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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)盟博弈的集群分簇分配優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法主要包括:分析集群分簇分配場(chǎng)景任務(wù)需求與資源約束,建立集群分簇分配數(shù)學(xué)模型,表征集群分簇和分配過(guò)程間的耦合關(guān)系;進(jìn)行集群分簇分配初始化;將集群分簇分配數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為分簇分配聯(lián)盟...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的施工工程檢測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及工程檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集施工現(xiàn)場(chǎng)的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù),并經(jīng)過(guò)去噪與歸一化處理后形成數(shù)據(jù)集W,保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與高效預(yù)處理使得環(huán)境...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域,特別是涉及一種結(jié)合過(guò)站松弛時(shí)間與航班延誤的航班環(huán)編排方法,包括:基于待處理的航班任務(wù)信息表,獲取初始的任務(wù)節(jié)點(diǎn)集;基于貪心算法,獲取初始的待處理任務(wù)節(jié)點(diǎn)列表;如果迭代次數(shù)未達(dá)預(yù)設(shè)迭代次數(shù)閾值或者當(dāng)前的節(jié)點(diǎn)序列集...
          • 本發(fā)明屬于運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型與運(yùn)籌優(yōu)化的智能任務(wù)規(guī)劃方法,包括獲取用戶任務(wù)需求和系統(tǒng)可用資源;基于用戶任務(wù)需求,利用大模型生成多個(gè)初始規(guī)劃方案,并獲取對(duì)應(yīng)的資源需求清單;基于系統(tǒng)可用資源和資源需求清單,獲取各個(gè)初始...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)的配網(wǎng)不停電作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)勘察方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網(wǎng)關(guān)聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計(jì)算車輛移動(dòng)至作業(yè)點(diǎn)距離成本、關(guān)鍵設(shè)備關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)以及道路通行效率因子,根據(jù)預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配規(guī)則對(duì)作業(yè)點(diǎn)距...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GIS的煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度管理方法和裝置,本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析,難以形成全面的生產(chǎn)態(tài)勢(shì)感知,調(diào)度方案的科學(xué)性與及時(shí)性不足的技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎集成,構(gòu)建煤礦三維模型,實(shí)現(xiàn)...
          • 本發(fā)明涉及制造業(yè)領(lǐng)域,具體為一種面向石榴剝粒生產(chǎn)線的多工序協(xié)同調(diào)度優(yōu)化方法,包括從物聯(lián)網(wǎng)接口采集并處理第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流,將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預(yù)測(cè)模型生成第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流;將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流;通過(guò)商業(yè)決策優(yōu)化引擎,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學(xué)個(gè)性化服務(wù)方法及其系統(tǒng),涉及智慧教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括周期性地采集當(dāng)前學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù);對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析,生成分析結(jié)果;根據(jù)分析結(jié)果中的群體標(biāo)簽和能力預(yù)測(cè)模型構(gòu)建權(quán)重矩陣,并根據(jù)權(quán)重...
          • 本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的石油樹(shù)脂生產(chǎn)管理方法及系統(tǒng)。該方法包括:將石油樹(shù)脂生產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分為包含生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程層和質(zhì)量檢測(cè)交互層的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù);對(duì)所述結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)特征提取,得到綜合生產(chǎn)工藝特征...
          • 本發(fā)明涉及逃生導(dǎo)引方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于消防多物理場(chǎng)分析和AR設(shè)備的逃生導(dǎo)引方法及系統(tǒng)。針對(duì)傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)滯后等缺陷,通過(guò)多源傳感器融合探測(cè)生命體征,結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)應(yīng)力場(chǎng)、毒氣擴(kuò)散場(chǎng)及火災(zāi)熱流場(chǎng)的...
          • 本發(fā)明提供一種旱作農(nóng)田限量補(bǔ)灌下土壤水分預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及土壤水分預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:將土壤按深度劃分多個(gè)分層,各分層對(duì)應(yīng)不同保水和吸水能力系數(shù),采集各分層多時(shí)刻含水量及其影響參數(shù),構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型;結(jié)合燕麥當(dāng)前...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于陸氣耦合模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的糧食產(chǎn)量預(yù)估方法,本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預(yù)測(cè)與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:步驟S1:將動(dòng)態(tài)玉米生長(zhǎng)模型與天氣研究與預(yù)報(bào)模型進(jìn)行內(nèi)核級(jí)算法融合,構(gòu)建WRF?Crop耦合系統(tǒng),所述WRF?Crop耦合...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種空調(diào)聚合商主從博弈調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,本方法通過(guò)用戶的支出滿意度和溫度舒適度,構(gòu)建用戶參與空調(diào)聚合商的意愿程度模型,并以所有用戶支出成本最小化以及所有用戶不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標(biāo)...
          • 本公開(kāi)提供了一種基于用戶充電行為畫(huà)像的充電站充電量預(yù)測(cè)方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:采集各用戶對(duì)車輛充電時(shí)的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量;基于最大充電功率、充電時(shí)長(zhǎng)及充電時(shí)間段構(gòu)建特征坐標(biāo)系,對(duì)特征坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于水量平衡和機(jī)器學(xué)習(xí)的梯級(jí)電站水位預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于梯級(jí)電站水位預(yù)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域。獲取預(yù)定時(shí)段的上游水庫(kù)的水庫(kù)蓄水?dāng)?shù)據(jù),并計(jì)算得到上游水庫(kù)的出庫(kù)流量;基于歷史水庫(kù)蓄水?dāng)?shù)據(jù)確定折算系數(shù),結(jié)合出庫(kù)流量估算下游庫(kù)區(qū)的入庫(kù)流量,基于毛...
          • 本申請(qǐng)涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的光伏設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng),方法包括:獲取多個(gè)目標(biāo)設(shè)備在歷史時(shí)段內(nèi)的歷史故障報(bào)告、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù);根據(jù)歷史故障報(bào)告和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,確定目標(biāo)設(shè)備的第一故障情況;根據(jù)歷史故障報(bào)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大語(yǔ)言模型提示詞自動(dòng)優(yōu)化方法,涉及提示詞優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。包括:設(shè)置初始提示詞;構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務(wù)模型;從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中隨機(jī)采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,任務(wù)模型根據(jù)初始提示詞對(duì)訓(xùn)練集的樣本...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多模塊協(xié)同智能角色扮演系統(tǒng),屬于人工智能與人機(jī)交互技術(shù)的交叉領(lǐng)域,主要包括動(dòng)態(tài)角色定義模塊、動(dòng)態(tài)約束模塊、長(zhǎng)期記憶模塊、RAG模塊以及React模塊。通過(guò)結(jié)合長(zhǎng)期記憶、情感識(shí)別、動(dòng)態(tài)角色定義、動(dòng)態(tài)約束、實(shí)時(shí)響應(yīng)與反饋以及檢索...
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,公開(kāi)一種動(dòng)態(tài)更新知識(shí)圖譜用數(shù)據(jù)處理方法,包括:為知識(shí)單元預(yù)設(shè)基礎(chǔ)權(quán)重并計(jì)算其隨時(shí)間衰減的活性指數(shù),當(dāng)活性指數(shù)超閾值時(shí)向鄰居單元廣播更新脈沖信號(hào),鄰居單元依據(jù)信號(hào)屬性自主判斷是否觸發(fā)更新或繼續(xù)傳播信號(hào)。本發(fā)明通過(guò)...
          • 本發(fā)明提供了一種溫度場(chǎng)確定模型的訓(xùn)練方法、溫度場(chǎng)確定方法和裝置,該溫度場(chǎng)確定模型的訓(xùn)練方法包括:獲取關(guān)于目標(biāo)硬件模塊的樣本溫度數(shù)據(jù)集合,樣本溫度數(shù)據(jù)集合包括真實(shí)溫度數(shù)據(jù)集合、模擬溫度數(shù)據(jù)集合和生成溫度數(shù)據(jù)集合;基于真實(shí)溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
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