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								      本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：首先構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；其次獲取各實(shí)體的實(shí)體特征拓?fù)浼案黠L(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)屬性拓?fù)洌蛔詈蠡谌愅負(fù)溆?xùn)練韌性評(píng)估模型，輸出供應(yīng)鏈實(shí)體針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的抗風(fēng)險(xiǎn)韌性系數(shù)。如此設(shè)計(jì)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲(chǔ)能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體涉及儲(chǔ)能配置優(yōu)化領(lǐng)域，包括基于儲(chǔ)能節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證行為生成認(rèn)證行為快照，所述認(rèn)證行為快照包括認(rèn)證發(fā)起者標(biāo)識(shí)、目標(biāo)身份標(biāo)識(shí)、角色切換標(biāo)志、認(rèn)證時(shí)間戳和認(rèn)證類型標(biāo)簽；根據(jù)所述認(rèn)證行為快照...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng)，包括：首先獲取大宗散貨運(yùn)輸任務(wù)并通過任務(wù)特征抽取網(wǎng)絡(luò)提取待調(diào)度任務(wù)特征；獲取待選運(yùn)力的運(yùn)力屬性數(shù)據(jù)并通過運(yùn)力特征抽取網(wǎng)絡(luò)生成待選運(yùn)力特征；篩選調(diào)度優(yōu)先級(jí)系數(shù)高于基準(zhǔn)值的優(yōu)選運(yùn)力，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計(jì)算機(jī)，可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器；與第二量子比特連接第二連接器，作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器，作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器，第一電容板與第一連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動(dòng)終端數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段，對(duì)目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，并結(jié)合硬件特性預(yù)測(cè)每個(gè)算子的執(zhí)行時(shí)間和數(shù)據(jù)傳輸開銷；在在線階段，任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng)，該方法包括：利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)病歷文本進(jìn)行語義理解，識(shí)別關(guān)鍵臨床特征；提取所述關(guān)鍵臨床特征，并對(duì)所述提取的關(guān)鍵臨床特征進(jìn)行向量化處理；基于規(guī)則引擎和所述關(guān)鍵臨床特征對(duì)病例文本進(jìn)行句...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了考慮彎曲效應(yīng)的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評(píng)估方法，首先，根據(jù)列車所在車道和車廂數(shù)目區(qū)分荷載工況，綜合考慮彎曲效應(yīng)的影響，通過分析列車橫向位置對(duì)吊桿疲勞損傷的影響程度，簡(jiǎn)化評(píng)估方法；然后，提取各種工況下最短吊桿的軸向應(yīng)變ε<...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種針對(duì)輸電線路的脫冰仿真方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法具體為：獲取目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集；基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計(jì)算目標(biāo)輸電線路的線路初始應(yīng)力；結(jié)合特征數(shù)據(jù)集和線路初始應(yīng)力，基于改變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種浸沒式噴射推進(jìn)器低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)方法，屬于船舶工程領(lǐng)域；方法步驟包括：建立艇體?浸沒式噴射推進(jìn)器耦合系統(tǒng)的三維流場(chǎng)模型；對(duì)所述三維流場(chǎng)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)模型；設(shè)定初始條...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種散熱器的布置方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)住宅的基礎(chǔ)信息，基礎(chǔ)信息包括目標(biāo)住宅中每個(gè)區(qū)塊的類型標(biāo)識(shí)、家具參數(shù)、建筑構(gòu)件參數(shù)，建筑構(gòu)件參數(shù)包括墻體參數(shù)、窗體參數(shù)和門體參數(shù)；根據(jù)每個(gè)區(qū)塊的類型標(biāo)識(shí)，確定散熱器的待布置區(qū)域；根據(jù)待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，公開了一種住宅加壓送風(fēng)系統(tǒng)的生成方法及其裝置、設(shè)備，該方法通過讀取目標(biāo)建筑的BIM模型數(shù)據(jù)，提取空間結(jié)構(gòu)信息；基于空間信息和對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)類型確定風(fēng)量的計(jì)算方式并計(jì)算送風(fēng)量，基于送風(fēng)量匹配風(fēng)機(jī)參數(shù)；根據(jù)構(gòu)件信息和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖元網(wǎng)格的生成方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)圖紙，并識(shí)別目標(biāo)圖紙中的圖元，圖元至少包括邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元；根據(jù)邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元，生成至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)域；根據(jù)圖元的圖元信息和預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化算法，在目標(biāo)圖紙中生成圖元對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能與安全測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種計(jì)算機(jī)性能安全測(cè)試方法及系統(tǒng)；具體為：實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)、行為特征與安全事件數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用高斯混合模型對(duì)降維后的行為特征進(jìn)行聚類建模以建立正常行為模式簇，結(jié)合隱馬爾可夫模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種病毒庫檢測(cè)驗(yàn)證與持續(xù)更新方法，包括如下步驟：下載ClamAV最新的病毒庫數(shù)據(jù)部署到目標(biāo)系統(tǒng)中，并驗(yàn)證更新是否成功；通過分類器將最新的病毒庫數(shù)據(jù)分為已知病毒和未知病毒兩類，將未知病毒標(biāo)記為潛在新型惡意軟件并注入到Infecti...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種開源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權(quán)方法，包括：在開源系統(tǒng)框架層創(chuàng)建自定義服務(wù)，自定義服務(wù)提供至少一個(gè)自定義接口；建立加密存儲(chǔ)的鑒權(quán)白名單文件，包括需要授權(quán)的應(yīng)用的包名和簽名指紋信息；在自定義接口中集成鑒權(quán)觸發(fā)機(jī)制，當(dāng)外部應(yīng)用調(diào)用自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧監(jiān)督管理系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括多源數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)地區(qū)的財(cái)政、社保、民政、農(nóng)業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括民生資金的分配計(jì)劃、受益人名單、資金發(fā)放記錄和銀行流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于圖優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融合方法及裝置，包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征；基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏板余熱耦合發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，方法包括采集運(yùn)行原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類去噪處理；對(duì)去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和融合，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)建立健康指數(shù)模型，計(jì)算健康指數(shù)并與閾值對(duì)比；健康指數(shù)異常時(shí)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N智能駕駛數(shù)據(jù)分析方法及其系統(tǒng)、裝置和車輛，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過獲取人工駕駛數(shù)據(jù)集并進(jìn)行缺失補(bǔ)全、矩陣轉(zhuǎn)置與歸一化處理，構(gòu)建具有場(chǎng)景類型標(biāo)注的數(shù)據(jù)矩陣，并結(jié)合實(shí)時(shí)采集的智能駕駛數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)閾值自適應(yīng)檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多元時(shí)序數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于時(shí)序數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，獲取待檢測(cè)的多元時(shí)序數(shù)據(jù)；利用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測(cè)模型對(duì)獲取的待檢測(cè)的多元時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到異常檢測(cè)結(jié)果；其中，所述檢測(cè)模型包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征增強(qiáng)單元、時(shí)序建模單...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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