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          • 本申請(qǐng)涉及知識(shí)追蹤技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識(shí)追蹤方法和系統(tǒng),方法包括獲取學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個(gè)試題對(duì)應(yīng)的逐步求解過(guò)程,進(jìn)行輔助特征抽取得到輔助信息集合;構(gòu)建基于輔助信息集合嵌入的知識(shí)追蹤模型...
          • 本發(fā)明提供了一種用于新能源基地的容量配置的方法,包括搭建所述新能源基地相關(guān)的模型。設(shè)置與所述新能源基地模型相關(guān)的初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本。根據(jù)所述初始數(shù)據(jù)、第一運(yùn)行成本,計(jì)算所述相關(guān)模型的第一容量配置。分析所述第一容量配置數(shù)據(jù)得到評(píng)估結(jié)果,完...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其方法,涉及農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)采集模塊,用于設(shè)置數(shù)據(jù)采集的設(shè)備監(jiān)測(cè)組;人員動(dòng)態(tài)管理模塊,用于建立三維空間坐標(biāo)系,通過(guò)定位裝置標(biāo)記人員動(dòng)向,并監(jiān)管重要區(qū)域的安全;種植動(dòng)態(tài)規(guī)劃模塊,用于建立...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于市場(chǎng)智能推廣調(diào)研營(yíng)銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng),通過(guò)設(shè)置有對(duì)多渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行提取分類,提取數(shù)據(jù)設(shè)定用戶層級(jí)劃分和意向優(yōu)先級(jí)的評(píng)判確定出受眾的產(chǎn)品類型...
          • 本發(fā)明屬于水資源監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于自動(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)的城市水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)考核方法,包含水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊,參數(shù)預(yù)處理模塊,綜合質(zhì)量計(jì)算模塊,水質(zhì)分析模塊,長(zhǎng)效管理模塊和閉環(huán)優(yōu)化模塊;本發(fā)明通過(guò)生態(tài)影響動(dòng)態(tài)分配參數(shù)權(quán)重,避免傳統(tǒng)固定權(quán)重導(dǎo)致的評(píng)...
          • 本發(fā)明提供一種復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該復(fù)雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢(shì)推演與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法包括采集處理天氣數(shù)據(jù),涵蓋風(fēng)向、風(fēng)速等參數(shù);獲取飛行器性能參數(shù)并建庫(kù);輸入解析飛行計(jì)劃。通過(guò)建立包含...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的水利工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,S1、獲取高流速回注井的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并進(jìn)行歸一化處理;S2、基于凱萊流形模糊推理算法,構(gòu)建模糊邏輯推理模型,確定初始推理路徑;S3、基于滲流拉格朗日優(yōu)化模型,在高維凱萊流形空間內(nèi)優(yōu)化推理路徑...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多智能體技術(shù)的大型灌區(qū)節(jié)水?dāng)?shù)字調(diào)度方法;方法通過(guò)采集灌區(qū)內(nèi)的全要素?cái)?shù)據(jù)信息,包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測(cè)等,并更新到預(yù)先建立的反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)中;所述反應(yīng)型多智能體網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)智能體組成,它們之間數(shù)據(jù)信...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),涉及點(diǎn)位數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,根據(jù)洞外地形特征,通過(guò)獲取多源地形數(shù)據(jù),將多個(gè)因素集成到一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)估框架中,為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù),并且考慮地形特征和多因素權(quán)重,進(jìn)行控制網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括獲取目標(biāo)種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù),基于多維度數(shù)據(jù)計(jì)算可種植農(nóng)作物的與目標(biāo)種植區(qū)域的綜合適配度,根據(jù)綜合適配度選取目標(biāo)農(nóng)作物;獲取目標(biāo)農(nóng)作物的預(yù)測(cè)產(chǎn)量,基于預(yù)測(cè)產(chǎn)量,計(jì)算預(yù)測(cè)收益;深度融合綜合適配...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種減污降碳型的農(nóng)業(yè)面源污染的凈化方法,具體涉及環(huán)保領(lǐng)域,包括監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分、凈化數(shù)據(jù)采集、凈化數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建四維監(jiān)測(cè)體系同步量化污染物去除與碳截留過(guò)程,精準(zhǔn)解析農(nóng)業(yè)面源系統(tǒng)的物質(zhì)能量流動(dòng)規(guī)律,彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)碳...
          • 本發(fā)明提供了一種基于的FAR Pl anner全局路徑規(guī)劃算法的機(jī)器人導(dǎo)航方法,包括以下步驟:如具有已知地圖數(shù)據(jù)則檢測(cè)是否存在動(dòng)態(tài)障礙物移開(kāi),若是則根據(jù)局部可視圖進(jìn)行導(dǎo)航,導(dǎo)航結(jié)束時(shí)將該局部可視圖更新至地圖數(shù)據(jù),若否則根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于城市更新改造的運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景重建數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括如下步驟:步驟一:捕獲場(chǎng)景圖像;步驟二:對(duì)場(chǎng)景圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)環(huán)境感知,檢測(cè)出待重建物體,并重建其三維表示數(shù)據(jù);步驟三:基于三維表示數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)距離閾值,確定重建目標(biāo);步驟四:根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種知識(shí)庫(kù)智能分析方法及系統(tǒng),基于Streamable Http協(xié)議,首先,定期抽取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)形成內(nèi)部知識(shí)庫(kù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后提供模型調(diào)用、模型微調(diào)、向量化處理和采用自適應(yīng)微調(diào)算法,之后,進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種防偽碼、生成方法、識(shí)別方法,所述防偽碼包括若干印點(diǎn),所述印點(diǎn)的直徑為23微米至80微米,任意兩相鄰印點(diǎn)的邊緣距離大于80微米;所述防偽碼內(nèi)至少設(shè)置一定位圖形,所述定位圖形包括圓心以及圍繞所述圓心、位于預(yù)設(shè)半徑圓周上的若干均勻分...
          • 本發(fā)明提供一種中文頸部血管超聲提示生成方法及系統(tǒng),屬于文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,首先,對(duì)文本進(jìn)行中文分詞從而轉(zhuǎn)為詞序列并在序列首尾添加起止標(biāo)記;在序列之間替換分隔標(biāo)記并制作指導(dǎo)序列;其次,搭建多注意力機(jī)制LSTM網(wǎng)絡(luò),包含Bi?LSTM編碼器部...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于3D建模的建筑結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及建筑智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)無(wú)人機(jī)、傾斜攝影和激光掃描獲取三維數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、變換和篩選;利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和語(yǔ)義分割;采用深度...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種防撞墻受力測(cè)試數(shù)字孿生系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括:物理防撞墻模塊布設(shè)有多種傳感器以采集實(shí)際數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理后傳輸;數(shù)據(jù)處理模塊通過(guò)構(gòu)建并校準(zhǔn)參數(shù)化有限元模型,結(jié)合人工智能算法對(duì)防撞墻...
          • 本發(fā)明涉及房屋抗震評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)村房屋抗震評(píng)估方法,包括以下步驟:S1、收集農(nóng)村房屋的房齡信息,精確記錄房屋自建成起的時(shí)間跨度;運(yùn)用搭載多鏡頭的圖像采集設(shè)備,對(duì)房屋外觀進(jìn)行圖像采集;S2、對(duì)采集到的房屋房齡、外觀圖像、...
          • 本發(fā)明涉及一種圖形化的通用殺傷鏈構(gòu)建及評(píng)估方法,根據(jù)殺傷鏈的閉合系統(tǒng)中偵察節(jié)點(diǎn)、指揮節(jié)點(diǎn)、火力節(jié)點(diǎn)以及目標(biāo)的通聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建鏈內(nèi)節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性矩陣模型,將可達(dá)性矩陣表達(dá)為方格圖形式,基于目標(biāo)偵察節(jié)點(diǎn)?指揮節(jié)點(diǎn)?火力節(jié)點(diǎn)?目標(biāo)的四個(gè)區(qū)域采取逆時(shí)針...
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