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								      本發(fā)明涉及陣列天線技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的稀疏陣列構(gòu)型方法，建立稀疏陣列種群集合，其中，稀疏陣列種群集合包括：多個(gè)稀疏陣列種群，稀疏陣列種群由多個(gè)粒子陣元組成。獲取各個(gè)稀疏陣列種群對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)。基于共生策略的改進(jìn)粒子群算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種報(bào)表更新方法及裝置，涉及報(bào)表更新技術(shù)領(lǐng)域，主要目的在于提高報(bào)表更新的實(shí)時(shí)性，以實(shí)現(xiàn)客戶(hù)端及時(shí)使用到最新的報(bào)表數(shù)據(jù)；主要技術(shù)方案包括：若實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)到報(bào)表系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)源中存在用于更新報(bào)表的報(bào)表更新數(shù)據(jù)，則確定報(bào)表更新數(shù)據(jù)在報(bào)表系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于TCN與GAN融合的汽車(chē)碰撞頭部加速度曲線預(yù)測(cè)系統(tǒng)和方法，包括述加速度數(shù)據(jù)生成模塊、深層時(shí)序特征提取模塊、端到端加速度曲線回歸模塊，并且結(jié)合了線學(xué)習(xí)機(jī)制、動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整與自適應(yīng)更新策略、基于模型性能監(jiān)控與回退機(jī)制進(jìn)行更新。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種具有浮點(diǎn)協(xié)處理器的二值化網(wǎng)絡(luò)加速器及可編程控制方法，通過(guò)在片上集成浮點(diǎn)協(xié)處理器，顯著提升對(duì)額外浮點(diǎn)運(yùn)算的支持能力。加速器采用三階段流水線架構(gòu)，分別處理卷積前浮點(diǎn)運(yùn)算、二值化卷積、卷積后浮點(diǎn)運(yùn)算，各階段由專(zhuān)門(mén)的控制模塊協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次規(guī)劃任務(wù)求解方法及裝置，包括：獲取二次規(guī)劃任務(wù)，基于二次規(guī)劃任務(wù)確定約束類(lèi)型，基于約束類(lèi)型構(gòu)建二次規(guī)劃問(wèn)題；基于二次規(guī)劃問(wèn)題構(gòu)建殘差向量，并基于殘差向量構(gòu)建標(biāo)量值增益；基于標(biāo)量值增益、二次規(guī)劃問(wèn)題和激勵(lì)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種故障診斷方法、服務(wù)器及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，故障診斷方法包括：獲取目標(biāo)采集數(shù)據(jù)、故障反饋信息及充電樁日志，根據(jù)目標(biāo)采集數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)充電樁故障，得到故障預(yù)測(cè)結(jié)果，根據(jù)故障反饋信息、充電樁日志及預(yù)設(shè)故障推理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的自省方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該基于大模型的自省方法包括：獲取用戶(hù)的輸入信息；對(duì)所述輸入信息進(jìn)行意圖識(shí)別，得到意圖識(shí)別信息；根據(jù)所述意圖識(shí)別信息，確定所述意圖識(shí)別信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)指令類(lèi)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于陳舊度感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新方法，包括對(duì)具備數(shù)據(jù)更新機(jī)制的時(shí)效敏感型聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)建模；服務(wù)器與客戶(hù)端進(jìn)行博弈，就服務(wù)器的支付激勵(lì)、歷史數(shù)據(jù)保留比例和新數(shù)據(jù)收集量達(dá)成協(xié)議；服務(wù)器與客戶(hù)端按照協(xié)議執(zhí)行數(shù)據(jù)更新，并利用更新后的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了居家養(yǎng)老服務(wù)的預(yù)約處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，涉及數(shù)字醫(yī)療和金融管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用戶(hù)的預(yù)約請(qǐng)求，從預(yù)約請(qǐng)求中獲取待預(yù)約的服務(wù)類(lèi)型，基于預(yù)設(shè)的服務(wù)人員的服務(wù)能力標(biāo)簽，確定與服務(wù)類(lèi)型匹配的多個(gè)候選服務(wù)人員；獲取每個(gè)候選...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及土地規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種土地利用類(lèi)型適宜性評(píng)價(jià)方法，所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域中各個(gè)采樣點(diǎn)屬性；其中，所述采樣點(diǎn)屬性包括坡度、有效土層、成土母質(zhì)類(lèi)型、降雨量、表層土壤有機(jī)質(zhì)、表層土壤pH、表層土壤質(zhì)地；確定采樣點(diǎn)中各個(gè)屬性的分?jǐn)?shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)定價(jià)的電轉(zhuǎn)氨?碳捕集耦合綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，屬于綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)可再生能源出力數(shù)據(jù)與負(fù)荷需求數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含電解制氫模塊、氨合成模塊、碳捕集模塊的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型；通過(guò)動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)限建模的電力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用以提升電力網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下的自適應(yīng)性及抗風(fēng)險(xiǎn)能力。其中，該方法包括：獲取電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)集合，對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)集合進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)限建模處理，生成用戶(hù)權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于灰色關(guān)聯(lián)度?熵權(quán)TOPSIS的多類(lèi)能源發(fā)電組合優(yōu)選方法，屬于發(fā)電組合優(yōu)化領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、建立多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，并對(duì)多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到原始組合矩陣；S2、將原始組合矩陣與熵權(quán)結(jié)合，得到加權(quán)后的組合矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種面向場(chǎng)景的軌道交通運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)方法，涉及城市軌道交通標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括對(duì)城市軌道交通標(biāo)準(zhǔn)文件和城市軌道交通作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)和分級(jí)處理，得到機(jī)器可讀標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；基于業(yè)務(wù)架構(gòu)，對(duì)機(jī)器可讀標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)拆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于車(chē)間調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于雙層優(yōu)化的可重構(gòu)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法，該方法包括以下步驟：構(gòu)建上層生產(chǎn)調(diào)度模型和下層物流調(diào)度模型的雙層調(diào)度框架；采用輕量化雙層優(yōu)化算法，通過(guò)高精度代理模型和改進(jìn)的元啟發(fā)式算法協(xié)同求解所述雙層調(diào)度模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品訂單動(dòng)態(tài)處理與配送方法，涉及物流與供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，其通過(guò)對(duì)訂單配送地址進(jìn)行聚類(lèi)，得到初始配送簇，再根據(jù)新鮮度衰減率對(duì)初始配送簇進(jìn)行排序，再結(jié)合背包算法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行規(guī)劃，從而生成最優(yōu)的配送路線。這樣，可以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種外協(xié)采購(gòu)零部件的管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)管理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：連接企業(yè)ERP系統(tǒng)，實(shí)時(shí)同步篩選采購(gòu)零部件的BOM信息、供應(yīng)商信息，并錄入返修數(shù)據(jù)、收貨數(shù)據(jù)和退貨數(shù)據(jù)，其中，錄入方式包括掃碼錄入和pc彈窗選擇錄入；進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于招聘就業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多維度分析的藍(lán)領(lǐng)崗位智能推薦方法和系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：建立覆蓋工人和崗位的多維度數(shù)據(jù)體系，所述多維度數(shù)據(jù)體系包括工人數(shù)據(jù)和崗位數(shù)據(jù)；通過(guò)多維度分析構(gòu)建工人畫(huà)像和崗位需求；將工人畫(huà)像與崗位需...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)及收入不確定性的電網(wǎng)資金日支出規(guī)劃方法，方法包括：基于GRU模型構(gòu)建日收入預(yù)測(cè)模型，日收入預(yù)測(cè)模型用于基于未來(lái)日收入影響數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)出未來(lái)日收入預(yù)測(cè)值；基于日收入預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出的未來(lái)日收入預(yù)測(cè)值，以資金余額變異系數(shù)最低、資金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體公開(kāi)了基于大語(yǔ)言模型的碳酸鋰價(jià)格預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融預(yù)測(cè)與智能決策支持技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先采集數(shù)值型和文本型數(shù)據(jù)并處理，數(shù)值型數(shù)據(jù)構(gòu)建因果圖網(wǎng)絡(luò)，文本型數(shù)據(jù)提取事實(shí)摘要構(gòu)建新聞事件庫(kù)；然后設(shè)計(jì)三層遞進(jìn)式提示模板，驅(qū)動(dòng)大語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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