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								      本申請(qǐng)涉及一種融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)災(zāi)前配置方法、系統(tǒng)及設(shè)備，方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)融合，得到高維融合特征；將高維融合特征輸入至預(yù)先構(gòu)建的可微分災(zāi)害滲透梯度模型，通過(guò)可微分災(zāi)害滲透梯度模型，得到災(zāi)害滲透數(shù)據(jù)、線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，是基于大數(shù)據(jù)分析的電線路基礎(chǔ)利用評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：獲取電線路各線段的當(dāng)前積塵狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取歷史污穢監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、電線路拓?fù)鋽?shù)據(jù)及電線路運(yùn)行參數(shù)；進(jìn)行積塵分布概率預(yù)測(cè)分析，輸出高風(fēng)險(xiǎn)污穢位點(diǎn)集合及其預(yù)測(cè)積塵厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      溫室氣體總排放量預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于溫室氣體排放技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少預(yù)測(cè)種養(yǎng)耦合循環(huán)系統(tǒng)的溫室氣體總排放量的方法的問(wèn)題。分別分析肉牛?玉米循環(huán)生產(chǎn)系統(tǒng)中耦合要素和肉牛?玉米循環(huán)生產(chǎn)系統(tǒng)中耦合要素的溫室氣體總排放量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)庫(kù)的空間沖突治理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：通過(guò)預(yù)設(shè)的空間分析函數(shù)，根據(jù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)中規(guī)劃用地對(duì)應(yīng)的空間圖斑之間的幾何關(guān)系，確定各空間圖斑中存在沖突的沖突圖斑；對(duì)沖突圖斑對(duì)應(yīng)的空間關(guān)系和權(quán)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的水庫(kù)數(shù)據(jù)矩陣化管理平臺(tái)及方法，涉及水庫(kù)數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括水庫(kù)三維仿真模塊、水庫(kù)數(shù)據(jù)分析模塊、水質(zhì)因子指數(shù)預(yù)測(cè)模塊、預(yù)警模塊、供引水調(diào)度計(jì)劃生成模塊和水庫(kù)管理模塊；所述水庫(kù)三維仿真模塊用于構(gòu)建目標(biāo)水庫(kù)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大風(fēng)過(guò)程電力災(zāi)害概率預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)分區(qū)方法，屬于電力系統(tǒng)安全防護(hù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)獲取大風(fēng)氣象、電力設(shè)備運(yùn)行、地理環(huán)境及災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多通道圖像格式，經(jīng)編碼器提取空間特征、解碼器輸出區(qū)域?yàn)?zāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)防控預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體為數(shù)字化白蟻防治的云平臺(tái)協(xié)同預(yù)測(cè)與發(fā)布方法及系統(tǒng)，標(biāo)識(shí)區(qū)域內(nèi)的有效布控端，對(duì)標(biāo)有效布控端上傳至云平臺(tái)的白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，確保兩種數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性；根據(jù)白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)白蟻活動(dòng)空間變化趨勢(shì)；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線束裝配優(yōu)化決策平臺(tái)及方法，涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)建立反映當(dāng)前生產(chǎn)車間裝配資源狀態(tài)的動(dòng)態(tài)模型，并實(shí)時(shí)更新資源負(fù)載信息，依據(jù)生產(chǎn)任務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)提取當(dāng)前產(chǎn)品需求，產(chǎn)品需求包括裝配結(jié)構(gòu)特征和工藝需求，基于動(dòng)態(tài)模型和產(chǎn)品需求，在二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的隧道通行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：使用基于韌性理論的結(jié)構(gòu)評(píng)估方法分析所述車輛特征數(shù)據(jù)對(duì)隧道狀態(tài)的影響程度得到特征影響系數(shù)，并根據(jù)不同場(chǎng)景對(duì)所述特征影響系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整得到風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重；通過(guò)不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種洪澇預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及城市排水管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：將雨水管網(wǎng)內(nèi)的目標(biāo)點(diǎn)位分為多個(gè)聚類區(qū)塊；基于聚類區(qū)塊內(nèi)的積水深度按照預(yù)設(shè)的多個(gè)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分類；基于聚類區(qū)塊內(nèi)雨水管網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與量子計(jì)算技術(shù)交叉領(lǐng)域，提出一種基于光量子計(jì)算的輸電斷面搜索方法、設(shè)備和系統(tǒng)。本發(fā)明首先構(gòu)建電力網(wǎng)絡(luò)模型；然后基于優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)建QUBO模型作為斷面搜索模型，優(yōu)化目標(biāo)為最小化輸電斷面的目標(biāo)函數(shù)；通過(guò)光量子計(jì)算機(jī)求解斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于數(shù)據(jù)分類的量子?經(jīng)典混合網(wǎng)絡(luò)。混合網(wǎng)絡(luò)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、量子電路構(gòu)建模塊、量子測(cè)量模塊和經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)分類任務(wù)，確定數(shù)值特征向量。量子電路構(gòu)建模塊能夠根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)重加載策略和預(yù)設(shè)特征重要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與量子計(jì)算技術(shù)交叉領(lǐng)域，提出一種基于光量子QUBO模型的輸電斷面極限傳輸功率計(jì)算方法。本發(fā)明在已知輸電斷面結(jié)果的情況下計(jì)算送電區(qū)各發(fā)電機(jī)的出力優(yōu)化策略，基于出力優(yōu)化策略計(jì)算送電區(qū)總出力變量以及受電區(qū)各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種多任務(wù)語(yǔ)言處理模型訓(xùn)練方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，該方法包括獲取每個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本、共享層候選參數(shù)和每個(gè)特定任務(wù)處理層候選參數(shù)；基于每個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本，確定所述多任務(wù)語(yǔ)言處理模型的綜合損失；判斷綜合損失是否達(dá)到第一預(yù)設(shè)值；若否，則基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，屬于視頻和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)視頻的描述文本、查詢文本令牌及視覺(jué)令牌；對(duì)所述描述文本進(jìn)行LLM推理、檢索及區(qū)域擴(kuò)展得到候選時(shí)間區(qū)域；對(duì)所述候選時(shí)間區(qū)域進(jìn)行密集采樣、檢索和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)感知的跨模態(tài)知識(shí)蒸餾方法及系統(tǒng)，通過(guò)接收目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集，從目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集中劃分得到訓(xùn)練集，將訓(xùn)練集輸入至預(yù)設(shè)教師模型和預(yù)設(shè)學(xué)生模型得到文本特征和視覺(jué)特征；基于模型之間的參數(shù)規(guī)模差異實(shí)時(shí)確定結(jié)構(gòu)差異指標(biāo)，基于結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于骨架的子圖支持度計(jì)算方法，包括以下步驟：構(gòu)建分子結(jié)構(gòu)圖或反應(yīng)路徑圖；提取子圖；將子圖轉(zhuǎn)換為查詢圖和數(shù)據(jù)圖；通過(guò)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽、度和鄰接關(guān)系初步過(guò)濾數(shù)據(jù)圖中不與查詢圖匹配的節(jié)點(diǎn)，并將查詢圖和數(shù)據(jù)圖分解為子查詢和子結(jié)構(gòu)；將數(shù)據(jù)子結(jié)構(gòu)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于全息變換器架構(gòu)的復(fù)值信號(hào)處理方法和架構(gòu)。包括：獲取待處理的復(fù)值信號(hào)序列，對(duì)復(fù)值信號(hào)序列進(jìn)行編碼處理，得到編碼信號(hào)序列；針對(duì)編碼信號(hào)序列執(zhí)行全息自注意力操作，得到全息自注意力計(jì)算結(jié)果，全息自注意力操作包括，將編碼信號(hào)序列中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的是具備同時(shí)處理多個(gè)醫(yī)學(xué)視覺(jué)語(yǔ)言任務(wù)能力的多模態(tài)大模型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，構(gòu)建基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MedVision?MT，涵蓋醫(yī)學(xué)問(wèn)答、放射影像報(bào)告生成等五項(xiàng)核心任務(wù)，經(jīng)數(shù)據(jù)過(guò)濾和指令池設(shè)計(jì)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用分階段領(lǐng)域適配訓(xùn)練策略，先在自然圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種極端天氣下電量預(yù)測(cè)方法，涉及電量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取用戶的用電量數(shù)據(jù)，篩選出極端天氣對(duì)應(yīng)的用電量數(shù)據(jù)，得到四種極端天氣數(shù)據(jù)集，極端天氣包括高溫天氣、寒潮天氣、暴雨天氣、臺(tái)風(fēng)天氣；利用四種極端天氣數(shù)據(jù)集構(gòu)造歷史電量...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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