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								      本發(fā)明公開一種基于納什博弈和動態(tài)耦合的智能體在線自主協(xié)作調度方法，針對現(xiàn)有技術對集中式設備與全局通信網(wǎng)絡過度依賴和智能體靜態(tài)耦合關系僵化等問題，提出智能體通過局部通信與局域納什均衡博弈達成調度共識；動態(tài)耦合機制支持智能體按需上下線，并實時同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物料齊套的智能排產(chǎn)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的構件主材信息，分析物料套料與待排產(chǎn)構件主材之間的齊套關系，以最大化齊套構件生產(chǎn)數(shù)目為目標，得到主材物料加工順序，并計算構件加工順序；基于構件加工順序以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種網(wǎng)絡相關違法行為的防控方法、裝置及存儲介質，包括：獲取網(wǎng)絡相關風險數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡相關風險數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉換和特征選擇，得到預處理后的多源異構數(shù)據(jù)；將多源異構數(shù)據(jù)輸入到涉網(wǎng)易感人群分類模型，確定涉網(wǎng)易感人群大數(shù)據(jù)畫像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種網(wǎng)約車訂單處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質，所屬領域為網(wǎng)約車技術領域，所述方法包括：接收網(wǎng)約車訂單，基于網(wǎng)約車的當前位置和網(wǎng)約車訂單的起始位置，確定對網(wǎng)約車進行等待補償?shù)拈_始時間節(jié)點；確定對網(wǎng)約車進行等待補償?shù)奶嵝褧r間節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種樣本生成方法、目標大語言模型的訓練方法、任務處理方法及裝置。樣本生成方法包括：獲取目標任務場景下利用大語言模型調用工具執(zhí)行任務時所需的多個調用參數(shù)、工具對應的平臺的多個平臺屬性以及第一提示文本；將多個調用參數(shù)、多個平臺屬性以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及讀碼器技術領域，公開了一種讀碼器檢測系統(tǒng)，該讀碼器檢測系統(tǒng)包括：承載板，用于設置識別碼；第一反射鏡，設置于承載板上方，第一反射鏡用于反射識別碼；讀碼器，設置于承載板上，讀碼器設置有功能燈，讀碼器用于在識別到第一反射鏡反射的識別碼后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于語義理解的多語言情感識別方法，通過三階段創(chuàng)新框架實現(xiàn)跨語言情感分析，采用改進的相對位置編碼分離語義與情感特征；利用Hofstede文化維度構建錨點向量，通過損失函數(shù)實現(xiàn)文化敏感的向量空間對齊；結合權力距離與個人主義差異動態(tài)調...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本糾錯方法及相關裝置、設備和存儲介質，其中，文本糾錯方法包括：基于原始文本進行第一糾錯，得到第一文本；基于原始文本與第一文本進行比對，得到第一糾錯執(zhí)行的糾錯操作涉及的文字對；其中，文字對包含：原始文本中相比于第一文本被修改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的機房空間能耗預測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：(a)構建目標機房的三維數(shù)字孿生模型，并基于計算流體力學CFD仿真生成時序仿真數(shù)據(jù)；(b)對時序仿真數(shù)據(jù)進行預處理；(c)構建并訓練一長短時記憶LSTM網(wǎng)絡模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實測譜的熱端盤壽命試驗譜編制方法，具體步驟包括：首先對發(fā)動機所有轉速及溫度譜進行峰谷值識別及小載荷去除。其次，對轉速峰值與溫度峰值數(shù)據(jù)及轉速谷值與溫度谷值數(shù)據(jù)進行匹配，并以最小二乘法以一維線性函數(shù)分別擬合發(fā)動機實測譜中溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命評定譜編制方法和系統(tǒng)，其中方法包括將航空發(fā)動機的每個典型任務剖面的轉速轉換為應力；確定所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣；將所有典型任務剖面的應力均幅值循環(huán)矩陣中的循環(huán)載荷類型劃分為主波和二級波；將主波編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于曲紋折紙的多面體多穩(wěn)態(tài)結構，包括第一子結構和第二子結構；第一子結構由八個剛性三角形面板通過轉動副連接形成的多面體框架，剛性三角形面板為正三角形且邊長為a；第二子結構由六個可變形曲紋折紙單元組成，每個曲紋折紙單元由三個曲邊面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機冷端盤壽命試驗評定譜編制方法和系統(tǒng)，方法中通過獲取目標發(fā)動機的實測飛行剖面，進行雨流計數(shù)和濾波預處理，提取載荷循環(huán)的均幅值對；基于聚類分析將次級循環(huán)劃分為多級載荷，并通過等效轉換將二維載荷譜降維為一維；結合等損傷原則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機程序塊譜載荷等級確定方法、系統(tǒng)計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品，其中方法包括對航空發(fā)動機的每個飛行剖面進行雨流計數(shù)，得到多個載荷循環(huán)的均值和幅值，以作為每個載荷循環(huán)的均幅值對；以目標飛行剖面中最大載荷對應的載荷歷程時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIGC的親子游景區(qū)推薦系統(tǒng)，屬于旅游推薦系統(tǒng)技術領域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、智能分類模塊、專家組件模塊以及決策推送模塊，專家組件模塊包括用戶分析模塊、學科教育模塊、素質科普模塊以及交通環(huán)境模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取景區(qū)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種超圖匹配方法，根據(jù)查詢超圖中每個查詢超邊的屬性，在數(shù)據(jù)超圖中確定與每個查詢超邊匹配的候選超邊集，并在對查詢超邊和候選超邊集中的候選超邊進行同構計算之前，根據(jù)每個查詢超邊在查詢超圖中的鄰居查詢超邊，在候選超邊集中剔除掉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于LLAVA大模型和圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，僅用文本來理解圖片的語義信息較為單一，難以全面捕捉復雜場景中的深層含義，將文本提示和原始圖片數(shù)據(jù)輸入進LLAVA大模型中，得到新的對圖像的描述文本，從而將大模型融入模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多視圖的文本分類模型的多階段訓練方法及系統(tǒng)，包括：對原始文本數(shù)據(jù)進行掩碼處理并基于處理后的數(shù)據(jù)對預訓練模型進行初步訓練；基于全部文本數(shù)據(jù)及其對應的文本詞頻偽標簽進行第二階段中間訓練；基于預設的比例的文本數(shù)據(jù)及其對應的文本主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于BERT和貝葉斯分類器的電子戰(zhàn)裝備關系抽取方法，屬于知識圖譜關系抽取技術領域。所述方法包括：步驟S1、對文本數(shù)據(jù)進行預處理，基于分類結果添加標簽；步驟S2、構建嵌入層，利用嵌入層將中文數(shù)據(jù)轉換為向量表示；步驟S3、構建雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務的方法、裝置、存儲介質及電子設備，首先將待分析的結構化數(shù)據(jù)及所述結構化數(shù)據(jù)對應的分析指令輸入到第一大語言模型，獲得所述第一大語言模型輸出的指令分析結果，該指令分析結果用于指示所述結構化數(shù)據(jù)中所述分...
								
            
							
            
							
						
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