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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)急決策推演系統(tǒng)及方法,涉及應(yīng)急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù),基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜,基于對(duì)時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜進(jìn)行分析確定耦合數(shù)據(jù)體,基于耦...
          • 本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點(diǎn)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),其方法包括:基于不同日期和不同時(shí)間顆粒度統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)在各時(shí)間窗口內(nèi)的進(jìn)、出站客流量;利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點(diǎn)的通勤屬性;構(gòu)建差異化通勤類客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;利用熵權(quán)法結(jié)...
          • 一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及危險(xiǎn)化學(xué)品管理領(lǐng)域。在該方法中,對(duì)化學(xué)相容性風(fēng)險(xiǎn)值、環(huán)境失控風(fēng)險(xiǎn)值、設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)值和操作風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合風(fēng)險(xiǎn)值;當(dāng)綜合風(fēng)險(xiǎn)值小于預(yù)設(shè)第一閾值時(shí),預(yù)測(cè)本地需求預(yù)測(cè)值,根據(jù)服務(wù)水平與...
          • 本發(fā)明涉及隧道通風(fēng)控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風(fēng)量預(yù)測(cè)方法。所述方法包括以下步驟:根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列;利用多層傳感器陣列進(jìn)行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集,同時(shí)整合交通流...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)補(bǔ)給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:實(shí)時(shí)獲取參賽人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息,對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行解析,確定待補(bǔ)給人員;判斷待補(bǔ)給人員距離最近補(bǔ)給站的擁堵程度和補(bǔ)給供應(yīng)狀態(tài)是否滿足供給需求,在不滿足供給需求的情況下,...
          • 本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預(yù)制任務(wù)調(diào)度方法,涉及任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,該方法將建筑預(yù)制任務(wù)抽象為量子優(yōu)化模型,以量子比特概率幅編碼任務(wù)分配方案;通過(guò)蒙特卡洛觀測(cè)把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解,并以加權(quán)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)量化評(píng)價(jià)。引入受控相...
          • 本申請(qǐng)涉及機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管理領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于BIM技術(shù)的機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管控方法,包括以下步驟:S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項(xiàng)機(jī)電設(shè)備參數(shù)建立基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型;S2、在步驟S1建立的基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型上對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)度...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)田水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種水肥耦合碳效應(yīng)智能調(diào)控方法,該方法先獲取農(nóng)田環(huán)境感知信息,解析后構(gòu)建水肥碳耦合場(chǎng)景,確定初始調(diào)控參數(shù)集;再獲取用戶反饋的動(dòng)態(tài)調(diào)整操作,確定調(diào)控調(diào)整信息集;接著對(duì)調(diào)控調(diào)整信息集層級(jí)化拆解分類統(tǒng)計(jì),確定...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備實(shí)際使用環(huán)境數(shù)據(jù)確定海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)使用壽命;基于第一預(yù)測(cè)使用壽命和海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備使用狀態(tài)數(shù)據(jù)集確...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng),涉及生態(tài)流量核算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點(diǎn)圖;基于劃分散點(diǎn)圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間;分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多源數(shù)據(jù)融合的智能農(nóng)作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)與優(yōu)化方法,屬于作物分析技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:獲取空間遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊處理生成融合數(shù)據(jù)表示;將融合數(shù)據(jù)表示輸入預(yù)測(cè)模型,通過(guò)耦合作物生長(zhǎng)機(jī)理與動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)關(guān)系,輸...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的低碳建筑監(jiān)控系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元、算力協(xié)同單元、調(diào)控執(zhí)行單元和用戶交互單元,通過(guò)數(shù)據(jù)采集單元進(jìn)行區(qū)域針對(duì)性定時(shí)監(jiān)測(cè),搭建統(tǒng)一語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)和動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜,提升數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的全面性和效...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,采用該方法、系統(tǒng)及設(shè)備,通過(guò)大模型提取原始語(yǔ)料數(shù)據(jù)中的主體及預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬性,從而通過(guò)大模型得到主體與預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬相關(guān)聯(lián)的候選知識(shí)單元,即,通過(guò)扁平化冗余存儲(chǔ)與大模型驅(qū)動(dòng)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N掃碼真實(shí)性驗(yàn)證方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:在二維碼圖像生成前,基于擾動(dòng)參數(shù)依據(jù)擾動(dòng)類型選擇機(jī)制動(dòng)態(tài)配置擾動(dòng)類型及擾動(dòng)注入強(qiáng)度等級(jí),生成擾動(dòng)圖層邏輯結(jié)構(gòu),并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的預(yù)期擾動(dòng)結(jié)構(gòu)特征;在二維碼圖像生成階段,基于擾動(dòng)圖...
          • 本發(fā)明涉及工程檢測(cè)信息技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種力學(xué)試驗(yàn)真?zhèn)巫匪莘椒ǎ襟E包括:試樣經(jīng)核酸條碼?三維掃描雙錨定生成唯一標(biāo)識(shí)并封裝第一數(shù)據(jù)包;事件流映射為三階稀疏張量,提取拓?fù)錀l碼并以門限簽名生成第二數(shù)據(jù)包;圖神經(jīng)常微分方程輸出一致性評(píng)分,異常時(shí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種合同風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及文本識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:提取待識(shí)別文件的語(yǔ)義向量;基于語(yǔ)義向量和審查清單獲得第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果;將語(yǔ)義向量和審查知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義匹配獲得潛在風(fēng)險(xiǎn);基于潛在風(fēng)險(xiǎn)和審查知識(shí)譜圖獲得第一風(fēng)險(xiǎn)類...
          • 本發(fā)明涉及電子數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于NLP的信貸文本數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。方法包括:對(duì)多個(gè)待測(cè)信貸文本進(jìn)行分詞;將每個(gè)單句中的各個(gè)詞組進(jìn)行重組,得到多個(gè)重組詞;根據(jù)各重組詞分別與高頻欺詐意圖詞、歷史正常信貸文本、以及上下文的關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種預(yù)防半導(dǎo)體封裝中晶圓MAP取錯(cuò)的方法,涉及半導(dǎo)體器件封裝技術(shù)領(lǐng)域,包括,S1.指定人員將晶圓的MAP源文件中的方向旋轉(zhuǎn)至統(tǒng)一方向,并將旋轉(zhuǎn)后的MAP圖上傳至MAP服務(wù)器,技術(shù)人員從MAP服務(wù)器下載已轉(zhuǎn)換方向的MAP圖,避免人工...
          • 本發(fā)明提供了一種無(wú)延遲比例諧振器的設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),該方法包括:步驟S101、建立關(guān)聯(lián)關(guān)系式;步驟S102、構(gòu)建整定關(guān)系式;步驟S103、構(gòu)建延時(shí)補(bǔ)償器,并根據(jù)中頻段系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)確定延時(shí)補(bǔ)償器的補(bǔ)償內(nèi)環(huán)增益,并根據(jù)補(bǔ)償內(nèi)環(huán)增益計(jì)算得到補(bǔ)償...
          • 本發(fā)明提供的一種FPGA綜合工具縮減運(yùn)算單元邏輯化簡(jiǎn)的方法,獲取電路網(wǎng)表中邏輯單元輸出信號(hào)到邏輯單元的映射集合及縮減與運(yùn)算單元集合;遍歷縮減與運(yùn)算單元集合內(nèi)每個(gè)縮減與運(yùn)算單元c,判斷每一所述縮減與運(yùn)算單元c的輸入A端信號(hào)sig_a,從所述邏...
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