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								      本發(fā)明實施例涉及大數據和用戶行為預測技術領域，提供一種用戶行為預測方法、裝置、電子設備及介質，該方法包括：獲取目標用戶的第一歷史行為數據；將數據輸入至用戶行為預測模型中，通過模型預測目標用戶的未來行為以及對應的行為類型，其中，行為類型包括錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及運動意圖識別的技術領域，尤其涉及一種基于InceptionTime神經網絡的殘肢患者運動意圖識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集歷史傳感器信號以及當前傳感器信號，分別對歷史傳感器信號以及當前傳感器信號進行信號處理，得到樣本數據特征以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多時間尺度特性的系統(tǒng)建模方法、裝置、設備及介質，涉及數據處理領域。本申請的方法包括：確定待建模的目標系統(tǒng)和所述目標系統(tǒng)中的目標參數，目標系統(tǒng)（例如氣候系統(tǒng)）用于預測目標參數在任意時刻的狀態(tài)值；獲取目標參數隨時間變化的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及大數據技術領域，提供一種用戶行為預測方法、裝置、電子設備及介質，獲取目標用戶的第一歷史行為數據和目標預測任務；基于目標預測任務將第一歷史行為數據輸入至預訓練的用戶行為預測模型中預測未來目標行為；其中，用戶行為預測模型通過獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于金剛石NV色心拉曼光譜的PUF標簽及編碼方法，信息編碼控制單元與拉曼光譜儀、移動承載臺和光學成像組件均連接，用于控制移動承載臺的位移，使得光學成像組件能夠對金剛石樣品的NV色心進行高精度對焦后成像；信息編碼控制單元接收來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種網絡演化過程的確定方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取目標網絡；將目標網絡輸入至訓練好的邊生成時間預測模型中，得到目標網絡中所有邊的生成順序，邊生成時間預測模型基于第一網絡樣本集訓練得到，第一網絡樣本集中包含至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種光處理方法、電子設備、介質及程序產品，應用于光處理裝置，光處理裝置包括第一端口和第二端口，方法包括：先將第一光線輸入至第一端口，由第二端口輸出第一衍射光線；再將第一光線輸入至第二端口，由第一端口輸出第二衍射光線；第二衍射光線與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向生成式大語言模型拆分學習的數據重構攻擊防御方法，方法包括：獲取待進行數據重構攻擊防御的大語言模型拆分學習系統(tǒng)和訓練數據集；該系統(tǒng)包括部署于客戶端的底部模型和頂部模型，以及部署于服務端的主干模型；構建敏感特征解耦模塊并在前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識蒸餾和模型剪枝的模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于電力運維技術領域。本發(fā)明的模型優(yōu)化方法，包括：使用預訓練的教師模型，對大量未標注的電力運維數據進行分割及預測，生成初步的分割mask，針對所述分割mask生成領域特定的偽標簽；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種典型用能單位的局域碳排放監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集典型用能單位內部不同類型的能源消耗數據，并對所述能源消耗數據進行預處理，以獲取能源消耗處理數據；基于預設基礎碳排放因子庫確定初步碳排放因子，并基于發(fā)電能源結構和能源公司的監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的城市設施更新方法、裝置、設備及介質，涉及城市規(guī)劃技術領域，該方法包括：將劃分提示詞輸入規(guī)劃師大語言模型，得到規(guī)劃師大語言模型輸出的待規(guī)劃城市區(qū)域對應的多個社區(qū)；劃分提示詞用于指示規(guī)劃師大語言模型將待規(guī)劃城市區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于車網互動的車輛調度方法、裝置及存儲介質，應用于智能交通及智能能源技術領域，該方法包括：獲取目標城市中每個區(qū)域在當前時間步下對應的狀態(tài)信息；狀態(tài)信息包括目標城市的電網供需狀態(tài)、交通系統(tǒng)狀態(tài)及電動車輛的電池狀態(tài)；根據每個區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種組合優(yōu)化問題的求解方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取目標組合優(yōu)化問題，并將目標組合優(yōu)化問題進行序列化處理，得到問題前綴序列；將問題前綴序列輸入至訓練好的組合優(yōu)化問題求解模型中進行求解，得到目標組合優(yōu)化問題的求解結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及碳排效益評估技術領域，提供一種地鐵系統(tǒng)的碳排放效益評估方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標城市的當前人口分布確定出行需求分布；基于目標城市的公共交通服務和出行需求分布對每個出行需求進行交通方式和路線分配；基于每個出行需求的交通方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種社會經濟預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及計算機領域，該方法包括：獲取目標城市的城市知識圖譜；創(chuàng)建多個預測指標一一對應的多個大語言模型智能體；基于多個大語言模型智能體和城市知識圖譜得到每個預測指標的至少一條第一元路徑；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于模擬交通數據的碳排放預測方法、裝置和電子設備，其中方法包括：基于各車輛的出行相關數據，確定目標區(qū)域內各車輛在各時刻的速度、加速度和位置；基于車輛在各時刻的加速度、位置和質量，確定各時刻的加速能耗；基于車輛的質量、各時刻的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及料堆堆量技術領域，公開了一種料堆堆量的確定方法、裝置以及機器可讀存儲介質。方法包括：獲取目標料堆的點云數據；將點云數據進行維度轉換以及柵格化，得到點云數據對應的柵格數據；根據每個柵格中的點，構建每個柵格的四叉樹；根據目標料堆的邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種土地鹽堿化的智能監(jiān)控方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質。涉及測量技術領域，借助于土地的化學或物理性質來分析土地的鹽堿化程度。其中，方法包括：獲取監(jiān)控區(qū)域在多個時間點下的多光譜圖像數據，并將監(jiān)控區(qū)域劃分為多個候選子區(qū)域；基于多個時間點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N底座以及設置在底座頂部的預警裝置主體，所述收納組件包括設置在底座兩側內部的升降組件、設置在升降組件底部的安裝板以及設置在安裝板底部的移動輪，所述定位機構設置在預警裝置主體兩側，能夠在移動輪被收納之后對預警裝置主體進行限位，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種腐蝕速率計算方法、裝置、設備、介質及產品，涉及腐蝕科學與工程技術領域。該方法包括：根據預設的多個訓練參數，構建土壤含水率分布模型；根據土壤含水率分布模型和預設的多個土壤電阻，構建土壤電阻率含水率模型；根據土壤電阻率含水率...
								
            
							
            
							
						
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