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								      本發(fā)明公開了一種任務(wù)發(fā)布方法、裝置、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及金融領(lǐng)域。其中方法包括：響應(yīng)于任務(wù)發(fā)布指令，通過顯示的任務(wù)發(fā)布界面獲取待發(fā)布任務(wù)的任務(wù)難度信息、任務(wù)描述信息和任務(wù)位置；根據(jù)任務(wù)位置，確定待發(fā)布任務(wù)的交通流量信息以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙層協(xié)調(diào)多目標(biāo)的水庫調(diào)度方法及相關(guān)裝置，在滿足水庫安全運(yùn)行約束下，構(gòu)建基于雙層協(xié)調(diào)多目標(biāo)的水庫調(diào)度模型，基于雙層協(xié)調(diào)多目標(biāo)的水庫調(diào)度模型包括一級優(yōu)化目標(biāo)和二級優(yōu)化目標(biāo)，一級優(yōu)化目標(biāo)包括以削峰流量最大和水庫潰壩風(fēng)險(xiǎn)最低為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力任務(wù)調(diào)度方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法通過將電力系統(tǒng)的系統(tǒng)供電容量值以及各待調(diào)度電力任務(wù)的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)長和預(yù)計(jì)任務(wù)用電量輸入至電力調(diào)度大模型中，以使所述電力調(diào)度大模型計(jì)算得到各待調(diào)度電力任務(wù)的優(yōu)先級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)遙感與監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于遙感的農(nóng)業(yè)中短期缺水智能估算方法，包括：數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，研究區(qū)作物空間分布及現(xiàn)狀生育周期提取，基于WRF模型的中短期氣象要素預(yù)測，以及中短期作物蒸散發(fā)預(yù)測及中短期農(nóng)業(yè)缺水量動(dòng)態(tài)智能估算。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了事項(xiàng)處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：從與用戶交互活動(dòng)相關(guān)聯(lián)的至少一個(gè)數(shù)據(jù)源中識別針對目標(biāo)用戶的待處理的至少一個(gè)事項(xiàng)；利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確定至少一個(gè)事項(xiàng)中的一個(gè)或多個(gè)事項(xiàng)的相應(yīng)上下文信息，上下文信息指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法包括：接收以自然語言描述的用戶問題；根據(jù)所述用戶問題執(zhí)行至少一個(gè)分析維度的分析任務(wù)，得到至少一個(gè)分析維度的分析結(jié)論；其中，執(zhí)行任一分析維度的分析任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法，包括：接收用戶問題，并在所述用戶問題滿足預(yù)設(shè)答復(fù)條件的情況下，對所述用戶問題進(jìn)行拆解，得到當(dāng)前待回答的子問題；利用已訓(xùn)練完成的答復(fù)生成模型，針對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及射頻識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多變量防串讀算法的RFID標(biāo)簽庫房識別系統(tǒng)，包括多天線陣列、智能聯(lián)動(dòng)組件、多變量信號分析模塊、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)過濾模塊和智能管理執(zhí)行模塊。本申請的多變量防串讀算法的RFID標(biāo)簽庫房識別系統(tǒng)，通過多天線陣列構(gòu)成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于對比學(xué)習(xí)的多層次語義隱喻識別方法，包括：構(gòu)建隱喻識別模型，對隱喻識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，將待檢測文本輸入訓(xùn)練后的隱喻識別模型進(jìn)行待檢測文本的識別，得到識別結(jié)果；所述對隱喻識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：給定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種優(yōu)化提示詞語義的大語言模型對齊增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，包括：對原始提示詞執(zhí)行詞性過濾，得到過濾提示詞；生成與過濾提示詞中每個(gè)詞條對應(yīng)的同義詞集合；以同義詞集合中隨機(jī)選擇的詞條替換原始提示詞中的詞條，生成滿足越獄條件的初始調(diào)制提示詞；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種匹配信息生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：獲取待測設(shè)計(jì)的仿真波形數(shù)據(jù)和門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)；依次計(jì)算門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)中第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第二文本標(biāo)識和仿真波形數(shù)據(jù)中第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第一文本標(biāo)識的文本匹配度；基于所述文本匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時(shí)鐘繞線的優(yōu)化布線方法，針對于處于同個(gè)時(shí)域中的若干時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)均存在一個(gè)驅(qū)動(dòng)端通過繞線連接若干個(gè)負(fù)載端，所述驅(qū)動(dòng)端到負(fù)載端的繞線包括共用繞線部和獨(dú)立繞線部；在匹配若干時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)驅(qū)動(dòng)端到其對應(yīng)的每個(gè)負(fù)載端的繞線長...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于密度聚類的時(shí)鐘節(jié)點(diǎn)計(jì)算方法、布局方法及布線方法，用于對芯片模塊內(nèi)的時(shí)鐘接收器的頂層節(jié)點(diǎn)的位置確定，具體步驟如下：首先獲取芯片模塊內(nèi)的所有時(shí)鐘接收器引腳的平面點(diǎn)位；然后采用聚類算法將時(shí)鐘接收器引腳的平面點(diǎn)位聚類形成若干引腳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水庫安全監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的水庫運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測分析方法。所述方法包括以下步驟：通過布設(shè)的垂直電阻率探針陣列，采用低頻交流信號采集水庫底泥不同深度的原始電阻響應(yīng)序列；對原始電阻響應(yīng)序列進(jìn)行極化效應(yīng)補(bǔ)償處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測方法，屬于排水管網(wǎng)水質(zhì)監(jiān)測與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。解決了當(dāng)下城市排水管網(wǎng)水質(zhì)的日常監(jiān)測管理仍采用傳統(tǒng)的人工采測方法，實(shí)時(shí)性差、人力成本高、效率低下的技術(shù)問題。其技術(shù)方案為：S1、確定排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的鍋爐效率優(yōu)化方法。該方法包括：S01、實(shí)時(shí)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與校驗(yàn)融合；S02、對高質(zhì)量數(shù)據(jù)流進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)據(jù)處理與特征工程，動(dòng)態(tài)調(diào)整校驗(yàn)深度與頻率；S03、進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測模型管理與自適應(yīng)重校準(zhǔn)；S04、執(zhí)行基于動(dòng)態(tài)偏好...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種煙草熱失重速率預(yù)測方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該煙草熱失重速率預(yù)測方法包括：將待處理煙草置于預(yù)設(shè)的溫濕度環(huán)境中充分靜置后加熱制樣，再研磨為粉末并置于惰性氣氛下進(jìn)行熱重分析，獲取質(zhì)量隨溫時(shí)變化數(shù)據(jù)并計(jì)算熱失重速率，按溫度范圍劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于水?鹽?碳通量耦合模型的鹽堿地動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)灌溉方法，涉及鹽堿地改良與精準(zhǔn)灌溉技術(shù)領(lǐng)域，包括：將土壤劃分為表層、中層、深層，基于達(dá)西定律、對流?彌散方程及一階動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建耦合模型，模擬水鹽碳通量動(dòng)態(tài)；通過分層傳感器網(wǎng)絡(luò)采集土...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于懲罰函數(shù)約束的增材制造模型姿態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化方法及設(shè)備，方法包括：(1)建立以零件模型姿態(tài)為優(yōu)化參數(shù)，且優(yōu)化目標(biāo)至少包括打印時(shí)間、支撐量和體積誤差的多目標(biāo)優(yōu)化模型；(2)生成構(gòu)建空間尺寸；(3)對候選零件模型姿態(tài)種群初始化；...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于可變形網(wǎng)格的自由金屬顆粒軌跡模擬方法及系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟1，建立微粒運(yùn)動(dòng)模型，建立以自由金屬顆粒為關(guān)鍵點(diǎn)的密度函數(shù)；步驟2，當(dāng)顆粒位置發(fā)生變化時(shí)，更新背景網(wǎng)格中粒子節(jié)點(diǎn)的位置和網(wǎng)格，計(jì)算網(wǎng)格質(zhì)量并收集低質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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