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								      本申請涉及機器學習領(lǐng)域，公開了一種復合管界面分層應(yīng)變的預測方法及相關(guān)設(shè)備，包括：獲取復合管中基層與覆層的幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)；將幾何參數(shù)、材料參數(shù)和接觸面參數(shù)輸入預先訓練的預測模型，得到基層與覆層的分層應(yīng)變。如此，基于基層與覆層的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及流量計量技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析結(jié)果的準確性較低的問題。該科氏質(zhì)量流量計的模態(tài)分析方法包括：通過雙向流固耦合模型，確定流體壓力與結(jié)構(gòu)剛度之間的實時關(guān)系；基于...
								
            
							
            
							
						
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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)則知識庫模塊、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)條件復雜、規(guī)則多約束、專家依賴度高等現(xiàn)實問題，構(gòu)建了一個融合規(guī)則知識庫、深度學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大模型對話方法、設(shè)備、存儲介質(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話流對話時，容易導致上下文信息冗余與混亂，進而導致對話效率較低的問題。該大模型對話方法包括：獲取用戶輸入的問題信息；獲取本次對話的對話類型；對...
								
            
							
            
							
						
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								      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)存儲模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)運行模塊、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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬電廠差異化貢獻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優(yōu)化方法，通過構(gòu)建多虛擬電廠?負荷聚合商MVPP?LA合作聯(lián)盟框架，整合風力、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)及儲能系統(tǒng)，增強供需互動，并構(gòu)建基于能量交互的碳排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種充電站運營方法、裝置、計算機設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取多個樣本充電站對應(yīng)的歷史運營數(shù)據(jù)；基于歷史運營數(shù)據(jù)，構(gòu)建初始策略預測模型；對初始策略預測模型進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的策略預測模型；獲取目標充電站中多個電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機、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)明分析無人機的應(yīng)急響應(yīng)模式，并建立聯(lián)合公交車出租車軌跡時空約束下無人機應(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...
								
            
							
            
							
						
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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)，融合動態(tài)決策邏輯生成可視化圖文分析報告，提升圖文生成的全面性、動態(tài)性和決策指導性，從而有效指導企業(yè)管理系統(tǒng)進行供應(yīng)鏈動態(tài)調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工作流生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取針對目標任務(wù)的工作流生成請求；基于工作流生成請求與預先訓練的第一模型，確定目標任務(wù)的子任務(wù)節(jié)點和子任務(wù)節(jié)點之間的依賴關(guān)系；子任務(wù)節(jié)點用于表征子任務(wù)節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種審批流程的管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(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)起的目標審批請求時，根據(jù)目標審批請求對應(yīng)的審批流程模版創(chuàng)建目標審批流程實例；...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本申請涉及一種車網(wǎng)互動供能的計算方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。方法包括：獲取目標區(qū)域內(nèi)的多個電動汽車的電池能量數(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)，從目標區(qū)域內(nèi)的多個電動汽車中確定出目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合物理先驗與反饋增強的薄云去除方法，本發(fā)明包括特征融合殘差去云生成器、大氣散射復原模塊和空間細節(jié)增強判別器；大氣散射復原模塊提取大氣光值和透射率圖，提供物理先驗知識；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)預設(shè)圖像輪廓檢測算法，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)量檢測領(lǐng)域，具體為一種鋁型材鋸切斷面質(zhì)量檢測方法及系統(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，對監(jiān)測鋸切斷面數(shù)據(jù)進行分析，獲得監(jiān)測匹配關(guān)系；對樣本數(shù)據(jù)庫進行分析，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機器視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種面向動態(tài)目標的重心軌跡預測方法、系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，預測方法包括：S1、對至少兩部相機所采集的同一目標的圖像幀進行幀對齊處理，兩部相機的光軸正交；S2、對幀對齊的圖像幀進行空間對齊，獲取目標不同活動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雜化計算方式的場景拆分方法及裝置。其中，該方法包括：獲取物理場景信息和光學場景信息；根據(jù)物理場景信息得到場景奇異區(qū)域；將場景奇異區(qū)域輸入圖像映像矩陣，得到光學識別數(shù)據(jù)；根據(jù)光學場景信息和光學識別數(shù)據(jù)，對原始圖像進行拆分，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時序transformer和GAN的SAR到光學翻譯方法，包括以下步驟：采集SAR和光學遙感圖像，構(gòu)建遙感圖像時間序列集；對時間序列集進行預處理，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修復方法和系統(tǒng)，旨在高效修復館藏書刊文字圖像中的污點，提升文字識別的準確性和可靠性。具體而言，該方法首先利用PPOCRLabel軟件對原始館藏書刊圖像進行精細化標注，精準提取包含字符信息的圖像數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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