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								      本發(fā)明公開了一種服裝款式精準匹配分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及服裝個性化推薦技術領域，包括，采集服裝匹配耦合數(shù)據(jù)集，并進行時空特征解耦，形成選款特征矩陣，對選款特征矩陣進行語義聚類分析與流形空間映射，輸出服裝選款標簽，將服裝選款標簽和用戶行為數(shù)據(jù)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于公共網(wǎng)絡信息的保險智能定價方法，屬于信息處理技術領域。所述方法通過構(gòu)建基于公網(wǎng)信息的保險智能定價方法架構(gòu)、三級數(shù)據(jù)庫（原始數(shù)據(jù)庫、標定數(shù)據(jù)庫、應用數(shù)據(jù)庫），設計多源異構(gòu)數(shù)據(jù)檢索邏輯、數(shù)據(jù)可用性多維度標定規(guī)則和治理方法，建立公...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種增強元學習的購買意向預測方法、模型訓練方法及設備，涉及機器學習技術領域，該訓練方法包括：獲取行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)，預處理并劃分為歷史數(shù)據(jù)集和目標預測數(shù)據(jù)集；通過歷史數(shù)據(jù)集和目標預測數(shù)據(jù)集對基于不同目標的基礎預設模型分別訓練獲取基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力營銷技術領域，具體涉及基于AI大模型的電力營銷數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集電力營銷系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)時空對齊與預訓練詞嵌入模型處理后生成統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)；將統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)輸入預訓練的電力領域大模型，通過多模態(tài)融合、特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的智能銷售鏈路AI輔助方法，涉及深度學習技術領域。包括利用接口實時同步、數(shù)據(jù)庫日志監(jiān)聽、前端埋點等技術獲取銷售全鏈路的目標銷售數(shù)據(jù)；接著，通過特征工程提取業(yè)務特征集，并按時間周期劃分訓練集、驗證集與測試集，設計多輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種零碳園區(qū)全生命周期碳足跡追蹤核算方法和系統(tǒng)，屬于碳排放領域。本申請適用于在光伏、儲能與市電多能源耦合供電的零碳園區(qū)，通過獲取零碳園區(qū)的空間拓撲數(shù)據(jù)、實時功率數(shù)據(jù)及各供能單元的碳強度因子，構(gòu)建一個將涉能單元定義為節(jié)點、物理線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種支付方法、電子設備及通信系統(tǒng)。智能體可以在支付側(cè)獲取多個購物應用的授權(quán)，然后在支付側(cè)代理購物應用進行收款。智能體還可以獲取用戶在支付側(cè)的支付授權(quán)，然后在支付側(cè)代理用戶進行付款。其中，支付側(cè)可以包括多個支付應用及其服務器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人機協(xié)同驅(qū)動的電纜線路運行維護方法，該方法包括：采集電纜線路實時運行參數(shù)，導入電橋平衡故障定位模型構(gòu)建基礎數(shù)據(jù)庫；啟動蒙特卡羅模擬RAMS模型生成故障概率分布矩陣，調(diào)用電橋平衡故障定位模型確定故障區(qū)段初步范圍；結(jié)合人機協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能機器人巡檢技術領域，公開了一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法，其中，一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法包括：利用動態(tài)注意力多層特征提取網(wǎng)絡分析機器人搭載傳感器采集的多光譜圖像，生成工業(yè)設施異常覆蓋度實時分布圖；利用時空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N結(jié)合地理位置的郵件展示位置分析方法、裝置和電子設備，涉及信息處理技術領域，該方法包括：響應于用戶的郵箱訪問請求，獲取用戶地理位置數(shù)據(jù)、郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)和用戶交互行為數(shù)據(jù)；基于用戶地理位置數(shù)據(jù)和郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)，確定郵件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于BIM技術的數(shù)字化工程管理系統(tǒng)、裝置及方法，該方法包括：獲取城市道路空間中不同預設道路之間的接縫線上不同預設位置處的橫截面的點云數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建點云模型；對點云模型中每個預設位置處每個材料層的點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化和電力電量平衡分析技術領域，涉及電力市場環(huán)境下考慮靈活性需求的時序隨機生產(chǎn)模擬方法，包括：1、構(gòu)建市場環(huán)境下考慮靈活性需求的電力系統(tǒng)時序?隨機生產(chǎn)模擬框架；2、上層模型以最小化系統(tǒng)總運行成本為目標，得到啟停調(diào)度方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了紡織品生產(chǎn)質(zhì)量管控方法，包括獲取紡織品的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括織物圖像數(shù)據(jù)和多通道工藝參數(shù)時序數(shù)據(jù)；構(gòu)建時空圖注意力網(wǎng)絡；提取并融合織物圖像數(shù)據(jù)的空間特征與工藝參數(shù)時序數(shù)據(jù)的時間特征，得到融合表征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海上風電組網(wǎng)送出方案評價技術領域，公開了基于灰云白化權(quán)聚類的大規(guī)模海上風電組網(wǎng)送出多維度綜合評價方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有方法的評價結(jié)果難以全面反映海上風電組網(wǎng)送出方案的實際性能的問題。本發(fā)明方法包括：構(gòu)建多維度綜合評價體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的管理員評級方法，包括：獲取管理員行為數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，所述管理員行為數(shù)據(jù)至少包括對話記錄，所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括互動反饋；通過預訓練的大模型對所述管理員行為數(shù)據(jù)進行特征提取，得到結(jié)構(gòu)化評分特征；將所述結(jié)構(gòu)化評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應急監(jiān)管系統(tǒng)、方法和介質(zhì)，該系統(tǒng)包括應急監(jiān)管管理平臺。應急監(jiān)管管理平臺被配置為執(zhí)行基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應急監(jiān)管方法。方法包括：將目標區(qū)域劃分為多個子區(qū)域；每隔預設周期，基于每個子區(qū)域的原始多模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風力發(fā)電技術領域，且公開了一種風電機組效能智能分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法包括構(gòu)建風能敏感度矩陣，將風速和風向變化率劃分為二維網(wǎng)格，計算各網(wǎng)格發(fā)電效率；實時計算風速標準差和風向變化率，生成動態(tài)效能偏差指數(shù)DEVI評估效能；基于氣象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水電系統(tǒng)控制技術領域，尤其涉及一種梯級水電遠程集控預案生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標梯級水電站的多源異構(gòu)動態(tài)數(shù)據(jù)；對多源異構(gòu)動態(tài)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計重構(gòu)，生成動態(tài)特征張量；根據(jù)動態(tài)特征張量，對目標梯級水電站進行風險識別，得到目標梯級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BIM的耦合多因素工程風險預警方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：對地下洞室的多個預警要素進行風險評估，獲得父預警量值，并構(gòu)建父BIM風險模型，對多個父BIM風險模型進行BIM屬性疊加分析，構(gòu)建子BIM風險模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的招投標風險預警系統(tǒng)及方法，涉及招投標技術領域，其技術方案要點包括以下步驟：獲取招投標項目的基礎信息數(shù)據(jù)和歷史招投標數(shù)據(jù)；依據(jù)基礎信息數(shù)據(jù)生成招投標項目的項目特征圖譜，并依據(jù)項目特征圖譜得到項目風險特征庫；采集預警...
								
            
							
            
							
						
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