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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請?zhí)峁┮环N機(jī)場應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：首先獲取機(jī)場的實(shí)時(shí)信息文本，據(jù)此確定風(fēng)險(xiǎn)事件類型，接著依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件類型及其對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)事件要素模板，從實(shí)時(shí)信息文本中提取相關(guān)要素，最后綜合風(fēng)險(xiǎn)事件類型、風(fēng)險(xiǎn)事件要素、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)密度分析方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)不準(zhǔn)確的問題。其包括：獲取多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)；采用非結(jié)構(gòu)化文本風(fēng)險(xiǎn)量化與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法對多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和融合，得到融合后的特征矩陣；采用時(shí)空聯(lián)合建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務(wù)場景下的所有風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)定義風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫；在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫中提取業(yè)務(wù)主體作為節(jié)點(diǎn)，提取風(fēng)險(xiǎn)影響路徑作為關(guān)系邊，構(gòu)建場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的一次性餐具包裝智能管理方法及系統(tǒng)，屬于智慧醫(yī)療及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、采集管理單元的固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù)；S2、基于固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，計(jì)算生成量化的病區(qū)總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)供水調(diào)度方法及系統(tǒng)，本方案通過采集多個(gè)供水目標(biāo)的多源數(shù)據(jù)，使得本方案在供水目標(biāo)的調(diào)度規(guī)劃上能夠獲得更可靠的數(shù)據(jù)支持；基于多源數(shù)據(jù)作為輸入特征，本方案將其分別與圖時(shí)空預(yù)測模型、季節(jié)統(tǒng)計(jì)模型和梯度提升回歸模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng)，涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域，利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本，再將含指紋的預(yù)測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識固化時(shí)序；鏈上智能合約基于滑動(dòng)窗口預(yù)測執(zhí)行自適應(yīng)閾值評估生成帶可驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，包括：通過按照單位監(jiān)測體積劃分為單體空間，然后基于獲取的n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間，同時(shí)根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng)，包括：智能體調(diào)度模塊，為多個(gè)政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體，輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級排序；公平性監(jiān)測模塊，定義并監(jiān)測公平性指標(biāo)；偏見分析模塊分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動(dòng)汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個(gè)人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù)，更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運(yùn)營數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶提出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及建筑構(gòu)件檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括：基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組；依據(jù)首層模型實(shí)體ID施工形成首層建筑后，點(diǎn)云掃描生成實(shí)時(shí)模型；空間投影比對首層模型定位P個(gè)缺陷；動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后依第二層模型施工，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，公開了道路運(yùn)輸重點(diǎn)營運(yùn)車輛智能監(jiān)管系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于實(shí)時(shí)采集車輛終端與外部環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；認(rèn)知數(shù)字孿生構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)異構(gòu)圖表征人?車?路?環(huán)境系統(tǒng)，并通過圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的非穩(wěn)態(tài)人群疏散路徑規(guī)劃方法及裝置。所述方法包括：以離散網(wǎng)格法將非穩(wěn)態(tài)疏散環(huán)境簡化為二維區(qū)域。對危險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)擴(kuò)散建模，據(jù)此實(shí)時(shí)更新火源位置與范圍，模擬火災(zāi)動(dòng)態(tài)發(fā)展。將人員被視為智能體，按勢能場引導(dǎo)的決策規(guī)則移動(dòng)。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了碳賬戶協(xié)同優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立不同主體碳賬戶，并確定不同主體碳賬戶的基準(zhǔn)碳排放量和碳配額彈性浮動(dòng)區(qū)間；基于實(shí)際碳排放量和基準(zhǔn)碳排放量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離子量子比特尋址系統(tǒng)和離子量子比特尋址方法。離子量子比特尋址系統(tǒng)包括控制模塊、自旋電子學(xué)器件陣列和表面芯片離子阱。其中，控制模塊被配置為根據(jù)獲取到的量子操控需求，確定電信號控制序列。自旋電子學(xué)器件陣列被配置為根據(jù)電信號控制序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種規(guī)?；嘀悄荏w協(xié)同推理方法和社交網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)。方法包括：通過智能體模擬社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶，為所有智能體分配人物畫像，并構(gòu)建智能體社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；?jì)算所有智能體在上一個(gè)時(shí)間步的立場數(shù)值的熵值；選取前設(shè)定比例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于邊緣算力網(wǎng)關(guān)的基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法包括：若接收到推理任務(wù)，確定參與所述推理任務(wù)的多個(gè)目標(biāo)智能車輛；獲取專家推理模型，并將所述專家推理模型部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種問題應(yīng)答的方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及語義處理及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：識別輸入問題中的主題實(shí)體作為初始實(shí)體；將輸入問題分解為多個(gè)分層子問題，根據(jù)多個(gè)分層子問題和初始實(shí)體確定副詞限定詞；根據(jù)每個(gè)分層子問題和副詞限定詞生...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法及設(shè)備、圖形處理器和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，以解決相關(guān)技術(shù)中激活函數(shù)存在復(fù)雜度高、執(zhí)行時(shí)間長、占用較多的硬件資源等問題。該數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理設(shè)備中，該數(shù)據(jù)處理設(shè)備包括處理單元和存儲單元，該數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自一致性擴(kuò)散模塊的哈希編碼優(yōu)化方法，屬于深度哈希技術(shù)領(lǐng)域。通過參數(shù)無關(guān)的擴(kuò)散機(jī)制利用圖關(guān)系矩陣平滑潛在表征，增強(qiáng)樣本間信息交互和特征多樣性，并結(jié)合自編碼器結(jié)構(gòu)以哈希函數(shù)為編碼器、鏡像解碼器重構(gòu)特征，通過最小化重構(gòu)誤差細(xì)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大語言模型的中醫(yī)古籍癥狀標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，包括：獲取并預(yù)處理中醫(yī)古籍文本，提取初始癥狀表述；針對初始癥狀表述中存在的復(fù)合癥狀，采用預(yù)設(shè)規(guī)則引擎及大語言模型相結(jié)合的方式進(jìn)行拆分，得到單一癥狀表述；基于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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