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								      本發(fā)明公開了基于貝葉斯物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池退化模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：基于電池老化機(jī)制，構(gòu)建偽二維電池?cái)?shù)據(jù)生成模塊；設(shè)計(jì)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取IC特征參數(shù)；構(gòu)建老化參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)刻畫IC特征參數(shù)與電池老化參數(shù)的關(guān)系；通過(guò)參數(shù)隨機(jī)化的方式，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多級(jí)校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法，涉及半導(dǎo)體器件建模技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有MOSFET器件建模導(dǎo)致工藝波動(dòng)下器件?電路性能的系統(tǒng)性偏差過(guò)大的技術(shù)問(wèn)題；本發(fā)明的基于多級(jí)校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法，包括：建立MOSFET...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力信息的智能審核方法和系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)方案為：對(duì)第一區(qū)域電網(wǎng)的電力信息待公開內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵詞識(shí)別，得到關(guān)鍵詞序列；對(duì)關(guān)鍵詞序列進(jìn)行情感極性分析，得到第一輿情得分序列；基于關(guān)鍵詞序列中各個(gè)關(guān)鍵詞的左相鄰關(guān)鍵詞和右相鄰關(guān)鍵詞之間的內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公路壓實(shí)度監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)字孿生的公路壓實(shí)度實(shí)時(shí)調(diào)控方法及系統(tǒng)，方法包括：采集振動(dòng)加速度、溫度及位置數(shù)據(jù)，處理后生成時(shí)空對(duì)齊的多源融合特征數(shù)據(jù)集；輸入預(yù)訓(xùn)練LSTM模型構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的數(shù)字孿生體，輸出三維壓實(shí)能量圖譜；離散圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能體因果關(guān)系推理的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法的實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：構(gòu)建關(guān)系抽取智能體，對(duì)領(lǐng)域內(nèi)信息文件進(jìn)行實(shí)體抽取，并提取實(shí)體屬性，構(gòu)建實(shí)體庫(kù)；根據(jù)實(shí)體庫(kù)信息，進(jìn)行基礎(chǔ)關(guān)系抽取，建立基礎(chǔ)關(guān)系庫(kù)；構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估方法、程序產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估方法，包括：根據(jù)待評(píng)估區(qū)域的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行植被冠層高度反演，確定植被冠層高度指數(shù)；其中，所述多源數(shù)據(jù)包括針對(duì)所述待評(píng)估區(qū)域獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于GIS的鄉(xiāng)鎮(zhèn)國(guó)土空間規(guī)劃方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：利用GIS工具采集空間數(shù)據(jù)；基于預(yù)規(guī)劃數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)生成初始地塊節(jié)點(diǎn)集；基于規(guī)劃策略及搜索強(qiáng)度因子，對(duì)初始地塊節(jié)點(diǎn)集中的各規(guī)劃地塊生成擾動(dòng)向量；基于擾動(dòng)向量，根據(jù)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于主被動(dòng)遙感技術(shù)的大尺度林地碳儲(chǔ)量估算方法及系統(tǒng)，包括獲取研究區(qū)不同傳感器的星載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、L波段和C波段的SAR數(shù)據(jù)、多光譜遙感影像數(shù)據(jù)、機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)，以及包含林地的土地覆蓋類別數(shù)據(jù)；利用不同傳感器的星載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多AGV協(xié)同的柔性生產(chǎn)線調(diào)度方法及系統(tǒng)，具體涉及柔性制造系統(tǒng)資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)機(jī)制在高優(yōu)先級(jí)任務(wù)并發(fā)時(shí)引發(fā)AGV資源鎖死的缺陷；通過(guò)獲取產(chǎn)線任務(wù)優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)；評(píng)估高優(yōu)先級(jí)任務(wù)耦合關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；基于強(qiáng)度閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多指標(biāo)融合的生物技術(shù)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及生物安全管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、從轉(zhuǎn)基因作物生命周期各階段獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含分子結(jié)構(gòu)序列、功能表現(xiàn)指標(biāo)和生態(tài)影響因子的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，提取分子結(jié)構(gòu)序列隨時(shí)間變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種國(guó)土空間用途管制指標(biāo)評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及指標(biāo)評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)建設(shè)項(xiàng)目規(guī)劃對(duì)全生命周期進(jìn)行階段劃分，獲得多個(gè)監(jiān)測(cè)階段，根據(jù)監(jiān)測(cè)指標(biāo)特性對(duì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行劃分，獲得監(jiān)測(cè)指標(biāo)信息；根據(jù)監(jiān)測(cè)指標(biāo)信息對(duì)所述國(guó)土空間用途數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及供應(yīng)商管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的采購(gòu)需求與供應(yīng)商智能匹配方法?；诖髷?shù)據(jù)的采購(gòu)需求與供應(yīng)商智能匹配方法，包括以下步驟：S1：獲取各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，獲得一級(jí)供應(yīng)商的發(fā)展數(shù)據(jù)、一級(jí)供應(yīng)商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及臺(tái)區(qū)電能質(zhì)量評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的分布式光伏臺(tái)區(qū)電能質(zhì)量評(píng)估方法和系統(tǒng)，包括獲取分布式光伏臺(tái)區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行特征提取，得到多源特征向量；對(duì)多源特征向量進(jìn)行維度擴(kuò)展和外積運(yùn)算，得到融合張量，并進(jìn)行降維和特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智慧園區(qū)移動(dòng)設(shè)備資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的智慧園區(qū)移動(dòng)設(shè)備資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法包括：管理記錄有多個(gè)充電資源的時(shí)空地圖，所述時(shí)空地圖包括每個(gè)充電資源在未來(lái)時(shí)間軸上的多個(gè)可用時(shí)間段；在目標(biāo)移動(dòng)設(shè)備處于可調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無(wú)人裝車場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于無(wú)人裝車場(chǎng)景下的共享托盤數(shù)據(jù)跟蹤方法，其包括獲取實(shí)時(shí)與歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)、劃分?jǐn)?shù)據(jù)類別、篩選關(guān)鍵特征維度、計(jì)算數(shù)據(jù)權(quán)重分配、優(yōu)化數(shù)據(jù)跟蹤模型及執(zhí)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)跟蹤操作。本發(fā)明能夠通過(guò)分析托...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分布式光伏電站智能安全運(yùn)維管理方法及系統(tǒng)，涉及智能安全運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)采集光伏組串運(yùn)行數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征參數(shù)提取，并依據(jù)提取的特征參數(shù)，進(jìn)行擾動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，以標(biāo)記風(fēng)險(xiǎn)光伏組串，并計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)光伏組串的電位泄漏概率
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多方安全計(jì)算的區(qū)塊鏈錢包交易驗(yàn)證方法及裝置，方法包括：根據(jù)組網(wǎng)配置信息配置交易策略并發(fā)送節(jié)點(diǎn)身份信息至管理節(jié)點(diǎn)及其它各節(jié)點(diǎn)，根據(jù)接收的注冊(cè)反饋信息生成本地錢包賬戶，接收到本地錢包賬戶的錢包交易信息則獲取與當(dāng)前時(shí)間對(duì)應(yīng)的同步節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及旅游評(píng)價(jià)反饋技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能化老年旅游產(chǎn)品點(diǎn)評(píng)反饋方法及系統(tǒng)；本方案首先通過(guò)游客終端確定用戶需要進(jìn)行點(diǎn)評(píng)的旅游產(chǎn)品（即目標(biāo)產(chǎn)品），然后反饋至云服務(wù)器，云服務(wù)器生成目標(biāo)產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的問(wèn)卷數(shù)據(jù)，并發(fā)送至游客終端；游客終端基于問(wèn)卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電商異常群體自適應(yīng)識(shí)別與處理方法及系統(tǒng)，包括：對(duì)從多模態(tài)電商平臺(tái)交互數(shù)據(jù)提取出的多模態(tài)特征進(jìn)行跨模態(tài)關(guān)聯(lián)，輸出異常群體概率評(píng)分；根據(jù)歷史庫(kù)匹配數(shù)與實(shí)時(shí)訪問(wèn)量的關(guān)聯(lián)關(guān)系、異常訪問(wèn)增速的影響關(guān)系以及異常店鋪數(shù)與活躍店鋪總數(shù)的比例關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種用于電商平臺(tái)的智能推薦方法及系統(tǒng)，包括：實(shí)時(shí)收集用戶交互行為及時(shí)空上下文數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶行為多模態(tài)特征矩陣；同時(shí)提取商品多層次特征，生成商品綜合特征矩陣；基于用戶行為特征矩陣識(shí)別并預(yù)測(cè)用戶意圖，生成意圖分布向量；結(jié)合商品特征矩陣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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