其中，包覆層由具有五元環(huán)的化合物及固態(tài)電解質(zhì)表面的堿性鋰鹽聚合形成，堿性鋰鹽包括氫氧化鋰和/或碳酸鋰。本申...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種考慮消納光伏和低谷電力的電動(dòng)汽車V2G調(diào)度方法，包括：在包含光伏發(fā)電的配電網(wǎng)系統(tǒng)中，建立基于用戶行駛行為的EV無(wú)序充電模型；建立面向削峰的價(jià)格激勵(lì)；結(jié)合建立的EV無(wú)序充電模型以及價(jià)格激勵(lì)，構(gòu)建光伏與EV協(xié)同發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于CNN?LSTM?AM的微電網(wǎng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)控制方法，涉及電力系統(tǒng)智能化控制技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)采集多源數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建CNN?LSTM?AM混合預(yù)測(cè)模型，CNN層包括雙分支多尺度一維卷積...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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