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								      本申請?zhí)峁┮环N電商平臺的報價數據處理方法、裝置、設備和存儲介質，涉及電商平臺技術領域。一種電商平臺的報價數據處理方法，包括：重置商家用戶對應的報價服務狀態(tài)，以獲取商家用戶的報價數據，其中報價數據包括商品類目信息；通過預設的數據處理模型對報價...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種參數調整方法、裝置和電子設備。其中，該方法包括：響應于接收到產品調整指令，獲取待調整產品的產品類型；響應于產品類型為預設類型，獲取待調整產品的產品標識和產品參數，其中，預設類型用于表征在待調整產品的產品參數發(fā)生變化后，新的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及跨境電商物流訂單管理技術領域，具體為一種基于大數據的跨境電商物流訂單管理方法及系統(tǒng)。首先，獲取當前跨境電商訂單和當前訂單信息；然后，將有效當前跨境電商訂單中的訂單產品信息輸入至訂單重要性評估公式，得到當前跨境電商訂單重要度；根據當...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供了一種基于智能合約和AI的施工數據自動審核方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取施工數據，對所述施工數據進行智能合約審核，判斷所述施工數據是否符合預設的施工進度標準，并根據判斷結果確定是否批準施工進度；采用計算機視覺對所述施工數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多項目間人員借調方法、裝置、設備、存儲介質及產品，涉及人員價值管理技術領域，該方法包括：對多項目中的預設項目的人員借調申請進行分析，生成借調需求數據；根據借調需求數據對人才信息庫中的人員進行價值核算，獲得人員價值核算結果，人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維地籍模型的林地修復與碳匯管理系統(tǒng)及方法，通過三維地籍模型整合地表林權、地下空間權及區(qū)塊鏈信息管理權，結合物聯(lián)網傳感器網絡實時采集林木生物量、土壤碳庫數據，并依托區(qū)塊鏈多鏈架構實現(xiàn)數據存證與碳積分交易。本方案解決了傳統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于工業(yè)互聯(lián)網的注塑生產工藝參數優(yōu)化方法、裝置、設備及介質，涉及工藝優(yōu)化技術領域。該基于工業(yè)互聯(lián)網的注塑生產工藝參數優(yōu)化方法包括：基于注塑生產工藝參數優(yōu)化的目標確定適應度函數，適應度函數為生產周期和能耗的加權和，基于適應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多目標效益評估的鄉(xiāng)村河流緩沖帶參數優(yōu)化方法，基于多維協(xié)同優(yōu)化理論框架，系統(tǒng)集成決策變量集、目標函數集與約束條件體系三類核心要素，構建具有多維耦合關聯(lián)結構的鄉(xiāng)村河流緩沖帶技術參數優(yōu)化模型，根據鄉(xiāng)村河流緩沖帶多目標融合效益評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識圖譜應用技術領域，公開了一種適用于智能運維領域知識圖譜的知識抽取算法，包括：獲取運維過程中的歷史記錄數據作為原始數據；采用基于BERT?BiGRU?CRF的實體識別模型對所述原始數據進行關鍵實體抽取，并進行同義詞處理以進行數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于元路徑與屬性增強的自監(jiān)督異質圖對比學習方法，包括以下步驟：1)根據異質圖選定目標節(jié)點及其對應的元路徑；2)針對節(jié)點特征編碼目標節(jié)點得到多個嵌入，提取目標節(jié)點的自身語義特征；3)針對路徑特征編碼目標節(jié)點得到多個嵌入，提取元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種希爾伯特觸覺傳感器及其逆向設計方法、電路和系統(tǒng)，該方法包括：根據應用場景的控制需求確定待制備的希爾伯特觸覺傳感器的相關參數；根據希爾伯特觸覺傳感器的相關參數、希爾伯特曲線特性以及平面電阻公式，在柔性基底上制備分別設置奇、偶排...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于相似分析的傘型飛行器氣動熱預測方法，通過高精度超音速流場建模，獲得具備相同結構特征的傘型凹體及鈍體飛行器激波層內的流動特性和溫度分布規(guī)律，建立二者在典型工況下的氣動熱特性數據集。基于鈍體飛行器成熟的氣動熱預測理論，運用相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種航空發(fā)動機型號衍生知識遷移方法，屬于數字孿生在航空發(fā)動機設計領域；方法步驟包括：多源數據采集與預處理；構建物理知識引導的模型；構建特征融合模塊；迭代訓練；基于遷移學習框架，將源型號發(fā)動機的物理運行特征遷移至目標型號，通過線性映射層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市空間信息處理技術領域，具體涉及一種基于多模態(tài)數據協(xié)同的城市功能區(qū)精細分類方法。該方法融合POI數據、AOI數據、土地利用數據和遙感影像等多源異構數據，構建多維度特征體系，并提出涵蓋單一功能區(qū)、復合功能區(qū)、混合功能區(qū)和無功能區(qū)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種退役電池分選方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質，屬于退役電池梯次利用技術領域，其中，該方法包括：確定各個待分選退役電池適配的目標再利用場景；預測各個待分選退役電池在目標再利用場景下的容量衰減趨勢；根據各個待分選退役電池的目標再利用場景...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據處理，尤其涉及一種三七設施栽培內的環(huán)境溫濕度預測方法、模型、裝置、系統(tǒng)及存儲介質。通過篩選出環(huán)境中與三七栽培設施的溫度、濕度具備強相關性的設施內溫度預測因子和設施內濕度預測因子，將二者輸入至改進深度模型中進行未來溫濕度預測，另...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了高阻地層的水侵前緣位置識別方法、系統(tǒng)、裝置和介質，方法包括：建立地電模型；獲取目的層在壓裂前、壓裂過程中和壓裂后的多個廣域電磁整合數據體，目的層的目標電阻率變化量數據、目標孔隙度變化量數據和目標滲透率數據，物性與流體聯(lián)立識別模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮農作物精細分布的灌溉需水量計算方法、電子設備及存儲介質，旨在通過遙感技術、氣象數據和土壤水分平衡模型，準確計算目標區(qū)域作物灌溉需水量及其空間分布。該方法包括：收集遙感作物分類、氣象和土壤參數數據；在柵格尺度計算參考作物蒸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于陣列信號處理技術領域，提供了一種頻率分集互質陣列角度和距離估計方法，包括：設計監(jiān)督式孔洞補全網絡，以建立從含孔洞虛擬信號到完備虛擬陣列信號的映射模型，并通過設計矩陣重構方法降低后續(xù)空間平滑過程中的計算復雜度，最后通過結合MUSI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧教學技術領域，具體提供了一種基于學習者知識狀態(tài)預測的多目標習題推薦方法，具體如下：1)使用知識追蹤模型預測學習者的知識概念掌握程度；2)使用時間序列預測模型預測學習者的學習進度；3)通過前兩個模型的預測值從習題庫中篩選出候選習...
								
            
							
            
							
						
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