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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶訴求與停電事件關(guān)聯(lián)分析方法，包括以下步驟：收集并預(yù)處理客戶訴求數(shù)據(jù)、停電事件數(shù)據(jù)、電力設(shè)備信息及電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)；構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將圖結(jié)構(gòu)輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；收集實(shí)時(shí)的客戶訴求數(shù)據(jù)和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)挖掘與閾值效應(yīng)的綜合性城市韌性調(diào)控方法，包括：通過搜集的城市韌性影響因素?cái)?shù)據(jù)，完成城市韌性評(píng)估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過分析城市基本調(diào)控要素的內(nèi)在特性，構(gòu)建一種測算城市韌性關(guān)鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質(zhì)預(yù)測方法。采集養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)，建立數(shù)據(jù)集，完成預(yù)處理；通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)Tent的混沌映射；通過將樽海鞘群算法與改進(jìn)Tent混沌映射進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)改進(jìn)樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種ArUco二維碼角點(diǎn)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及二維碼角點(diǎn)識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建多個(gè)預(yù)設(shè)卷積核尺寸下的L型卷積算子集合；L型卷積算子集合包括一個(gè)基礎(chǔ)L型卷積算子以及多個(gè)變形L型卷積算子；所述基礎(chǔ)L型卷積算子為算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數(shù)字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng)，用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)的文本信息處理。該方法包括：基于神經(jīng)科學(xué)大腦皮層語義分區(qū)原理構(gòu)建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的文本結(jié)構(gòu)化信息生成方法；該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并對(duì)第一大模型進(jìn)行微調(diào)，生成結(jié)構(gòu)化模式；準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集的方式包括人機(jī)結(jié)合方式與大模型反向生成文本方式；引入RAG機(jī)制對(duì)第一大模型生成的結(jié)構(gòu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)葉可調(diào)式軸流風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)機(jī)喘振預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，用于解決目前的喘振預(yù)警方法的前瞻性較弱，對(duì)工作人員經(jīng)驗(yàn)的依賴較高，無法適應(yīng)當(dāng)前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動(dòng)化需求的技術(shù)問題。方法包括：構(gòu)建動(dòng)葉可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種多向等截面特征并行驅(qū)動(dòng)的三維結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法，步驟為：（1）針對(duì)待優(yōu)化結(jié)構(gòu)的各個(gè)等截面拉伸或掃略方向，在對(duì)應(yīng)的二維截面內(nèi)定義均勻分布的單向設(shè)計(jì)變量，單向設(shè)計(jì)變量依次經(jīng)分組降維圓柱濾波器進(jìn)行密度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種復(fù)合切割裝置混氣嘴的自動(dòng)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法通過對(duì)切割頭氣路模型的流體分析，形成流場模型，再結(jié)合模擬輸入計(jì)算輸出的方式來確定混氣配比的結(jié)果，從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標(biāo)來自動(dòng)調(diào)整混氣嘴尺寸和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于MIC復(fù)雜機(jī)電管綜的施工方法，屬于建筑機(jī)電安裝技術(shù)領(lǐng)域，包括S1.前期準(zhǔn)備與BIM深化設(shè)計(jì)；(1)圖紙準(zhǔn)備與現(xiàn)場勘察；(2)分析機(jī)電設(shè)備與管線；初步確定機(jī)電設(shè)備與管線的選型與數(shù)量；(3)機(jī)械通風(fēng)需求分析；初步確定機(jī)械通風(fēng)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及訪問控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種云環(huán)境下大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)系統(tǒng)；包括數(shù)據(jù)輸入接口單元、自適應(yīng)加密存儲(chǔ)單元、智能訪問控制單元、協(xié)同隱私計(jì)算單元，其中：數(shù)據(jù)輸入接口單元：用于負(fù)責(zé)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化接入，并通過規(guī)則引擎實(shí)時(shí)脫敏和差分隱私噪聲注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度變換低秩張量恢復(fù)的北斗時(shí)空數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法，涉及時(shí)空大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明將基于迭代優(yōu)化算法的變換低秩張量恢復(fù)步驟進(jìn)行簡化和提取，借鑒深度展開網(wǎng)絡(luò)的思想，將迭代優(yōu)化過程展開成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層，并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種幾何形狀擬合算法精度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：輸入幾何形狀的離散坐標(biāo)點(diǎn)集，輸出表征各幾何形狀的一組擬合特征參數(shù)；對(duì)輸入的離散坐標(biāo)點(diǎn)集，使用對(duì)應(yīng)形狀的標(biāo)準(zhǔn)擬合程序進(jìn)行處理，輸出表征該形狀的一組參考特征參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線上助殘關(guān)鍵詞搜索綜合服務(wù)提供方法及系統(tǒng)，用于智能服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于多模態(tài)無障礙交互模式，獲取用戶的輸入查詢信息；利用助殘領(lǐng)域?qū)Ｓ迷~典，對(duì)查詢信息進(jìn)行預(yù)處理，得到主題備選詞匯，基于主題備選詞匯構(gòu)建動(dòng)態(tài)加權(quán)的主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于文件系統(tǒng)操作日志的增量備份方法及系統(tǒng)，包括：判斷當(dāng)前是否為第一次備份；全目錄掃描備份目標(biāo)，讀取目標(biāo)文件的內(nèi)容并且基于內(nèi)容的可變長度分塊目標(biāo)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行哈希去重，將所得的分塊數(shù)據(jù)和索引信息存儲(chǔ)至存儲(chǔ)設(shè)備，結(jié)束操作；讀取前序...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N內(nèi)存控制方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，本申請中的內(nèi)存控制方法包括：響應(yīng)內(nèi)存控制請求，利用目標(biāo)采集頻率采集目標(biāo)運(yùn)行進(jìn)程的內(nèi)存占用數(shù)據(jù)；根據(jù)所述內(nèi)存占用數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)內(nèi)存使用閾值確定所述目標(biāo)運(yùn)行進(jìn)程的內(nèi)存狀態(tài)參數(shù)；根據(jù)所述內(nèi)存狀態(tài)參數(shù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種雙CPU通信控制系統(tǒng)，涉及CPU通信技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過引入雙向任務(wù)請求機(jī)制和多優(yōu)先級(jí)任務(wù)隊(duì)列，實(shí)現(xiàn)了主副CPU之間的對(duì)等任務(wù)交互與異步執(zhí)行。系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)初始化任務(wù)隊(duì)列，并通過任務(wù)發(fā)送與接收服務(wù)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的高效傳遞。任務(wù)隊(duì)列支持...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向組合優(yōu)化問題的結(jié)構(gòu)可感知的代碼生成方法及系統(tǒng)，方法包括步驟S1：使用訓(xùn)練完畢的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取求解問題的特征結(jié)構(gòu)；步驟S2：將所述特征結(jié)構(gòu)與自然語言提示共同生成優(yōu)化代碼，以生成結(jié)構(gòu)可感知的代碼；步驟S3：對(duì)代碼進(jìn)行迭代優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N溶解器負(fù)壓控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及溶解器負(fù)壓控制領(lǐng)域，根據(jù)本申請的方法包括：基于預(yù)設(shè)的溫度獲取機(jī)制，實(shí)時(shí)獲取溶解器溫度數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)的壓力預(yù)測機(jī)制根據(jù)所述溫度數(shù)據(jù)預(yù)測溶解器內(nèi)的壓力變化；根據(jù)所述預(yù)測壓力變化采用預(yù)設(shè)的...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明提供一種有向符號(hào)圖下不確定MIMO多智能體系統(tǒng)的自適應(yīng)二分一致性方法，包括以下步驟：為N個(gè)智能體節(jié)點(diǎn)組成的多智能體系統(tǒng)建立包括不確定性參數(shù)的MIMO動(dòng)力學(xué)模型和有向符號(hào)圖，其中有向符號(hào)圖中的正值邊表示智能體間的合作關(guān)系，負(fù)值邊表示智能體...
								
            
							
            
							
						
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