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          • 本發(fā)明公開了一種智能Agent記憶領(lǐng)域知識(shí)沖突檢測(cè)方法,包括以下步驟:對(duì)用戶輸入信息進(jìn)行判定,當(dāng)為問題時(shí)則直接回答,否則視為需要記憶的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí),進(jìn)行下一步處理;當(dāng)視為領(lǐng)域知識(shí)時(shí),在記憶中查找與當(dāng)前輸入相似的過往知識(shí),如找到則判定過往知識(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N礦山大模型行業(yè)認(rèn)知能力測(cè)試數(shù)據(jù)的合成方法,包括:獲取與目標(biāo)行業(yè)相關(guān)的目標(biāo)文本;其中,目標(biāo)文本具有用于衡量目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)行業(yè)的認(rèn)知能力的知識(shí)點(diǎn);對(duì)目標(biāo)文本中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行提取,得到目標(biāo)知識(shí)點(diǎn);基于目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)以及與目標(biāo)知識(shí)點(diǎn)匹配的目...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送領(lǐng)域,具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng),具體包括有以下步驟:數(shù)據(jù)庫的建立,其具體內(nèi)容包括有娛樂明星類、社會(huì)環(huán)境類、人文歷史類、軍事發(fā)展類和美食類;用戶信息的收集,通過子數(shù)據(jù)庫對(duì)用戶的當(dāng)天瀏覽內(nèi)容進(jìn)行收集分...
          • 本發(fā)明公開一種具備遠(yuǎn)程消殺的可視化白蟻監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取待消殺區(qū)域的圖像及相應(yīng)區(qū)域的環(huán)境信息,對(duì)所述圖像進(jìn)行去噪處理,生成去噪后的圖像,其中,所述環(huán)境信息包括:溫度和濕度;設(shè)置白蟻活動(dòng)強(qiáng)度評(píng)估模型,根據(jù)去噪后的圖像計(jì)算白蟻的活...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng),涉及裝飾設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模態(tài)融合模塊、聯(lián)合表示學(xué)習(xí)模塊、設(shè)計(jì)生成模塊、交互反饋模塊。該基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅(qū)動(dòng)的智能裝飾設(shè)計(jì)系統(tǒng),針對(duì)不同模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種未來變化環(huán)境下水庫入庫流量及壩下水資源變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,包括:基于GCM氣候模式獲取未來逐月降水?dāng)?shù)據(jù)、未來逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)、未來逐月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以及未來土地利用數(shù)據(jù);結(jié)合RCCC?WBM模型模擬得到水庫控制斷面的未來徑流過程;基于...
          • 本發(fā)明涉及語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域性口語智能翻譯方法,包括:選定目標(biāo)區(qū)域,在目標(biāo)區(qū)域中采集口語音頻,對(duì)采集到的口語音頻進(jìn)行清洗,對(duì)完成清洗的口語音頻標(biāo)注譯文,創(chuàng)建口語譯文庫,將完成清洗并標(biāo)注有譯文的口語音頻放置于口語譯文...
          • 本發(fā)明公開了一種基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì),其中,基于不可靠網(wǎng)絡(luò)的多智能體系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法,包括:通過定義每個(gè)使用者的收益函數(shù),基于梯度下降模型和領(lǐng)導(dǎo)跟隨者一致性模型以及動(dòng)態(tài)事件...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多種方法比較結(jié)果得到最優(yōu)城市局部碳排放區(qū)構(gòu)建方法的技術(shù)框架,屬于城市低碳規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):首先整合城市二維形態(tài)數(shù)據(jù)和三維形態(tài)信息,構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析體系;其次分別使用自然間斷點(diǎn)法、DBSCAN聚類...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力安全監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:采集電力系統(tǒng)的目標(biāo)數(shù)據(jù),基于目標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜模型;基于知識(shí)圖譜模型獲取電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳播節(jié)點(diǎn),生成因果分析基礎(chǔ)圖,并構(gòu)建因果圖模型;對(duì)因果圖模型的因果關(guān)系進(jìn)行特...
          • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目施工進(jìn)度動(dòng)態(tài)管控方法,涉及施工管控技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建目標(biāo)建筑工程BIM模型;進(jìn)行預(yù)制構(gòu)件布設(shè)模擬優(yōu)化,獲得建筑工程構(gòu)件設(shè)計(jì)參數(shù)集合,并進(jìn)行構(gòu)件生產(chǎn),得到建筑項(xiàng)目預(yù)制構(gòu)件集合;對(duì)建筑項(xiàng)目預(yù)制構(gòu)件集合進(jìn)行屬...
          • 本發(fā)明涉及電子裝置及其方法和非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例,電子裝置可以接收用于將第一分辨率的第一圖像恢復(fù)為超過所述第一分辨率的第二分辨率的圖像的請(qǐng)求。所述電子裝置可以基于接收到的所述請(qǐng)求來執(zhí)行圖像恢復(fù)模型,所述圖像恢復(fù)模型包括...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的養(yǎng)老院老人走失預(yù)警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、預(yù)警模塊和后臺(tái)管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集養(yǎng)老院老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù);多模態(tài)融合模塊對(duì)采集到的不同模態(tài)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種高溫氣冷堆一回路的停堆預(yù)警狀態(tài)判斷方法和系統(tǒng),涉及核電站監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:采用多個(gè)冗余信號(hào)采集通道對(duì)高溫氣冷堆一回路進(jìn)行壓力信號(hào)采集,得到與各所述冗余信號(hào)采集通道對(duì)應(yīng)的壓力信號(hào);當(dāng)各所述壓力信號(hào)為有效信號(hào)時(shí),對(duì)各所...
          • 本發(fā)明創(chuàng)造涉及鈉離子電池制備技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及了一種改性篩分型碳負(fù)極材料及其制備方法和應(yīng)用,所述改性碳材料由多孔碳粉末表面經(jīng)改性材料包覆得到,所述改性材料包覆為包覆材料和相變材料雙層包覆;所述相變材料為石蠟、正十六烷、正十八烷、脂肪酸、硬脂...
          • 本發(fā)明涉及頻率選擇表面領(lǐng)域,具體涉及一種金屬諧振單胞通斷構(gòu)型機(jī)械可重構(gòu)的螺旋形頻率選擇表面,包括襯底和粘貼在襯底表面上的金屬單胞,金屬單胞在襯底上周期性排列;金屬單胞分為上層金屬層與下層絕緣基底疊成組合層;金屬單胞以阿基米德雙螺旋為基礎(chǔ),兩...
          • 本公開提供一種基于微電網(wǎng)的電力調(diào)度方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括:在區(qū)塊鏈的鏈下獲取所述微電網(wǎng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù);基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)初始策略參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,得到目標(biāo)策略參數(shù),所述目標(biāo)策略參數(shù)使所述微電網(wǎng)的終端在滿足滿意度約束條件下的收益最大化...
          • 一種基于正弦化指標(biāo)的儲(chǔ)能調(diào)頻指令預(yù)測(cè)方法,獲取調(diào)頻指令信號(hào);基于預(yù)設(shè)算法將所述調(diào)頻指令信號(hào)分解成與分解層數(shù)對(duì)應(yīng)個(gè)數(shù)的若干模態(tài)子序列,及計(jì)算各模態(tài)子序列的正弦化指標(biāo)系數(shù);依據(jù)各模態(tài)子序列的正弦化指標(biāo)系數(shù)對(duì)各模態(tài)子序列進(jìn)行數(shù)學(xué)變換;將經(jīng)數(shù)學(xué)變換...
          • 本發(fā)明涉及變電站監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種考慮變電站復(fù)雜環(huán)境的電氣設(shè)備監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。具體包括歸集來自不同類型監(jiān)測(cè)裝置采集的設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),通過比較數(shù)據(jù)中值剔除因干擾而產(chǎn)生的設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)離散異常值,避免因復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)致對(duì)變電站內(nèi)電...
          • 本發(fā)明提供了一種電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)感知與阻斷方法及裝置,適用于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)歷史操作,以及每個(gè)歷史操作相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值與多條指令基礎(chǔ)信息;針對(duì)每個(gè)歷史操作,基于該歷史操作的指令基礎(chǔ)信息確定指令特征向量;基于所有...
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