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								      本發(fā)明涉及用電預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于用電特征分析的產(chǎn)業(yè)用電需求預(yù)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)各產(chǎn)業(yè)對應(yīng)的智能電表實時用電數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)以及產(chǎn)業(yè)ERP系統(tǒng)內(nèi)對應(yīng)的生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)并進行去噪插補處理，同時構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種類黃金采放比放頂煤工作面確定方法及設(shè)備，包括獲取煤層周邊的多個地質(zhì)參數(shù)，基于所述地質(zhì)參數(shù)判斷煤層是否符合放頂煤開采基礎(chǔ)條件；若是，則對煤層和生產(chǎn)條件進行放頂煤開采量化評估，若滿足要求則對煤層采用放頂煤作業(yè)，并確定采放比為0....
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)并行處理的超短期光伏出力預(yù)測方法及系統(tǒng)。其中，預(yù)測方法包括如下：獲取第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的氣象預(yù)測數(shù)據(jù)；通過三個獨立的進程并行執(zhí)行如下三個步驟：基于氣象預(yù)測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計光伏出力預(yù)測數(shù)據(jù)；根據(jù)光伏板出力特性以及氣象預(yù)測數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及交通控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧港口的車輛行駛智慧協(xié)同方法及系統(tǒng)，方法基于港口網(wǎng)格化地圖獲取運輸車輛的初始路徑；將待優(yōu)化的初始路徑作為目標路徑，獲取目標路徑與其余初始路徑之間的重合率；基于重合率獲取影響系數(shù)，使用影響系數(shù)優(yōu)化A?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的輸電線路人工智能路徑規(guī)劃選線方法和系統(tǒng)，涉及輸電線路規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、障礙物標記數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及輸電線路起點和終點信息，構(gòu)建多層級代價地圖體系，包括基礎(chǔ)層、障礙層、氣象層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大數(shù)據(jù)的海洋漁業(yè)資源規(guī)劃方法，涉及漁業(yè)資源技術(shù)領(lǐng)域，包括：將作業(yè)海域劃分若干個網(wǎng)格，獲取各網(wǎng)格的初始屬性；采集每艘漁船的實時數(shù)據(jù)集；計算各網(wǎng)格的船舶準入優(yōu)先級，實現(xiàn)多船協(xié)同路徑規(guī)劃；根據(jù)初選規(guī)則將網(wǎng)格組合為若干個塊區(qū)域，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型的臺風路徑與強度預(yù)測方法，屬于氣象監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取臺風的位置坐標、中心風速、中心氣壓，以及臺風中心區(qū)域的風場與位勢高度的再分析數(shù)據(jù)；構(gòu)建數(shù)據(jù)與物理共同驅(qū)動的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型；構(gòu)建該多模態(tài)融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于用戶行為分析的水資源管理優(yōu)化方法，該方法將用戶在每個時段內(nèi)的累計用水量組成用水量序列，根據(jù)用水量序列的周期性特征獲取代表性周期長度；根據(jù)代表性周期長度獲取目標子序列，根據(jù)目標子序列與用水量序列之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種大語言模型多用戶高并發(fā)高吞吐推理方法及系統(tǒng)，所述方法包括對每一采集時段內(nèi)的所有用戶信息進行識別，提取并統(tǒng)計字詞，得到字詞庫；根據(jù)所述字詞庫確定宏觀限制邊界；以每個用戶為索引，統(tǒng)計用戶信息對應(yīng)的字詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種解題模型訓練的方法、解題的方法及其裝置及設(shè)備。其中，該方法包括：對題目樣本的解析步驟序列進行正確性評估，獲得解析步驟序列的正確性分值；解析步驟序列是基于當前輪次的解題模型對題目樣本解析獲得的；基于用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種模型訓練優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序，其中方法包括：通過運行目標優(yōu)化模型的目標設(shè)備的設(shè)備關(guān)聯(lián)硬件信息獲取目標優(yōu)化模型的模型訓練耗時和模型推理耗時等模型耗時信息，以確定目標優(yōu)化模型的訓練實例和推理實例的目標比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型服務(wù)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大模型服務(wù)鏈式調(diào)用追蹤系統(tǒng)及根因分析方法，包括：對大模型的輸入和輸出進行語義編碼，生成最終指紋并進行跨Span指紋繼承與擴展；計算分析語義不確定性并動態(tài)調(diào)整采樣率；基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù)，融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識圖譜的雙能幕墻能源智能調(diào)控方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)的能源狀態(tài)感知模塊獲取能源狀態(tài)感知值；知識圖譜構(gòu)建模塊得到知識圖譜構(gòu)建參數(shù)集；環(huán)境關(guān)聯(lián)分析模塊生成環(huán)境關(guān)聯(lián)參數(shù)集；調(diào)控閾值設(shè)定模塊確定能源調(diào)控閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的文旅消費熱度分析方法，涉及智慧旅游技術(shù)領(lǐng)域，包括，對消費?軌跡?輿情加密特征包進行動態(tài)加權(quán)融合，生成綜合特征數(shù)據(jù)集；基于綜合特征數(shù)據(jù)集，構(gòu)建動態(tài)因果圖并計算因果關(guān)聯(lián)權(quán)重，生成包含權(quán)重的動態(tài)鄰接矩陣；構(gòu)建智能處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識圖譜構(gòu)建方法，方法包括數(shù)據(jù)收集、實體語義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關(guān)系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識圖譜中離散、無序、異構(gòu)的實體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實體屬性向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供權(quán)重動態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備。本申請實施例中，通過在知識蒸餾的每個訓練周期下，先利用當前確定出的稀疏度稀疏化當前第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后再利用各訓練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行知識蒸餾，這樣通過在訓練過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于度分類的圖劃分方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頂點度分布的冪律特性來確定高度頂點和低度頂點的分類閾值，將頂點分類為低度頂點和高度頂點；對低度頂點使用帶約束的METIS方法進行初始子圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有物料靜態(tài)編碼無法響應(yīng)新物料，以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問題，提出了一種物料動態(tài)編碼方法、系統(tǒng)及設(shè)備，對待識別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進行融合，然后基于待識別物料對應(yīng)的物料類型，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設(shè)計方法和裝置。本申請?zhí)峁┑姆椒?，包括：基于查找表匹配寬帶低噪聲放大器的拓撲結(jié)構(gòu)；基于拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù)；基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無源元件的第二參數(shù)范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構(gòu)成的初始拓撲結(jié)構(gòu)，然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設(shè)添加直連虛擬線纜的時分復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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