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          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的盾構(gòu)智能輔助選型系統(tǒng)及方法。所述選型系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、規(guī)則知識(shí)庫(kù)模塊、大模型推理模塊和結(jié)果生成模塊;本發(fā)明面向盾構(gòu)施工中地質(zhì)條件復(fù)雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實(shí)問題,構(gòu)建了一個(gè)融合規(guī)則知識(shí)庫(kù)、深度學(xué)習(xí)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種大模型對(duì)話方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決采用線性對(duì)話流對(duì)話時(shí),容易導(dǎo)致上下文信息冗余與混亂,進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)話效率較低的問題。該大模型對(duì)話方法包括:獲取用戶輸入的問題信息;獲取本次對(duì)話的對(duì)話類型;對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種茶樹種質(zhì)資源圃管理方法,包括采用由數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)運(yùn)行模塊、系統(tǒng)顯示模塊、外接端口模塊組成的茶樹種質(zhì)資源圃管理系統(tǒng),通過對(duì)茶樹種質(zhì)資源圃的整體平面數(shù)據(jù)和各區(qū)塊分布數(shù)據(jù)、結(jié)合氣象站及土壤墑情信息數(shù)據(jù)、入圃的茶樹...
          • 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...
          • 本申請(qǐng)涉及一種充電站運(yùn)營(yíng)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(yíng)數(shù)據(jù);基于歷史運(yùn)營(yíng)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...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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;...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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(kù),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(kù)進(jìn)行分析,獲...
          • 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)...
          • 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,...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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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