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								      本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻(xiàn)分配和分布式碳交易技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多主體協(xié)作博弈的虛擬電廠低碳議價(jià)優(yōu)化方法，通過構(gòu)建多虛擬電廠?負(fù)荷聚合商MVPP?LA合作聯(lián)盟框架，整合風(fēng)力、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)及儲(chǔ)能系統(tǒng)，增強(qiáng)供需互動(dòng)，并構(gòu)建基于能量交互的碳排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種充電站運(yùn)營方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取多個(gè)樣本充電站對(duì)應(yīng)的歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)；基于歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始策略預(yù)測(cè)模型；對(duì)初始策略預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的策略預(yù)測(cè)模型；獲取目標(biāo)充電站中多個(gè)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)、公交車和出租車的應(yīng)急響應(yīng)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于應(yīng)急調(diào)度領(lǐng)域。本發(fā)明分析無人機(jī)的應(yīng)急響應(yīng)模式，并建立聯(lián)合公交車出租車軌跡時(shí)空約束下無人機(jī)應(yīng)急響應(yīng)能耗模型，提出一種參與型中繼出租車招募模型，建立考慮響應(yīng)延誤、響應(yīng)持續(xù)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖文數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的數(shù)字化企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，用以基于全面多元的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，融合動(dòng)態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報(bào)告，提升圖文生成的全面性、動(dòng)態(tài)性和決策指導(dǎo)性，從而有效指導(dǎo)企業(yè)管理系統(tǒng)進(jìn)行供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取針對(duì)目標(biāo)任務(wù)的工作流生成請(qǐng)求；基于工作流生成請(qǐng)求與預(yù)先訓(xùn)練的第一模型，確定目標(biāo)任務(wù)的子任務(wù)節(jié)點(diǎn)和子任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系；子任務(wù)節(jié)點(diǎn)用于表征子任務(wù)節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種審批流程的管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有的流程審批靈活性較差、效率較低的問題。該方法包括：接收到發(fā)起人發(fā)起的目標(biāo)審批請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)目標(biāo)審批請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的審批流程模版創(chuàng)建目標(biāo)審批流程實(shí)例；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于區(qū)塊鏈非同質(zhì)化代幣的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)字資產(chǎn)分層確權(quán)與交易方法，包括：在種植端，在區(qū)塊鏈上將農(nóng)產(chǎn)品種植環(huán)境參數(shù)鑄造成種植信息NFT；在農(nóng)產(chǎn)品加工階段，在區(qū)塊鏈上將果實(shí)信息鑄造成產(chǎn)品NFT，并通過自下而上將每...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車網(wǎng)互動(dòng)供能的計(jì)算方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)電動(dòng)汽車的電池能量數(shù)據(jù)、供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù)；根據(jù)供能可用性數(shù)據(jù)和供能意愿影響因子數(shù)據(jù)，從目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)電動(dòng)汽車中確定出目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合物理先驗(yàn)與反饋增強(qiáng)的薄云去除方法，本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復(fù)原模塊和空間細(xì)節(jié)增強(qiáng)判別器；大氣散射復(fù)原模塊提取大氣光值和透射率圖，提供物理先驗(yàn)知識(shí)；將提取到的大氣光值、透射率圖與特征融合殘差去云生成器輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像清晰度判斷方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：確定圖像的梯度信息和拉普拉斯算子信息，梯度信息用于表示圖像的清晰度，拉普拉斯信息用于表示圖像的清晰度；根據(jù)預(yù)設(shè)圖像輪廓檢測(cè)算法，確定清晰度權(quán)重系數(shù)；根據(jù)梯度信息、拉普拉斯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域，具體為一種鋁型材鋸切斷面質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)；所述方法包括以下步驟：獲取樣本鋸切斷面數(shù)據(jù)以及監(jiān)測(cè)鋸切斷面數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本鋸切斷面數(shù)據(jù)，獲得樣本數(shù)據(jù)庫，對(duì)監(jiān)測(cè)鋸切斷面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得監(jiān)測(cè)匹配關(guān)系；對(duì)樣本數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種面向動(dòng)態(tài)目標(biāo)的重心軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，預(yù)測(cè)方法包括：S1、對(duì)至少兩部相機(jī)所采集的同一目標(biāo)的圖像幀進(jìn)行幀對(duì)齊處理，兩部相機(jī)的光軸正交；S2、對(duì)幀對(duì)齊的圖像幀進(jìn)行空間對(duì)齊，獲取目標(biāo)不同活動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雜化計(jì)算方式的場(chǎng)景拆分方法及裝置。其中，該方法包括：獲取物理場(chǎng)景信息和光學(xué)場(chǎng)景信息；根據(jù)物理場(chǎng)景信息得到場(chǎng)景奇異區(qū)域；將場(chǎng)景奇異區(qū)域輸入圖像映像矩陣，得到光學(xué)識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)光學(xué)場(chǎng)景信息和光學(xué)識(shí)別數(shù)據(jù)，對(duì)原始圖像進(jìn)行拆分，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時(shí)序transformer和GAN的SAR到光學(xué)翻譯方法，包括以下步驟：采集SAR和光學(xué)遙感圖像，構(gòu)建遙感圖像時(shí)間序列集；對(duì)時(shí)間序列集進(jìn)行預(yù)處理，形成數(shù)據(jù)集；采用GAN網(wǎng)絡(luò)為模型基礎(chǔ)框架，分別構(gòu)建生成器和判別器；選取最小二乘生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖結(jié)構(gòu)的館藏書刊文字污點(diǎn)修復(fù)方法和系統(tǒng)，旨在高效修復(fù)館藏書刊文字圖像中的污點(diǎn)，提升文字識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。具體而言，該方法首先利用PPOCRLabel軟件對(duì)原始館藏書刊圖像進(jìn)行精細(xì)化標(biāo)注，精準(zhǔn)提取包含字符信息的圖像數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及信息提取領(lǐng)域，提供一種信息提取方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理圖像，并對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行尺度變換，得到至少一個(gè)尺度的待增強(qiáng)圖像；將各所述待增強(qiáng)圖像輸入對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，得到各個(gè)尺度的所述待增強(qiáng)圖像對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈的汽車行駛工況構(gòu)建方法，包括：1)獲取汽車運(yùn)行狀態(tài)；2)對(duì)汽車運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)進(jìn)行聚類，得到不同聚類工況；3)基于“速度?加速度?Jerk”三參數(shù)馬爾科夫鏈法構(gòu)建各聚類工況模擬結(jié)果；4)拼接各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于多模型層級(jí)的用戶意圖分類方法、裝置、車輛及介質(zhì)，其中，方法包括：獲取用戶的語音指令；對(duì)語音指令進(jìn)行解碼轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)，并將文本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的意圖分類模型中，得到匹配結(jié)果，以基于匹配結(jié)果的置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車載語音交互方法、裝置、車輛、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中，方法包括：獲取用戶語音指令；將用戶語音指令轉(zhuǎn)換為SQL查詢語句，并將SQL查詢語句輸入預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫，將預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果傳遞至預(yù)設(shè)的混合專家模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于混合測(cè)序的低頻突變檢測(cè)方法，屬于生物信息學(xué)與基因檢測(cè)領(lǐng)域，適用于大規(guī)模人群疾病低頻突變的篩查與檢測(cè)。該方法包括如下步驟：首先根據(jù)待測(cè)樣本總數(shù)與目標(biāo)突變頻率設(shè)計(jì)特定的編碼矩陣，并通過編碼矩陣對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行混合；然后對(duì)各混合...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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