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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體技術(shù)的大型灌區(qū)節(jié)水?dāng)?shù)字調(diào)度方法；方法通過采集灌區(qū)內(nèi)的全要素數(shù)據(jù)信息，包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測等，并更新到預(yù)先建立的反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)中；所述反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)由多個智能體組成，它們之間數(shù)據(jù)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及點位數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)洞外地形特征，通過獲取多源地形數(shù)據(jù)，將多個因素集成到一個統(tǒng)一的評估框架中，為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù)，并且考慮地形特征和多因素權(quán)重,進行控制網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括獲取目標(biāo)種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù)，基于多維度數(shù)據(jù)計算可種植農(nóng)作物的與目標(biāo)種植區(qū)域的綜合適配度，根據(jù)綜合適配度選取目標(biāo)農(nóng)作物；獲取目標(biāo)農(nóng)作物的預(yù)測產(chǎn)量，基于預(yù)測產(chǎn)量，計算預(yù)測收益；深度融合綜合適配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種減污降碳型的農(nóng)業(yè)面源污染的凈化方法，具體涉及環(huán)保領(lǐng)域，包括監(jiān)測區(qū)域劃分、凈化數(shù)據(jù)采集、凈化數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過構(gòu)建四維監(jiān)測體系同步量化污染物去除與碳截留過程，精準(zhǔn)解析農(nóng)業(yè)面源系統(tǒng)的物質(zhì)能量流動規(guī)律，彌補傳統(tǒng)技術(shù)碳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于的FAR Pl anner全局路徑規(guī)劃算法的機器人導(dǎo)航方法，包括以下步驟：如具有已知地圖數(shù)據(jù)則檢測是否存在動態(tài)障礙物移開，若是則根據(jù)局部可視圖進行導(dǎo)航，導(dǎo)航結(jié)束時將該局部可視圖更新至地圖數(shù)據(jù)，若否則根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)進行導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于城市更新改造的運營場景重建數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：步驟一：捕獲場景圖像；步驟二：對場景圖像進行實時環(huán)境感知，檢測出待重建物體，并重建其三維表示數(shù)據(jù)；步驟三：基于三維表示數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)距離閾值，確定重建目標(biāo)；步驟四：根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種知識庫智能分析方法及系統(tǒng)，基于Streamable Http協(xié)議，首先，定期抽取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)形成內(nèi)部知識庫，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，然后提供模型調(diào)用、模型微調(diào)、向量化處理和采用自適應(yīng)微調(diào)算法，之后，進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種防偽碼、生成方法、識別方法，所述防偽碼包括若干印點，所述印點的直徑為23微米至80微米，任意兩相鄰印點的邊緣距離大于80微米；所述防偽碼內(nèi)至少設(shè)置一定位圖形，所述定位圖形包括圓心以及圍繞所述圓心、位于預(yù)設(shè)半徑圓周上的若干均勻分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種中文頸部血管超聲提示生成方法及系統(tǒng)，屬于文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，首先，對文本進行中文分詞從而轉(zhuǎn)為詞序列并在序列首尾添加起止標(biāo)記；在序列之間替換分隔標(biāo)記并制作指導(dǎo)序列；其次，搭建多注意力機制LSTM網(wǎng)絡(luò)，包含Bi?LSTM編碼器部...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于3D建模的建筑結(jié)構(gòu)智能設(shè)計方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及建筑智能設(shè)計領(lǐng)域，包括以下步驟：通過無人機、傾斜攝影和激光掃描獲取三維數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清理、變換和篩選；利用深度學(xué)習(xí)模型對點云數(shù)據(jù)進行特征提取和語義分割；采用深度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種防撞墻受力測試數(shù)字孿生系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括：物理防撞墻模塊布設(shè)有多種傳感器以采集實際數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集模塊負責(zé)對傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理后傳輸；數(shù)據(jù)處理模塊通過構(gòu)建并校準(zhǔn)參數(shù)化有限元模型，結(jié)合人工智能算法對防撞墻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及房屋抗震評估技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)村房屋抗震評估方法，包括以下步驟：S1、收集農(nóng)村房屋的房齡信息，精確記錄房屋自建成起的時間跨度；運用搭載多鏡頭的圖像采集設(shè)備，對房屋外觀進行圖像采集；S2、對采集到的房屋房齡、外觀圖像、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種圖形化的通用殺傷鏈構(gòu)建及評估方法，根據(jù)殺傷鏈的閉合系統(tǒng)中偵察節(jié)點、指揮節(jié)點、火力節(jié)點以及目標(biāo)的通聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建鏈內(nèi)節(jié)點的可達性矩陣模型，將可達性矩陣表達為方格圖形式，基于目標(biāo)偵察節(jié)點?指揮節(jié)點?火力節(jié)點?目標(biāo)的四個區(qū)域采取逆時針...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于退役風(fēng)機的三維塔筒建筑構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備，涉及風(fēng)機技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對展示的三維的塔筒部件，進行切割處理，得到多個三維的塔筒子部件；響應(yīng)于對部件組裝類型的選擇操作，根據(jù)所選擇的部件組裝類型，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于擬態(tài)思想的代碼動態(tài)混淆編譯方法、系統(tǒng)及設(shè)備。所述方法包括：源碼感知，結(jié)合大型語言模型與專家知識，對關(guān)鍵函數(shù)進行編譯器注釋；提取全局字符串常量，將字符的ASCII值編碼為MBA表達式，在常量被使用處插入解碼函數(shù)，并對數(shù)據(jù)段...
								
            
							
            
							
						
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								      基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及扶梯故障預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域。基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的扶梯故障預(yù)測方法，應(yīng)用于扶梯運維管理終端，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)目標(biāo)時長內(nèi)目標(biāo)扶梯所處的環(huán)境數(shù)據(jù)以及目標(biāo)扶梯運行時的多模態(tài)運行數(shù)據(jù)；對多模態(tài)運行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)全生命周期下的元學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)采樣頻率采集原始數(shù)據(jù)流，得到帶有階段標(biāo)簽的原始數(shù)據(jù)集；對其進行空值?零值清洗，輸出粗篩數(shù)據(jù)集；按生命周期階段劃分為若干元學(xué)習(xí)任務(wù)，采用基于梯度的模型無關(guān)元學(xué)習(xí)框架，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)檢測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于遞歸趨勢預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng)，傳感器數(shù)據(jù)處理模塊提取得到傳感器的即時讀數(shù)，并且計算得到傳感器的趨勢預(yù)測值和水平預(yù)測值；傳感器數(shù)據(jù)處理模塊與火災(zāi)預(yù)測模塊通過執(zhí)行通信管理服務(wù)模塊設(shè)定的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大語言模型的實體處理方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及大語言模型、自然語言處理、命名實體識別等技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過大語言模型從語料庫中識別初始實體、所述初始實體所屬的識別類型，以及所述初始實體與目標(biāo)類型之間的相關(guān)性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種跨工況的裝備未知故障多層級智能診斷方法及系統(tǒng)，包括分別采集源域和目標(biāo)域在不同工況下的裝備運行狀態(tài)的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)；分別對源域振動數(shù)據(jù)和目標(biāo)域振動數(shù)據(jù)進行特征提取，獲得源域數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)域數(shù)據(jù)特征；基于...
								
            
							
            
							
						
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