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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明公開了一種建筑工程安全、質量巡檢系統(tǒng)及方法，建筑工程安全、質量巡檢系統(tǒng)包括相互之間數(shù)據(jù)連接的巡檢機器人、BIM模型數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生引擎、AI分析模塊以及云端管理平臺，本發(fā)明提高了巡檢效率和準確性，確保了工程安全和質量通過數(shù)字孿生技術，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)信息感知與決策技術領域，具體為一種多源感知融合的農業(yè)監(jiān)測方法及系統(tǒng)；所述方法包括：通過將多源異構農業(yè)感知信號轉化為時空張量并構建語義共振場模擬模態(tài)間非線性耦合，利用引力演化機制驅動多模態(tài)數(shù)據(jù)自適應聚合形成融合語義場；計算非線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種影響因子的確定方法及裝置、存儲介質、電子裝置、計算機程序產品，涉及計算機領域，該影響因子的確定方法包括：獲取目標交易系統(tǒng)的目標歷史數(shù)據(jù)，其中，所述目標歷史數(shù)據(jù)包括：歷史評估價格、歷史交易價格、歷史交易評估值；根據(jù)所述目標歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農村金融風險實時監(jiān)控與預警系統(tǒng)，涉及風險預警技術領域，包括評價得分統(tǒng)計單元、預測模型分析單元、初始個體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風險識別單元。本發(fā)明使用風險識別單元獲取指定農作物在預測周期內的價格以及產量，來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于招投標風險識別技術領域，具體公開了一種基于動態(tài)關聯(lián)網絡的圍串標預測方法、系統(tǒng)及終端設備；方法包括：構建動態(tài)的圖結構模型；獲取標書文本數(shù)據(jù)、投標企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標行為數(shù)據(jù)；分別提取標書文本語義特征、企業(yè)屬性特征和行為時序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過對項目描述進行深度解析，形成關鍵特征字典，構成后續(xù)精準匹配的基礎；接著，采用“粗篩?精排”兩階段流程：在粗篩階段，將指向專業(yè)分類的項目編碼與能快速鎖定核心要素的關鍵特征相結合，對龐大的標準定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)設備健康監(jiān)測與預測性維護技術領域，公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網絡的機床進給軸精度退化預測性維護方法。本發(fā)明通過三向振動傳感器采集機床進給軸振動信號，經基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后，構建低維特征向量。利用試驗平臺軸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯式反饋的人力資源增強推薦方法及裝置，涉及在線招聘技術領域。方法包括：獲取目標崗位信息、針對目標崗位投遞的簡歷文本信息和招聘方對目標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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于通信技術領域，提供了商品庫存管理方法、裝置及電子設備，包括：獲取商品購買請求；將商品購買請求分配到對應的庫存段；判斷目標庫存段的剩余庫存是否滿足商品購買請求對應的商品購買數(shù)量要求；若目標庫存段的剩余庫存滿足商品購買請求對應的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運資源協(xié)同動態(tài)配置方法，包括以下步驟：構建實時數(shù)據(jù)層，用于采集多維數(shù)據(jù)；對實時數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進行預處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)信息，動態(tài)構建數(shù)字孿生平臺；訓練多個智能體；并將多個智能體在聯(lián)邦學習集群框架下進行協(xié)同訓練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)藥物流追溯調度領域，具體是公開了一種智能化醫(yī)藥物流追溯調度系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、醫(yī)藥信息管理模塊、智能調度優(yōu)化模塊、醫(yī)藥追溯模塊、云服務器和本地數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過構建混合整數(shù)多目標調度模型，結合醫(yī)藥物流網絡節(jié)點及車輛容量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術領域，具體地涉及一種基于物聯(lián)網的物流配送的方法及系統(tǒng)，包括：通過時空預測模型，計算路網中各路段在未來多個時間窗口的預測通行時間成本；利用貝葉斯推斷模型，為每個訂單在所述多個時間窗口內生成離散的簽收成功概率分布；應用多目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模塊化裝配產線技術領域，尤其涉及面向可重構模塊化生產的過程管控系統(tǒng)及實現(xiàn)方法。包括應力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲模塊、精度預測模塊、預緊力補償模塊以及主控制模塊；所述應力采集模塊用于采集模塊重構過程中的機械應力殘留量；所述歷史數(shù)據(jù)存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程地質體多參數(shù)耦合風險評估方法，屬于地質安全監(jiān)測技術領域，能夠解決現(xiàn)有地質體風險評估方法無法實現(xiàn)水利水電工程地質體風險評估隨多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)、自動化更新并預測未來風險趨勢的問題。所述方法包括：S1、根據(jù)目標工程區(qū)域的初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種碳約束微電網能源管理的兩階段優(yōu)化方法，包括步驟：建立微電網中各類組件的功率平衡約束、經濟?低碳聯(lián)合目標函數(shù)，優(yōu)化求解柴油機功率、電網交易、負荷策略及儲能調度；將系統(tǒng)級CVaR尾部風險指標根據(jù)其概率分布，按時間窗面積比例解耦至...
								
            
							
            
							
						
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								      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，包括：感知檢測模塊，用于連接消納場各類物聯(lián)網設備，以對消納場進行多方位感知檢測；隊列生成模塊，用于根據(jù)獲取的運輸任務信息，生成消納管理隊列；車輛調度模塊，用于基于消納管理隊列，通過感...
								
            
							
            
							
						
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								      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間對減排量進行核算的第二層次，以及基于岸電使用量對減排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于醫(yī)療問答任務的兩階段知識推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質，涉及醫(yī)療問答領域，方法包括：采用教師模型對原始醫(yī)療問答數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)解析及結構化處理得到多個醫(yī)學知識三元組；學生模型進行一階段知識蒸餾得到一次訓練完成的學生模型，然后進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預測方法和裝置，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)進行預處理，得到預處理后的數(shù)據(jù)；使用BERT?BiLSTM?CRF模型對預處理后的數(shù)據(jù)進行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取結果；基于缺陷事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工程領域知識圖譜構建方法及系統(tǒng)，其中的工程領域知識圖譜構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)范文檔提取技術要素，構建技術知識子圖，所述技術知識子圖包含相互關聯(lián)的技術參數(shù)節(jié)點；S3、從合同文檔提取...
								
            
							
            
							
						
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