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								      本發(fā)明公開(kāi)了人群疏散動(dòng)力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維恐慌情緒特征的異質(zhì)人群疏散模型，包括多維恐慌情緒解析單元和改進(jìn)的社會(huì)力模型單元，多維恐慌情緒解析單元用于量化環(huán)境壓力、個(gè)體特征及群體效應(yīng)三個(gè)維度的恐慌情緒影響，生成動(dòng)態(tài)多維情緒壓力因子，改進(jìn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于實(shí)測(cè)功率和風(fēng)速協(xié)同同化的風(fēng)功率智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，構(gòu)建兩階段協(xié)同的“宏觀(guān)趨勢(shì)約束?微觀(guān)觀(guān)測(cè)校正”雙模態(tài)學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)Resnet3D?Attention模型對(duì)NWP數(shù)據(jù)進(jìn)行三維殘差卷積與多頭自注意力建模，生成具備氣象動(dòng)力學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種水電工程生命周期動(dòng)態(tài)碳平衡評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：獲取水電工程的建設(shè)運(yùn)行數(shù)據(jù)；根據(jù)建設(shè)運(yùn)行數(shù)據(jù)，確定建設(shè)期碳排放總量、運(yùn)行期碳排放量以及工程運(yùn)行期年凈碳減排量；基于建設(shè)期碳排放總量、運(yùn)行期碳排放量以及工程運(yùn)行期年...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的司法多維評(píng)估決策方法及系統(tǒng)，通過(guò)引入特征向量生成、法律適用維度與社會(huì)影響維度的協(xié)同分析、法官權(quán)重修正指令響應(yīng)、以及基于歷史數(shù)據(jù)的差異分析等環(huán)節(jié)，構(gòu)建了一個(gè)閉環(huán)式的評(píng)估流程。該方法能夠在評(píng)估過(guò)程中實(shí)時(shí)融合法官的專(zhuān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種因果圖譜驅(qū)動(dòng)的企業(yè)智能決策方法及系統(tǒng)，本申請(qǐng)屬于企業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)獲取企業(yè)業(yè)務(wù)流程、經(jīng)營(yíng)指標(biāo)及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)級(jí)因果圖譜；基于待決策數(shù)據(jù)執(zhí)行路徑推理，確定多跳因果路徑鏈條；結(jié)合專(zhuān)家規(guī)則庫(kù)確定當(dāng)前關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的海葡萄養(yǎng)殖監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法及裝置，所述方法包括：獲取海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)并分析光強(qiáng)糾正參數(shù)、鹽度穩(wěn)定參數(shù)和營(yíng)養(yǎng)失衡指數(shù)；構(gòu)建第一環(huán)境關(guān)聯(lián)模型，以得到滯后響應(yīng)系數(shù)并確定預(yù)警類(lèi)型；構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)盟博弈的集群分簇分配優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法主要包括：分析集群分簇分配場(chǎng)景任務(wù)需求與資源約束，建立集群分簇分配數(shù)學(xué)模型，表征集群分簇和分配過(guò)程間的耦合關(guān)系；進(jìn)行集群分簇分配初始化；將集群分簇分配數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為分簇分配聯(lián)盟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的施工工程檢測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及工程檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集施工現(xiàn)場(chǎng)的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)去噪與歸一化處理后形成數(shù)據(jù)集W，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與高效預(yù)處理使得環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，特別是涉及一種結(jié)合過(guò)站松弛時(shí)間與航班延誤的航班環(huán)編排方法，包括：基于待處理的航班任務(wù)信息表，獲取初始的任務(wù)節(jié)點(diǎn)集；基于貪心算法，獲取初始的待處理任務(wù)節(jié)點(diǎn)列表；如果迭代次數(shù)未達(dá)預(yù)設(shè)迭代次數(shù)閾值或者當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)序列集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型與運(yùn)籌優(yōu)化的智能任務(wù)規(guī)劃方法，包括獲取用戶(hù)任務(wù)需求和系統(tǒng)可用資源；基于用戶(hù)任務(wù)需求，利用大模型生成多個(gè)初始規(guī)劃方案，并獲取對(duì)應(yīng)的資源需求清單；基于系統(tǒng)可用資源和資源需求清單，獲取各個(gè)初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)的配網(wǎng)不停電作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)勘察方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網(wǎng)關(guān)聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計(jì)算車(chē)輛移動(dòng)至作業(yè)點(diǎn)距離成本、關(guān)鍵設(shè)備關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)以及道路通行效率因子，根據(jù)預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配規(guī)則對(duì)作業(yè)點(diǎn)距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GIS的煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度管理方法和裝置，本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析，難以形成全面的生產(chǎn)態(tài)勢(shì)感知，調(diào)度方案的科學(xué)性與及時(shí)性不足的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎集成，構(gòu)建煤礦三維模型，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制造業(yè)領(lǐng)域，具體為一種面向石榴剝粒生產(chǎn)線(xiàn)的多工序協(xié)同調(diào)度優(yōu)化方法，包括從物聯(lián)網(wǎng)接口采集并處理第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預(yù)測(cè)模型生成第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；通過(guò)商業(yè)決策優(yōu)化引擎，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學(xué)個(gè)性化服務(wù)方法及其系統(tǒng)，涉及智慧教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括周期性地采集當(dāng)前學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析，生成分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果中的群體標(biāo)簽和能力預(yù)測(cè)模型構(gòu)建權(quán)重矩陣，并根據(jù)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的石油樹(shù)脂生產(chǎn)管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：將石油樹(shù)脂生產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分為包含生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程層和質(zhì)量檢測(cè)交互層的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)；對(duì)所述結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)特征提取，得到綜合生產(chǎn)工藝特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及逃生導(dǎo)引方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于消防多物理場(chǎng)分析和AR設(shè)備的逃生導(dǎo)引方法及系統(tǒng)。針對(duì)傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)滯后等缺陷，通過(guò)多源傳感器融合探測(cè)生命體征，結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)應(yīng)力場(chǎng)、毒氣擴(kuò)散場(chǎng)及火災(zāi)熱流場(chǎng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種旱作農(nóng)田限量補(bǔ)灌下土壤水分預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及土壤水分預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將土壤按深度劃分多個(gè)分層，各分層對(duì)應(yīng)不同保水和吸水能力系數(shù)，采集各分層多時(shí)刻含水量及其影響參數(shù)，構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合燕麥當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于陸氣耦合模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的糧食產(chǎn)量預(yù)估方法，本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預(yù)測(cè)與智能決策技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：將動(dòng)態(tài)玉米生長(zhǎng)模型與天氣研究與預(yù)報(bào)模型進(jìn)行內(nèi)核級(jí)算法融合，構(gòu)建WRF?Crop耦合系統(tǒng)，所述WRF?Crop耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種空調(diào)聚合商主從博弈調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，本方法通過(guò)用戶(hù)的支出滿(mǎn)意度和溫度舒適度，構(gòu)建用戶(hù)參與空調(diào)聚合商的意愿程度模型，并以所有用戶(hù)支出成本最小化以及所有用戶(hù)不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于用戶(hù)充電行為畫(huà)像的充電站充電量預(yù)測(cè)方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集各用戶(hù)對(duì)車(chē)輛充電時(shí)的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量；基于最大充電功率、充電時(shí)長(zhǎng)及充電時(shí)間段構(gòu)建特征坐標(biāo)系，對(duì)特征坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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