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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于生產(chǎn)節(jié)拍的動(dòng)態(tài)倉(cāng)儲(chǔ)智能分揀方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，可以提高分揀系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)節(jié)拍的自適應(yīng)性、優(yōu)化庫(kù)存流轉(zhuǎn)效率、并降低因物料錯(cuò)配或供應(yīng)延遲導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷風(fēng)險(xiǎn)，該方法包括：采集生產(chǎn)線上各關(guān)鍵工位的生產(chǎn)節(jié)拍實(shí)時(shí)參數(shù)，并獲取待分揀的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對(duì)海綿城市的資源匹配方法和系統(tǒng)，屬于智慧城市管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括資源采集單元、第一處理單元、修正單元、第二處理單元、更新單元、匹配單元和響應(yīng)單元。系統(tǒng)通過(guò)多維度數(shù)據(jù)采集和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了海綿城市資源的智能化匹配。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)線運(yùn)行AI檢測(cè)系統(tǒng)，涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域。包括有：多模態(tài)感知模塊：通過(guò)工業(yè)相機(jī)和激光傳感器，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；決策處理模塊：根據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)，獲取綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，同時(shí)根據(jù)所述綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，設(shè)置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及招投標(biāo)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)包括以下步驟：獲取招投標(biāo)項(xiàng)目的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和歷史招投標(biāo)數(shù)據(jù)；依據(jù)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)生成招投標(biāo)項(xiàng)目的項(xiàng)目特征圖譜，并依據(jù)項(xiàng)目特征圖譜得到項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)特征庫(kù)；采集預(yù)警...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BIM的耦合多因素工程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：對(duì)地下洞室的多個(gè)預(yù)警要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，獲得父預(yù)警量值，并構(gòu)建父BIM風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)多個(gè)父BIM風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行BIM屬性疊加分析，構(gòu)建子BIM風(fēng)險(xiǎn)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水電系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種梯級(jí)水電遠(yuǎn)程集控預(yù)案生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標(biāo)梯級(jí)水電站的多源異構(gòu)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多源異構(gòu)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)重構(gòu)，生成動(dòng)態(tài)特征張量；根據(jù)動(dòng)態(tài)特征張量，對(duì)目標(biāo)梯級(jí)水電站進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，得到目標(biāo)梯級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種風(fēng)電機(jī)組效能智能分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法包括構(gòu)建風(fēng)能敏感度矩陣，將風(fēng)速和風(fēng)向變化率劃分為二維網(wǎng)格，計(jì)算各網(wǎng)格發(fā)電效率；實(shí)時(shí)計(jì)算風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)差和風(fēng)向變化率，生成動(dòng)態(tài)效能偏差指數(shù)DEVI評(píng)估效能；基于氣象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應(yīng)急監(jiān)管系統(tǒng)、方法和介質(zhì)，該系統(tǒng)包括應(yīng)急監(jiān)管管理平臺(tái)。應(yīng)急監(jiān)管管理平臺(tái)被配置為執(zhí)行基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應(yīng)急監(jiān)管方法。方法包括：將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域；每隔預(yù)設(shè)周期，基于每個(gè)子區(qū)域的原始多模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的管理員評(píng)級(jí)方法，包括：獲取管理員行為數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，所述管理員行為數(shù)據(jù)至少包括對(duì)話記錄，所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括互動(dòng)反饋；通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的大模型對(duì)所述管理員行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到結(jié)構(gòu)化評(píng)分特征；將所述結(jié)構(gòu)化評(píng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海上風(fēng)電組網(wǎng)送出方案評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于灰云白化權(quán)聚類的大規(guī)模海上風(fēng)電組網(wǎng)送出多維度綜合評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有方法的評(píng)價(jià)結(jié)果難以全面反映海上風(fēng)電組網(wǎng)送出方案的實(shí)際性能的問(wèn)題。本發(fā)明方法包括：構(gòu)建多維度綜合評(píng)價(jià)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了紡織品生產(chǎn)質(zhì)量管控方法，包括獲取紡織品的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括織物圖像數(shù)據(jù)和多通道工藝參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)；構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)；提取并融合織物圖像數(shù)據(jù)的空間特征與工藝參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)間特征，得到融合表征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化和電力電量平衡分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及電力市場(chǎng)環(huán)境下考慮靈活性需求的時(shí)序隨機(jī)生產(chǎn)模擬方法，包括：1、構(gòu)建市場(chǎng)環(huán)境下考慮靈活性需求的電力系統(tǒng)時(shí)序?隨機(jī)生產(chǎn)模擬框架；2、上層模型以最小化系統(tǒng)總運(yùn)行成本為目標(biāo)，得到啟停調(diào)度方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于BIM技術(shù)的數(shù)字化工程管理系統(tǒng)、裝置及方法，該方法包括：獲取城市道路空間中不同預(yù)設(shè)道路之間的接縫線上不同預(yù)設(shè)位置處的橫截面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建點(diǎn)云模型；對(duì)點(diǎn)云模型中每個(gè)預(yù)設(shè)位置處每個(gè)材料層的點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N結(jié)合地理位置的郵件展示位置分析方法、裝置和電子設(shè)備，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于用戶的郵箱訪問(wèn)請(qǐng)求，獲取用戶地理位置數(shù)據(jù)、郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)和用戶交互行為數(shù)據(jù)；基于用戶地理位置數(shù)據(jù)和郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)，確定郵件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能機(jī)器人巡檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法，其中，一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法包括：利用動(dòng)態(tài)注意力多層特征提取網(wǎng)絡(luò)分析機(jī)器人搭載傳感器采集的多光譜圖像，生成工業(yè)設(shè)施異常覆蓋度實(shí)時(shí)分布圖；利用時(shí)空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人機(jī)協(xié)同驅(qū)動(dòng)的電纜線路運(yùn)行維護(hù)方法，該方法包括：采集電纜線路實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，導(dǎo)入電橋平衡故障定位模型構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；啟動(dòng)蒙特卡羅模擬RAMS模型生成故障概率分布矩陣，調(diào)用電橋平衡故障定位模型確定故障區(qū)段初步范圍；結(jié)合人機(jī)協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種支付方法、電子設(shè)備及通信系統(tǒng)。智能體可以在支付側(cè)獲取多個(gè)購(gòu)物應(yīng)用的授權(quán)，然后在支付側(cè)代理購(gòu)物應(yīng)用進(jìn)行收款。智能體還可以獲取用戶在支付側(cè)的支付授權(quán)，然后在支付側(cè)代理用戶進(jìn)行付款。其中，支付側(cè)可以包括多個(gè)支付應(yīng)用及其服務(wù)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種零碳園區(qū)全生命周期碳足跡追蹤核算方法和系統(tǒng)，屬于碳排放領(lǐng)域。本申請(qǐng)適用于在光伏、儲(chǔ)能與市電多能源耦合供電的零碳園區(qū)，通過(guò)獲取零碳園區(qū)的空間拓?fù)鋽?shù)據(jù)、實(shí)時(shí)功率數(shù)據(jù)及各供能單元的碳強(qiáng)度因子，構(gòu)建一個(gè)將涉能單元定義為節(jié)點(diǎn)、物理線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能銷售鏈路AI輔助方法，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括利用接口實(shí)時(shí)同步、數(shù)據(jù)庫(kù)日志監(jiān)聽、前端埋點(diǎn)等技術(shù)獲取銷售全鏈路的目標(biāo)銷售數(shù)據(jù)；接著，通過(guò)特征工程提取業(yè)務(wù)特征集，并按時(shí)間周期劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集，設(shè)計(jì)多輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力營(yíng)銷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于AI大模型的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空對(duì)齊與預(yù)訓(xùn)練詞嵌入模型處理后生成統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)；將統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的電力領(lǐng)域大模型，通過(guò)多模態(tài)融合、特征...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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