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          • 本申請?zhí)峁┝艘环NRPA機器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng),涉及RPA機器人管理的技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:是否存在任務執(zhí)行請求,存在則解析生成目標任務并執(zhí)行任務判斷的步驟,不存在則間隔預設時長后重新判定;若目標任務含多個子任務,則為子任務添加標簽并...
          • 本發(fā)明公開了基于適宜性評價的海洋立體空間高潛力區(qū)識別布局方法,涉及海洋空間規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域,收集海域自然、社會、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項目案例,進行預處理構(gòu)建海域立體空間基礎數(shù)據(jù)庫;基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡分析歷史立體確權(quán)案例,構(gòu)建用海活動?空間層關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種土壤結(jié)構(gòu)智能改良方法及系統(tǒng),具體涉及土壤結(jié)構(gòu)改良技術(shù)領(lǐng)域;是通過采集目標耕地區(qū)域的原始土壤樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎數(shù)據(jù)集,經(jīng)過標準化與歸一化處理后,采用多維特征映射模型重構(gòu)土壤結(jié)構(gòu)狀態(tài)圖譜;并通過結(jié)構(gòu)模式識別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法包括:收集灌區(qū)工程及監(jiān)測站點基礎數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測站點數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測數(shù)據(jù)、集成渠系及地塊地理信息拓撲數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字化檔案庫;根據(jù)數(shù)字化檔案庫...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動態(tài)優(yōu)化的控制管理方法,包括:確定虛擬電廠的管理范圍,根據(jù)決策變量和連接節(jié)點,構(gòu)建局部成本和收益函數(shù)、協(xié)同成本函數(shù);將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元,構(gòu)建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標函數(shù);利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
          • 本申請實施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建方法,方法包括:通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間;在多模態(tài)特征空間中,根據(jù)自注意力機制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重,根據(jù)交叉注意力機制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
          • 本申請實施例提供一種基于聯(lián)邦學習的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓練方法,通過接收待檢索數(shù)據(jù),提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引;基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引,通過注意力機制處理數(shù)據(jù)特征,并得到融合數(shù)據(jù)特征;將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
          • 本申請實施例提供?一種基于增量學習的多模態(tài)通專模型自演進方法及系統(tǒng),通過接收當前目標任務和當前目標任務對應的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定對應的已訓練的目標通專模型;提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征,通過目標專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強型地熱系統(tǒng)熱流固化多場耦合建模方法,屬于油氣田開采技術(shù)領(lǐng)域,包括生成兩組隨機數(shù)作為裂縫中心位置,并根據(jù)裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機裂縫端點坐標,根據(jù)確定的隨機裂縫端點坐標形成初始光滑裂縫網(wǎng)格;根據(jù)所述初始光滑裂...
          • 本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機制的管道內(nèi)多相流壓力特征預測方法,屬于氣液多相流壓力預測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的預測方法包括步驟:獲取若干壓力時間序列數(shù)據(jù)并劃分為訓練集、測試集;將壓力時間序列數(shù)據(jù)分解為低波動、高波動序列;建立由低波動序列ARIM...
          • 本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預測方法、裝置、設備及介質(zhì),所述方法包括:根據(jù)法蘭密封面的加工方式構(gòu)建法蘭密封面的三維微觀形貌模型;基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性,確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
          • 本發(fā)明涉及復合體空間碎片的偏振度計算方法,具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法,解決了現(xiàn)有偏振度計算方法真實性和準確性較差的技術(shù)問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法針對復合體...
          • 本發(fā)明涉及玻璃瓶生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產(chǎn)數(shù)字化模具的三維仿真設計方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:對玻璃瓶模具構(gòu)建數(shù)字化模具幾何模型;根據(jù)數(shù)字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑,構(gòu)建玻璃瓶數(shù)字化仿真模型;基于玻璃瓶數(shù)字化仿...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)建模與隨機模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,并公開了一種基于貪心學習高斯混合模型的時序數(shù)據(jù)隨機模擬方法。該方法包括下列步驟:S1構(gòu)建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數(shù)集;S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
          • 本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統(tǒng),通過獲取并結(jié)構(gòu)化處理生產(chǎn)日程與工藝規(guī)范數(shù)據(jù),構(gòu)建標準化輸入集,利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化,并結(jié)合四維模型、語義驗證及動態(tài)調(diào)度生成初步...
          • 本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備,可以應用于網(wǎng)絡空間安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:基于安全等級分類標準,對多個安全領(lǐng)域進行安全等級分類,得到分類結(jié)果;針對多個安全等級的每個安全等級,對至少一個安全領(lǐng)域進行測試題庫構(gòu)建,得到測試...
          • 基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法,涉及用戶身份的識別和驗證技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)在實用性、部署效率、用戶數(shù)據(jù)安全性以及跨設備適應能力等方面的問題。包括以下步驟:步驟S1,采集用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)集;步驟S2,從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種保障數(shù)字圖像唯一性的NFT生成方法,包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B;步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進行編碼,生成哈希值H;步驟三、加載雙模塊生成模型C1;步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:對用戶輸入數(shù)據(jù)進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別,若為高置信度,調(diào)用相應子智能體處理任務包;若為中置信度,確定主意圖...
          • 本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得企業(yè)的多個窗口財務數(shù)據(jù)集,并根據(jù)財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理,建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量;進行多源訓練,建立財務異常檢測架構(gòu),包括償債異常檢測模型集...
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