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								      本發(fā)明公開了智能調(diào)解業(yè)務(wù)審批系統(tǒng)，包括開始節(jié)點(diǎn)，調(diào)解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內(nèi)，啟動(dòng)審批系統(tǒng)，并識(shí)別案件的編號(hào)，且系統(tǒng)將案件對(duì)應(yīng)的編號(hào)信息反饋給調(diào)節(jié)員；設(shè)置智能審批開關(guān)，在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有閾值信息，在系統(tǒng)啟動(dòng)后，智能審批開關(guān)對(duì)輸入的案件信息中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能法律調(diào)解全流程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：輸入信息模塊、全流程監(jiān)測(cè)與回溯模塊、調(diào)解室模塊、電子簽章與身份驗(yàn)證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊；所述全流程監(jiān)測(cè)與回溯模塊用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自動(dòng)記錄糾紛案...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種物品分發(fā)設(shè)備的控制方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中，該方法包括：確定為第一訂單分配的第一放置位，控制第一放置位對(duì)應(yīng)的第一顯示位顯示第一訂單的設(shè)定訂單信息和第一狀態(tài)信息，第一訂單的設(shè)定訂單信息包括訂單標(biāo)識(shí)信息，第一狀態(tài)信息為表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種無(wú)人機(jī)貨運(yùn)服務(wù)管理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)貨運(yùn)訂單的貨物屬性和無(wú)人機(jī)資源參數(shù)，分配目標(biāo)無(wú)人機(jī)；根據(jù)所述目標(biāo)無(wú)人機(jī)的無(wú)人機(jī)參數(shù)、所述運(yùn)輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線，在待處理貨運(yùn)任務(wù)執(zhí)行中，實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo)無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種民航航班補(bǔ)貼的動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng)，其方法包括如下步驟：利用所述預(yù)處理歷史航班數(shù)據(jù)、所述預(yù)處理歷史交通數(shù)據(jù)以及所述預(yù)處理歷史補(bǔ)貼數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到補(bǔ)貼權(quán)重預(yù)測(cè)模型；通過(guò)將所述標(biāo)準(zhǔn)化后的實(shí)時(shí)航班數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)以及實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了新能源場(chǎng)站電力交易市場(chǎng)的定價(jià)模型優(yōu)化方法，涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)電力定價(jià)業(yè)務(wù)進(jìn)行拆解，獲取定價(jià)關(guān)聯(lián)因素矩陣；根據(jù)定價(jià)關(guān)聯(lián)因素矩陣設(shè)定因素多線程，調(diào)取電力交易數(shù)據(jù)并挖掘業(yè)務(wù)狀態(tài)鏈與多線程耦合的因素狀態(tài)鏈；針對(duì)新能源場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于約束多任務(wù)優(yōu)化的自然災(zāi)害預(yù)警與響應(yīng)方法，屬于自然災(zāi)害預(yù)警與資源調(diào)度的技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：通過(guò)獲取包含多種災(zāi)害預(yù)測(cè)、資源調(diào)度、路徑規(guī)劃和救援協(xié)同任務(wù)的任務(wù)列表，基于所述多個(gè)任務(wù)構(gòu)建種群，并利用多因子進(jìn)化算法以最小多種災(zāi)害聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種垂直聯(lián)邦學(xué)習(xí)中考慮誠(chéng)實(shí)度的核心數(shù)據(jù)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取每個(gè)參與方所有第一數(shù)據(jù)的敏感度之和，得到第一數(shù)據(jù)敏感度；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)敏感度，獲取每個(gè)所述參與方的被采樣概率；根據(jù)所述被采樣概率，獲取每個(gè)所述參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于有限時(shí)間收斂微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性非凸優(yōu)化方法，包括如下步驟：1)通過(guò)懲罰函數(shù)將帶多型約束的非線性非凸優(yōu)化問題中的等式約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)中的懲罰項(xiàng)；2)將步驟1)中的優(yōu)化問題根據(jù)庫(kù)恩塔克條件和投影定理轉(zhuǎn)化為等價(jià)的方程組；3)將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種功率模塊溫度混合模型預(yù)測(cè)方法，涉及電力電子器件可靠性技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于功率模塊的幾何尺寸和內(nèi)部特征建立功率模塊有限元熱模型；基于功率模塊有限元熱模型獲取溫度場(chǎng)采樣快照；基于動(dòng)態(tài)模態(tài)分解法提取采樣快照中功率模塊溫度場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種阻尼環(huán)接觸界面摩擦特性及減振效果分析方法，包括以下步驟：S1計(jì)算接觸界面的載荷和壓力；S2計(jì)算摩擦力和力矩；S3建立含阻尼環(huán)的齒輪系統(tǒng)集中參數(shù)動(dòng)力學(xué)模型，利用龍格庫(kù)塔法求解，得到扭轉(zhuǎn)振動(dòng)、軸向振動(dòng)、相對(duì)滑動(dòng)速度；S4計(jì)算油膜摩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及一種風(fēng)電軸承的剩余壽命預(yù)測(cè)方法、裝置以及計(jì)算機(jī)設(shè)備，獲得樣本風(fēng)電軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)集，采用遺傳算法，根據(jù)樣本風(fēng)電軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)集以及預(yù)設(shè)的遺傳算法的自適應(yīng)計(jì)算策略進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，獲得初始風(fēng)電軸承剩余壽命預(yù)測(cè)模型；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于逼近理想妥協(xié)排序法的引水隧洞檢修期通風(fēng)工作井布置方法，包括：S1、根據(jù)通風(fēng)工作井布控的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系獲得第一通風(fēng)工作井布控評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值；S2、根據(jù)檢修期引水隧洞通風(fēng)評(píng)估模型獲得第二通風(fēng)工作井布控評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值；S3、通過(guò)模糊認(rèn)知...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于知識(shí)圖譜的電網(wǎng)數(shù)據(jù)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠提高電網(wǎng)數(shù)據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。方法包括：采集當(dāng)前臺(tái)區(qū)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)類型標(biāo)簽和預(yù)處理后的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的林火檢測(cè)方法，包括將獲取到的待檢測(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得多源數(shù)據(jù)特征；將所述獲取到的多源數(shù)據(jù)特征輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的林火檢測(cè)模型，獲得檢測(cè)結(jié)果；其中，所述林火檢測(cè)模型是使用加權(quán)向量組合多個(gè)分類子模型...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于小波變換和多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電機(jī)組齒輪箱跨域故障診斷方法，將采集的不同故障類型的數(shù)據(jù)作為輸入，然后使用小波變換進(jìn)行處理，獲得降噪后的信號(hào)；設(shè)計(jì)多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)，并將降噪后的信號(hào)輸入到多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提?。辉诰W(wǎng)絡(luò)的全連接層，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)分級(jí)分類的方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于提升數(shù)據(jù)分級(jí)分類的效率和價(jià)值，降低維護(hù)成本。本申請(qǐng)方法包括：根據(jù)業(yè)務(wù)屬性從不同數(shù)據(jù)源中識(shí)別具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)項(xiàng)并構(gòu)建所述數(shù)據(jù)項(xiàng)的實(shí)體，所述實(shí)體定義有屬性標(biāo)簽，所述屬性標(biāo)簽包括通用標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種臺(tái)區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及電力監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠達(dá)到大幅節(jié)約訓(xùn)練成本、有效樣本數(shù)量要求較少以及在多種應(yīng)用場(chǎng)景上具有良好性能的技術(shù)效果。方法包括：對(duì)當(dāng)前臺(tái)區(qū)的歷史功率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的徑流序列豐枯急轉(zhuǎn)特性識(shí)別方法與系統(tǒng)，屬于水文水資源技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先通過(guò)讀取預(yù)設(shè)時(shí)間尺度的歷史徑流數(shù)據(jù)，利用標(biāo)準(zhǔn)化流量指數(shù)SRI對(duì)徑流序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后提取徑流序列的豐枯變換強(qiáng)度特征值，構(gòu)建多年徑流豐枯急...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于土體前期含水量時(shí)空分布的群發(fā)性滑坡概率評(píng)價(jià)方法，包括：S1：獲取與滑坡觸發(fā)相關(guān)的靜態(tài)因素?cái)?shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)土體濕度數(shù)據(jù)；S2：選取動(dòng)態(tài)土體濕度數(shù)據(jù)中群發(fā)性滑坡事件前一定時(shí)間的數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)序特征的深度提取得到動(dòng)態(tài)土體濕度數(shù)據(jù)特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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