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          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息感知與決策技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種多源感知融合的農(nóng)業(yè)監(jiān)測方法及系統(tǒng);所述方法包括:通過將多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)感知信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)空張量并構(gòu)建語義共振場模擬模態(tài)間非線性耦合,利用引力演化機(jī)制驅(qū)動(dòng)多模態(tài)數(shù)據(jù)自適應(yīng)聚合形成融合語義場;計(jì)算非線性...
          • 本申請公開了一種影響因子的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,該影響因子的確定方法包括:獲取目標(biāo)交易系統(tǒng)的目標(biāo)歷史數(shù)據(jù),其中,所述目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括:歷史評(píng)估價(jià)格、歷史交易價(jià)格、歷史交易評(píng)估值;根據(jù)所述目標(biāo)歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng),涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括評(píng)價(jià)得分統(tǒng)計(jì)單元、預(yù)測模型分析單元、初始個(gè)體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元。本發(fā)明使用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元獲取指定農(nóng)作物在預(yù)測周期內(nèi)的價(jià)格以及產(chǎn)量,來...
          • 本發(fā)明屬于招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圍串標(biāo)預(yù)測方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備;方法包括:構(gòu)建動(dòng)態(tài)的圖結(jié)構(gòu)模型;獲取標(biāo)書文本數(shù)據(jù)、投標(biāo)企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標(biāo)行為數(shù)據(jù);分別提取標(biāo)書文本語義特征、企業(yè)屬性特征和行為時(shí)序...
          • 本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法,其首先通過對項(xiàng)目描述進(jìn)行深度解析,形成關(guān)鍵特征字典,構(gòu)成后續(xù)精準(zhǔn)匹配的基礎(chǔ);接著,采用“粗篩?精排”兩階段流程:在粗篩階段,將指向?qū)I(yè)分類的項(xiàng)目編碼與能快速鎖定核心要素的關(guān)鍵特征相結(jié)合,對龐大的標(biāo)準(zhǔn)定...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與預(yù)測性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡(luò)的機(jī)床進(jìn)給軸精度退化預(yù)測性維護(hù)方法。本發(fā)明通過三向振動(dòng)傳感器采集機(jī)床進(jìn)給軸振動(dòng)信號(hào),經(jīng)基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后,構(gòu)建低維特征向量。利用試驗(yàn)平臺(tái)軸...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顯式反饋的人力資源增強(qiáng)推薦方法及裝置,涉及在線招聘技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標(biāo)崗位信息、針對目標(biāo)崗位投遞的簡歷文本信息和招聘方對目標(biāo)崗位投遞簡歷的顯式反饋信息;提取簡歷摘要信息和招聘需求信息,從招聘需求信息中提取篩選條件...
          • 本申請適用于通信技術(shù)領(lǐng)域,提供了商品庫存管理方法、裝置及電子設(shè)備,包括:獲取商品購買請求;將商品購買請求分配到對應(yīng)的庫存段;判斷目標(biāo)庫存段的剩余庫存是否滿足商品購買請求對應(yīng)的商品購買數(shù)量要求;若目標(biāo)庫存段的剩余庫存滿足商品購買請求對應(yīng)的商品...
          • 本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運(yùn)資源協(xié)同動(dòng)態(tài)配置方法,包括以下步驟:構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層,用于采集多維數(shù)據(jù);對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息,動(dòng)態(tài)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái);訓(xùn)練多個(gè)智能體;并將多個(gè)智能體在聯(lián)邦學(xué)習(xí)集群框架下進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練;...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)藥物流追溯調(diào)度領(lǐng)域,具體是公開了一種智能化醫(yī)藥物流追溯調(diào)度系統(tǒng),系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊、醫(yī)藥信息管理模塊、智能調(diào)度優(yōu)化模塊、醫(yī)藥追溯模塊、云服務(wù)器和本地?cái)?shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過構(gòu)建混合整數(shù)多目標(biāo)調(diào)度模型,結(jié)合醫(yī)藥物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及車輛容量...
          • 本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,具體地涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的物流配送的方法及系統(tǒng),包括:通過時(shí)空預(yù)測模型,計(jì)算路網(wǎng)中各路段在未來多個(gè)時(shí)間窗口的預(yù)測通行時(shí)間成本;利用貝葉斯推斷模型,為每個(gè)訂單在所述多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)生成離散的簽收成功概率分布;應(yīng)用多目...
          • 本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及面向可重構(gòu)模塊化生產(chǎn)的過程管控系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法。包括應(yīng)力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、精度預(yù)測模塊、預(yù)緊力補(bǔ)償模塊以及主控制模塊;所述應(yīng)力采集模塊用于采集模塊重構(gòu)過程中的機(jī)械應(yīng)力殘留量;所述歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)...
          • 本發(fā)明公開了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,屬于地質(zhì)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法無法實(shí)現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隨多源實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)、自動(dòng)化更新并預(yù)測未來風(fēng)險(xiǎn)趨勢的問題。所述方法包括:S1、根據(jù)目標(biāo)工程區(qū)域的初...
          • 本發(fā)明公開了一種碳約束微電網(wǎng)能源管理的兩階段優(yōu)化方法,包括步驟:建立微電網(wǎng)中各類組件的功率平衡約束、經(jīng)濟(jì)?低碳聯(lián)合目標(biāo)函數(shù),優(yōu)化求解柴油機(jī)功率、電網(wǎng)交易、負(fù)荷策略及儲(chǔ)能調(diào)度;將系統(tǒng)級(jí)CVaR尾部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)根據(jù)其概率分布,按時(shí)間窗面積比例解耦至...
          • 本申請公開了一種基于AIoT的城市管理數(shù)智消納場管理平臺(tái),包括:感知檢測模塊,用于連接消納場各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,以對消納場進(jìn)行多方位感知檢測;隊(duì)列生成模塊,用于根據(jù)獲取的運(yùn)輸任務(wù)信息,生成消納管理隊(duì)列;車輛調(diào)度模塊,用于基于消納管理隊(duì)列,通過感...
          • 本發(fā)明公開了一種船舶使用岸電期間顆粒污染物減排量核算方法,步驟為:S1、根據(jù)碼頭統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可獲取難度,提出基于使用岸電船舶數(shù)量對減排量進(jìn)行核算的第一層次,基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時(shí)間對減排量進(jìn)行核算的第二層次,以及基于岸電使用量對減排...
          • 本申請公開了一種用于醫(yī)療問答任務(wù)的兩階段知識(shí)推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質(zhì),涉及醫(yī)療問答領(lǐng)域,方法包括:采用教師模型對原始醫(yī)療問答數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)解析及結(jié)構(gòu)化處理得到多個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)三元組;學(xué)生模型進(jìn)行一階段知識(shí)蒸餾得到一次訓(xùn)練完成的學(xué)生模型,然后進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預(yù)測方法和裝置,包括:獲取鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù),并對鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);使用BERT?BiLSTM?CRF模型對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷事件抽取,得到缺陷事件抽取結(jié)果;基于缺陷事...
          • 本發(fā)明涉及一種工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),其中的工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法包括如下步驟:S1、獲取工程規(guī)范文檔和合同文檔;S2、從工程規(guī)范文檔提取技術(shù)要素,構(gòu)建技術(shù)知識(shí)子圖,所述技術(shù)知識(shí)子圖包含相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)參數(shù)節(jié)點(diǎn);S3、從合同文檔提取...
          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng),該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個(gè)計(jì)算設(shè)備組成的混合拓?fù)浼軜?gòu),建立訓(xùn)練時(shí)間模型,綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計(jì)算和參數(shù)通信三類時(shí)延。其次基于訓(xùn)練時(shí)間模型,定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標(biāo)的調(diào)度...
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