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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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								      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)明涉及建筑施工與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的碼頭房建物料垂直運(yùn)輸智能調(diào)度與優(yōu)化系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集單元，用于實(shí)時(shí)獲取待辦任務(wù)、塔機(jī)狀態(tài)及物料到達(dá)時(shí)間；任務(wù)吸引子生成單元，用于將待辦任務(wù)轉(zhuǎn)化為決策模型中的任務(wù)吸引子；瞬時(shí)綜合吸引力計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于雙層自適應(yīng)能量管理系統(tǒng)的微電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)調(diào)度優(yōu)化方法，涉及微電網(wǎng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)上層處理設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)及大電網(wǎng)數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建基礎(chǔ)向量集合和特征向量集合，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)庫(kù)確定優(yōu)選調(diào)度策略并生成指令，從整體層面優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多模態(tài)智能計(jì)算的門(mén)店運(yùn)營(yíng)效率協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，涉及門(mén)店運(yùn)營(yíng)管理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)融合與分析模塊、決策與執(zhí)行模塊和協(xié)同管理模塊以及用戶(hù)交互與反饋模塊；本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多式聯(lián)運(yùn)的應(yīng)急管理方法及系統(tǒng)，涉及應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：S1、通過(guò)衛(wèi)星遙感技術(shù)實(shí)時(shí)獲取災(zāi)害區(qū)域的動(dòng)態(tài)地理信息；本發(fā)明通過(guò)融合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)跨模態(tài)協(xié)同調(diào)度機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害區(qū)域地理信息的實(shí)時(shí)掌握，解決調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鈦棒生產(chǎn)工業(yè)視覺(jué)質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于工業(yè)視覺(jué)的鈦棒生產(chǎn)質(zhì)檢方法及系統(tǒng)，該方法將待質(zhì)檢鈦棒按生產(chǎn)設(shè)備編號(hào)及加工批次分組，構(gòu)建含歷史工業(yè)視覺(jué)質(zhì)檢事件的質(zhì)檢數(shù)據(jù)庫(kù)；篩選有表面缺陷修復(fù)操作的第一待研樣本組和無(wú)該操作的第二待研樣本組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種支架車(chē)削加工用智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)。其方法包括：實(shí)時(shí)獲取支架在車(chē)削加工過(guò)程中的傳感器信號(hào)；構(gòu)建傳感器拓?fù)鋱D；提取傳感器拓?fù)鋱D中反映刀具?工件?機(jī)床系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的實(shí)時(shí)時(shí)間序列過(guò)程特征；將所述實(shí)時(shí)時(shí)間序列過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及背景調(diào)查技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)的人才背景調(diào)查方法，包括：構(gòu)建動(dòng)態(tài)人才知識(shí)圖譜，對(duì)多源跨模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義對(duì)齊處理，基于多維度置信度模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，構(gòu)建置信度閉環(huán)修正機(jī)制，對(duì)低置信度數(shù)據(jù)進(jìn)行智能修正，修正結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的切削液系統(tǒng)全生命周期管理平臺(tái)，涉及切削液生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)將健康評(píng)分HQ和異常因子Ψ進(jìn)行數(shù)理融合，形成一個(gè)連續(xù)變化的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度因子R，擺脫了以往單一評(píng)分判定風(fēng)險(xiǎn)的局限性，使得系統(tǒng)能夠更加細(xì)致地捕捉切削液運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于跨境貿(mào)易的供應(yīng)鏈管理方法及系統(tǒng)，屬于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：鎖定需要納入補(bǔ)貨計(jì)劃的商品清單，明確補(bǔ)貨商品池：根據(jù)補(bǔ)貨商品池的各目標(biāo)商品，收集并分析目標(biāo)商品的多維度數(shù)據(jù)；包括：需求端數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈端數(shù)據(jù)、價(jià)值端數(shù)據(jù)，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诰W(wǎng)格碼的巡檢數(shù)據(jù)采集優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：遍歷目標(biāo)變電站的部件進(jìn)行網(wǎng)格碼布設(shè)，構(gòu)建數(shù)字孿生三維模型；獲取巡檢任務(wù)中目標(biāo)巡檢點(diǎn)集合和目標(biāo)網(wǎng)格碼集合，進(jìn)行巡檢路線規(guī)劃；按照巡檢路線進(jìn)行巡檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于高速鐵路接觸網(wǎng)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高速鐵路接觸網(wǎng)彈性鏈形懸掛的承力索更換算法及系統(tǒng)。算法包括獲取承力索的軸向長(zhǎng)度，以及徑向尺寸，得到初始徑向尺寸，以及第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記點(diǎn)之間的初始距離；獲取當(dāng)前承力索的第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于位置信息的廣告展示方法及裝置。涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：確定高價(jià)值區(qū)域分布數(shù)據(jù)，所述高價(jià)值區(qū)域分布數(shù)據(jù)包括多個(gè)高價(jià)值區(qū)域的位置信息，所述高價(jià)值區(qū)域?yàn)轭A(yù)先設(shè)置的廣告收益高的區(qū)域；確定各個(gè)廣告投放裝置的當(dāng)前位置以及當(dāng)前移...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交易驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，具體為區(qū)塊鏈金融交易追溯方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：計(jì)算節(jié)點(diǎn)交互比例，識(shí)別違規(guī)鏈段并標(biāo)記節(jié)點(diǎn)，分析字段組合順序匹配路徑結(jié)構(gòu)，判斷編號(hào)跳轉(zhuǎn)與行為路徑配對(duì)，提取字段對(duì)應(yīng)關(guān)系與匹配差異，識(shí)別節(jié)點(diǎn)狀態(tài)偏移與結(jié)構(gòu)跳躍趨勢(shì)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      一種交易量異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及證券交易技術(shù)領(lǐng)域，具體包括提取目標(biāo)交易數(shù)據(jù)中的目標(biāo)特征，所述目標(biāo)特征包括時(shí)間特征、用戶(hù)特征、交易特征和實(shí)際交易量；將目標(biāo)特征輸入至預(yù)設(shè)的線性回歸模型得到第一預(yù)測(cè)交易量；將第一預(yù)測(cè)交...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種醫(yī)保欺詐識(shí)別方法和系統(tǒng)，該方法包括接收或響應(yīng)于參保人員的索賠請(qǐng)求，獲取參保人員的歷史就診數(shù)據(jù)；從歷史就診數(shù)據(jù)中，提取參保人員發(fā)生索賠行為的索賠特征；根據(jù)索賠行為發(fā)生的時(shí)間和位置對(duì)索賠特征進(jìn)行時(shí)空嵌入，得到時(shí)空嵌入矩陣；將時(shí)空嵌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種智慧訓(xùn)練學(xué)員數(shù)據(jù)綜合管理系統(tǒng)，屬于智慧訓(xùn)練與教育數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取學(xué)員在訓(xùn)練過(guò)程中的學(xué)員交互數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)認(rèn)知圖譜構(gòu)建模塊，用于響應(yīng)于學(xué)員交互數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)技能間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行量化分析，構(gòu)建表征學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種自動(dòng)計(jì)算客運(yùn)鐵路區(qū)間發(fā)車(chē)密度的方法，涉及鐵路運(yùn)輸領(lǐng)域。該自動(dòng)計(jì)算客運(yùn)鐵路區(qū)間發(fā)車(chē)密度的方法包括以下步驟獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、對(duì)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行核心計(jì)算與邏輯判斷、根據(jù)修正后的發(fā)車(chē)數(shù)量和所述計(jì)算周期，計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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