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          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠的資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,根據(jù)采集到的用戶行為數(shù)據(jù),計算用戶調(diào)度策略;其中,所述用戶調(diào)度策略用于表征對目標(biāo)用戶的資源分配傾向;根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)和所述用戶調(diào)度策略,計算所述目標(biāo)用戶的負(fù)荷預(yù)測值;采用預(yù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的標(biāo)注任務(wù)指派方法及裝置,包括:獲取歷史行為數(shù)據(jù),構(gòu)建多維用戶畫像;接收任務(wù)描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質(zhì)量要求文檔,得到多維任務(wù)特征向量;基于多維用戶畫像和多維任務(wù)特征向量,通過多目標(biāo)優(yōu)化算法計算匹配度得分,生成最優(yōu)任...
          • 本申請涉及纖維生產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測領(lǐng)域,具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測方法及系統(tǒng),所述方法包括如下步驟:根據(jù)對萊賽爾纖維的聚合度要求和配料原則,使用中心配料法生成萊賽爾纖維的配料規(guī)則表,進(jìn)而結(jié)合漿粕原料的庫存清單生成庫存表;基于庫存表制...
          • 本申請?zhí)峁┮环N儲能投資測算方法及系統(tǒng),涉及能源管理領(lǐng)域,解決了用戶無法充分利用峰谷電價差來獲取經(jīng)濟利益,使得儲能系統(tǒng)的削峰填谷、套利增收的作用大打折扣,造成了電能的浪費以及經(jīng)濟效益的損失的技術(shù)問題。該方法包括:建立儲能投資測算模型和削峰填谷...
          • 本發(fā)明涉及污水治理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種排水管網(wǎng)治理方法、裝置、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,本發(fā)明通過管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建污水特征因子集族,能夠明確污水特征信息并將管網(wǎng)本底污水與外水隔離開,有效解決了不同本底污水差異巨大,傳統(tǒng)多源解析方法維數(shù)災(zāi)難的...
          • 本申請公開了一種基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)以及其檢查方法,屬于航運安全信息化技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)方案要點是包括基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)和檢查方法,系統(tǒng)的移動設(shè)備含多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)模塊、船舶檢查全流程閉環(huán)管理模塊和多階段數(shù)據(jù)處理與同步模塊,...
          • 本發(fā)明適用于植物抗性篩選領(lǐng)域,提供了一種基于生態(tài)環(huán)境模擬的高抗性植物篩選方法及系統(tǒng),方法,通過建立模擬復(fù)合脅迫的生態(tài)環(huán)境模型,周期性采集植物生理生化表型、環(huán)境及資源消耗數(shù)據(jù),將植物抗性行為量化為環(huán)境修復(fù)資產(chǎn)點,結(jié)合資源消耗計算生態(tài)負(fù)債點,通...
          • 本申請涉及智能施工調(diào)度與路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種多機協(xié)同作業(yè)的冷再生碾壓路徑智能規(guī)劃系統(tǒng),包括:作業(yè)區(qū)域建模模塊,用于獲取施工區(qū)域的邊界、地形高程數(shù)據(jù)以及區(qū)域內(nèi)各位置的壓實任務(wù)密度信息;度量張量構(gòu)建模塊,基于所述地形高程數(shù)據(jù)和壓實任務(wù)密...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預(yù)測自適應(yīng)方法及系統(tǒng),涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:步驟S1:實時采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,獲得水資源變化時段的綜合信息集,包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及了一種基于鋁電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的出鋁量預(yù)測方法。包括以下步驟:S1、采集電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù),對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并標(biāo)記出關(guān)鍵特征;S2、根據(jù)預(yù)訓(xùn)練好的練出鋁預(yù)測模型,將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練預(yù)測模型...
          • 本申請涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多媒體學(xué)習(xí)認(rèn)知理論的大語言模型微調(diào)效果的評估方法、大語言模型、大語言模型微調(diào)效果的評估裝置、計算機系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)。通過構(gòu)建了教育認(rèn)知理論與大語言模型技術(shù)的雙向映射框架,通過提出多媒體學(xué)習(xí)...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶诜答伡皬娀哪P臀⒄{(diào)方法及系統(tǒng),涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取語言模型生成的輸出文本并進(jìn)行嵌入編碼;識別文本中結(jié)構(gòu)性語義單元,生成結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息;基于結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息構(gòu)建低層膠囊集合,執(zhí)行動態(tài)路由生成高層語義膠囊集合;依...
          • 本發(fā)明公開了基于AI的創(chuàng)意素材自動生成系統(tǒng)及方法,涉及人工智能與量子計算技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括以下組成部分:量子計算模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、AI生成模型模塊和后處理模塊以及用戶交互模塊;本發(fā)明通過集成量子計算模塊,利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏特性...
          • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)量化方法,對訓(xùn)練后的待量化網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)重矩陣進(jìn)行仿射變換;利用漸擴掩碼對仿射變換后的矩陣進(jìn)行約束;根據(jù)約束后的矩陣,對初始權(quán)重矩陣進(jìn)行權(quán)重變換,得到權(quán)重變換矩陣;利用約束后的矩...
          • 本申請公開了一種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積加速方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),由于加速卡僅接收脈沖相機發(fā)送的有變化像素坐標(biāo)事件,所以能夠自動過濾全0數(shù)據(jù),與逐像素掃描的傳統(tǒng)幀式處理相比,計算量明顯下降,且無需通過CPU解碼,直接使用加速器/卡可以實現(xiàn)解碼。...
          • 本申請涉及一種面向CGF的典型范式行為模型轉(zhuǎn)換方法和裝置。所述方法包括:接收用戶輸入的轉(zhuǎn)換指令;當(dāng)接收到第一轉(zhuǎn)換指令時,采用預(yù)先設(shè)置的第一轉(zhuǎn)換算法,分別將有限狀態(tài)機的各任務(wù)流程以及各任務(wù)流程中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移關(guān)系映射為行為樹的子樹以及各子樹的層...
          • 本申請?zhí)峁┮环N履歷式調(diào)度日志智能分析方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)調(diào)度事件的調(diào)度日志文本以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送的調(diào)控數(shù)據(jù);對調(diào)度日志文本進(jìn)行實體識別,以獲得至少一個數(shù)據(jù)組,數(shù)據(jù)組包括任一實體及對應(yīng)的語義關(guān)系;對數(shù)據(jù)組與調(diào)控...
          • 本發(fā)明公開了一種預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)及科學(xué)假設(shè)信息的提取方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:在目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型的待訓(xùn)練線性層中注入可訓(xùn)練適配器;將樣本數(shù)據(jù)集輸入至目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型中,通過目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型確定樣本提示詞信息和樣本文...
          • 本發(fā)明公開了面向文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的資源消耗智能監(jiān)管系統(tǒng)及方法,涉及文檔檢測技術(shù)領(lǐng)域,對進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的文檔,提取文檔的元數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)特征信息,構(gòu)建信息文檔集合;對文檔的元數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)特征信息進(jìn)行歸一化處理,并對文檔進(jìn)行分組;基于分組計...
          • 本發(fā)明涉及電抗器體積優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域,具體涉及一種低諧波磁控電抗器體積優(yōu)化設(shè)計方法。方案包括:選擇低諧波磁控電抗器參數(shù)變量,包括鐵心長度、鐵心高度、鐵心橫截面邊長、單側(cè)氣隙長度、繞組總匝數(shù)以及單側(cè)繞組層數(shù);根據(jù)選擇的低諧波磁控電抗器參數(shù)變量,計...
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