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          • 本說明書實施例提供業(yè)務(wù)提供方法及裝置、業(yè)務(wù)請求處理方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中所述業(yè)務(wù)提供方法包括:獲取初始文本,初始文本為請求目標(biāo)業(yè)務(wù)的描述文本;確定初始文本對應(yīng)的字段關(guān)聯(lián)信息和初始領(lǐng)域模型,初始領(lǐng)域模型中包括多個待填充字段,字段關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于詞向量語義分析的陪護機器人可靠性評價方法及系統(tǒng)中,包括:獲取陪護人的輸入文本數(shù)據(jù)和陪護機器人的響應(yīng)文本數(shù)據(jù);使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型對輸入文本數(shù)據(jù)和響應(yīng)文本數(shù)據(jù)進行編碼,生成輸入詞向量序列和響應(yīng)詞向量序列,并確定輸入詞向量...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種強化學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法通過首先獲取N個樣本數(shù)據(jù),該樣本數(shù)據(jù)包括問題、候選回答、評審組對候選回答的評價和評審組標(biāo)識,然后基于N個樣本數(shù)據(jù)生成每個評審組的偏好上下文向量,至少...
          • 本發(fā)明提供一種農(nóng)業(yè)灌溉以電折水測算法的管控方法及系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)灌溉管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過在不同運行參數(shù)下進行水泵實驗,記錄耗電量和抽水量以構(gòu)建子向量集,根據(jù)灌溉任務(wù)的時長和水量要求,劃定抽水量曲線,并分為若干子區(qū)間,利用多元回歸模型修正抽...
          • 本發(fā)明公開了一種高危堰塞湖避險路徑動態(tài)規(guī)劃方法,該方法包括:S1:建立耦合潰堰洪水外包絡(luò)線與次生災(zāi)害范圍的堰塞湖下游危險區(qū)范圍計算模型;S2:建立分段避險窗口時間計算模型;S3:建立基于動態(tài)韌性權(quán)重和多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的分人群路徑規(guī)劃模型;S4...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機戶外充電平臺及充電方法,涉及無人機充電管控技術(shù)領(lǐng)域,提高了無人機戶外充電效率。本發(fā)明根據(jù)實時動靜態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)填充路徑環(huán)境分析空間,同時在路徑環(huán)境分析空間內(nèi)設(shè)置基站充電點位,路徑環(huán)境分析空間中設(shè)置光伏空間點,通過分析各個光...
          • 本發(fā)明公開了一種食品物料生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:使用生命周期分析法對所有物料進行分析,獲取生命周期序列以及每個環(huán)節(jié)的權(quán)重;使用加密生成法獲取生命周期加密法;基于模擬生產(chǎn)得到管理加密法;基于管理加密法對物料對...
          • 本發(fā)明涉及城市災(zāi)害應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于多目標(biāo)粒子群算法的應(yīng)急避難所布局優(yōu)化方法及系統(tǒng),步驟如下:獲取地理信息數(shù)據(jù),構(gòu)建以最小化疏散距離、最小化建設(shè)與疏散成本、最大化遠離災(zāi)害隱患點為目標(biāo)的應(yīng)急避難所選址優(yōu)化模型和以最大化應(yīng)急避難...
          • 本發(fā)明公開了一種基于云計算的工程造價動態(tài)管控系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:確定工程項目的可支配資金上限、工程項目的竣工時間期限和工程項目的應(yīng)用需求;基于工程項目的施工進程,按照任務(wù)類型針對施工進程進行竣工時間期限劃分,得到工程項目的各個...
          • 本發(fā)明公開了一種電力物資檢測任務(wù)生成方法及裝置,涉及電力物資檢測技術(shù)領(lǐng)域,該方法的具體步驟包括:基于對待檢測電力物資信息的分析,給出多個目標(biāo)特征,通過電力物資聚類分類模型對目標(biāo)特征進行處理,給出電力物資的檢測分類;結(jié)合電力物資的檢測分類及預(yù)...
          • 本發(fā)明提供了一種企業(yè)項目管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),屬于企業(yè)信息化管理的技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線(UDB)實現(xiàn)了跨模塊實時數(shù)據(jù)同步,消除了數(shù)據(jù)孤島,通過協(xié)議適配器實現(xiàn)了與外部系統(tǒng)的交互,接口適配效率大大提高,另外,相關(guān)業(yè)...
          • 本發(fā)明提供了一種清潔生產(chǎn)審核重點的確定方法,涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取被審核對象的清潔生產(chǎn)水平,采用清潔生產(chǎn)評價指標(biāo)體系確定其水平等級;以該等級為基準(zhǔn),對應(yīng)到體系中的上一級別,選取劣于體系指標(biāo)值的可量化指標(biāo),計算各指標(biāo)項與體系指標(biāo)值的...
          • 本發(fā)明涉及城市建筑消防管理領(lǐng)域,公開了基于BIM與GIS多源融合的城市建筑消防安全智能管理平臺,包括:多維度傳感模塊:用于接入BIM建筑細節(jié)數(shù)據(jù)和GIS地理空間數(shù)據(jù),并實時采集建筑的多維度數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合模塊:用于采用時空注意力機制對BIM建...
          • 本發(fā)明涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于跨區(qū)域配送協(xié)同的機器人動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法,包括:任務(wù)調(diào)度中心、區(qū)域配送管理模塊、動態(tài)路徑規(guī)劃引擎及資源協(xié)同單元,其中,任務(wù)調(diào)度中心內(nèi)置多維度優(yōu)先級評估模型,支持實時融合訂單時效系數(shù)、貨物類型權(quán)重及...
          • 本發(fā)明涉及蓋章技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種蓋章機油墨管理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括獲取蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù);基于所述蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù),進行卡片識別判斷,得到卡片識別結(jié)果;根據(jù)所述蓋章數(shù)據(jù)和所述卡片識別結(jié)果,進行油墨管理。這樣,先識別卡片是...
          • 本申請涉一種基于知識圖譜的智能維護決策方法及系統(tǒng),涉及智能運維與決策支持、信息技術(shù)領(lǐng)域,其包括獲取工業(yè)設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史維修數(shù)據(jù);接著構(gòu)建工業(yè)知識圖譜并生成關(guān)聯(lián)關(guān)系模型;基于此分析故障類型與維修路徑關(guān)系得出最優(yōu)維修路徑;通過最優(yōu)維修路徑...
          • 本申請公開了基于大數(shù)據(jù)的道路路面測量數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),屬于道路病害檢測與維護管理領(lǐng)域,本申請獲取路面路基病害數(shù)據(jù),并通過沉降數(shù)據(jù)評估路基坡率變化情況,構(gòu)建病害演變模型,將路面裂縫寬度和差異沉降量導(dǎo)入病害演變模型中,綜合熱應(yīng)力、交通荷載、材...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于圖像識別技術(shù)的門店LED展示柜屏幕內(nèi)容智能推送方法,包括:通過廣角攝像頭實時采集門店環(huán)境圖像,識別顧客的面部朝向角度與身體朝向角度;結(jié)合顧客與LED屏幕的空間直線距離,計算實時關(guān)注度權(quán)重;融合聚合關(guān)注...
          • 本申請涉及電力交易領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈共識的電力交易智能算法平臺。該方法包括:獲取實時綠電加密數(shù)據(jù)集,將實時綠電加密數(shù)據(jù)集上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點,生成未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集;基于未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集,生成并網(wǎng)驗證指令,將未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明適用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供了動態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測方法、系統(tǒng)和裝置。所述動態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測方法包括:獲取第二散斑圖像;通過雙向時序?相位循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別從時序正序和時序逆序提取所述第二散斑圖像的運動特征,融合得...
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