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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收園區(qū)內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的預(yù)約信息，生成目標(biāo)區(qū)域的臨時權(quán)限集；在目標(biāo)人員到達(dá)園區(qū)入口閘機(jī)處時，抓取目標(biāo)人員的多模態(tài)特征作為臨時權(quán)限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對歷史數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓(xùn)練完成的預(yù)測模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風(fēng)險預(yù)測結(jié)果?；谑?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于精英反向?qū)W習(xí)的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過實時獲取并根據(jù)當(dāng)前用戶描述信息，生成當(dāng)前適應(yīng)度評價值；通過Chebyshev混沌映射方法，對基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機(jī)種群位置樣本進(jìn)行初始化處理，得到隨機(jī)種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種信貸評級模型的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計算框架對Apriori算法進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)Apriori算法；基于目標(biāo)Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息，對每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進(jìn)行對應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理；對預(yù)處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法，涉及軌道車輛設(shè)備檢修管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：檢修計劃管理模塊，用于根據(jù)軌道車輛運營數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù)，確定車輛檢修計劃；檢修調(diào)度管理模塊，用于根據(jù)車輛檢修計劃，確定檢修需求單；檢修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲運輸控制的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉儲物流中心運輸控制系統(tǒng)，包括，動態(tài)路徑規(guī)劃模塊，基于采集的實時物流設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過生成動態(tài)路徑，并接收設(shè)備執(zhí)行層的反饋信號進(jìn)行實時修正；以及，模塊化控制架構(gòu)，利用信號傳輸實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于標(biāo)準(zhǔn)化病人問診訓(xùn)練的考評方法，屬于醫(yī)學(xué)教育技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：實時獲取訓(xùn)練者或考核者與標(biāo)準(zhǔn)化病人之間的問診交互信息；基于多模態(tài)分析模型對問診交互信息進(jìn)行識別和分析，生成交互特征數(shù)據(jù)；通過生成式AI模型動態(tài)生成實時病例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多步回報A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)梯級水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng)，以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護(hù)為協(xié)同優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建動態(tài)權(quán)重可調(diào)的多目標(biāo)獎勵函數(shù)；采用未來多步累積獎勵作為改進(jìn)A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回報，通過未來多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及燃?xì)獍踩O(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃?xì)獍踩R精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過實時采集燃?xì)鈹?shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶屬性生成時空對齊的實時數(shù)據(jù)流，采用動態(tài)時間規(guī)整算法對歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場景，基于用戶用氣場景和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的電廠機(jī)組狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集和處理火力發(fā)電機(jī)組歷史運行數(shù)據(jù)，基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機(jī)組重點運行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機(jī)組重點運行狀態(tài)參數(shù)庫，通過過往火力發(fā)電機(jī)組運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種濱海植被護(hù)岸效能的評估方法，包括以下步驟：S1：基于進(jìn)行現(xiàn)場測量或使用遙感數(shù)據(jù)，采集目標(biāo)海岸的氣象水文要素，及地形地貌數(shù)據(jù)；S2：量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù)，包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài)；S3：構(gòu)建潮汐水動力?植被耦合模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法，涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取觀測區(qū)域的遙感影像，并對遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到增強(qiáng)圖像；劃分出不同的生態(tài)區(qū)域；提取地面觀測數(shù)據(jù)；將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機(jī)器人編隊路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖；以編隊中心或參考點的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點和目標(biāo)點，基于中心點或參考點計算推導(dǎo)每個機(jī)器人具體的起始位置和目標(biāo)位置，同時明確多機(jī)器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)，包括用戶端設(shè)備、中央服務(wù)器和智能儲物柜群，用戶端設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)與中央服務(wù)器進(jìn)行通訊，中央服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)與智能儲物柜群進(jìn)行通訊。一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預(yù)測領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：分布式數(shù)據(jù)庫模塊提供API接口實時查詢和批量加載；負(fù)荷預(yù)測模塊，采用不同預(yù)測時間段對應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測模型，進(jìn)行對應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測，并通過輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關(guān)系推理方法，基于多門控機(jī)制與實體對象屬性信息的交通類知識表示學(xué)習(xí)模型，專門針對軟知識表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息，避免外部噪聲干擾；通過輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號進(jìn)行情緒解碼，相較于基于腦電信號的情緒解碼更具有可靠性。通過構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練后的情緒解碼模型，僅需少量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)就能完成個性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質(zhì)領(lǐng)域，包括多尺度數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實驗標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展預(yù)測方法，屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學(xué)行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定或擬合的問題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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