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								      本發(fā)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，屬于地下水系統(tǒng)領域。井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，包括以下步驟：S1：建立三維地下水系統(tǒng)動態(tài)模型；S2：實時監(jiān)測地下水系統(tǒng)表征數(shù)據(jù)和井工煤礦區(qū)環(huán)境表征數(shù)據(jù)；S3：得到地下水系統(tǒng)動態(tài)參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設計方法，該方法針對傳統(tǒng)整治建筑物生態(tài)功能不足的問題，提出以緩流區(qū)范圍、生境適宜度HSI、上升流體積為核心生態(tài)指標；其優(yōu)點表現(xiàn)在：本發(fā)明通過整合緩流區(qū)、生境適宜度HSI、上升流體積等生態(tài)指標，并結合CFD數(shù)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動機制造技術領域，具體地說是一種推進劑用氧化劑多級變頻加料稱量方法，包括以下步驟：1)根據(jù)氣動膠管閥開閉過程中通道截面面積的非線性變化，推導質量流量的數(shù)學模型；2)根據(jù)對電磁閥換向時間劃分多個頻率段，并建立頻率?質量流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多頭交叉注意力機制與Q?former的多模態(tài)大模型擴展方法，屬于工智能和機器學習領域。本發(fā)明包括：對文本數(shù)據(jù)與對應的多模態(tài)數(shù)據(jù)編碼，并將編碼后的多模態(tài)特征向量與文本特征向量對齊，形成文本?多模態(tài)數(shù)據(jù)對；將對齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種命名實體識別大模型訓練方法及命名實體識別方法，所述命名實體識別模型包括依次信號連接的BERT層、Encoder層、MLP層和CRF層，該訓練方法包括以下步驟：獲取訓練集，所述訓練集包括原文本且與所述原文本語義相等但句式不同的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識增強的多模態(tài)大模型實體級偏好對齊方法，屬于人工智能領域。本發(fā)明包括：收集文本和圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)，對文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進行細粒度重寫，對圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關聯(lián)的實體；使用各個模態(tài)對應的特征提取網(wǎng)絡提取特征，使用一個可學習的對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識別的管網(wǎng)工程領域專家經(jīng)驗引導方法，通過語音識別技術和智能引導機制，顯著提升了施工經(jīng)驗的采集和共享效率。考慮專家施工經(jīng)驗引導的具體實現(xiàn)思路及相關技術，提出基于語音的專家施工經(jīng)驗智能引導框架。自動將專家的隱性經(jīng)驗轉化為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌道交通智能客服專家混合大語言模型，涉及大語言模型技術領域，步驟一：數(shù)據(jù)初始化；步驟二：交互與數(shù)據(jù)采樣；步驟三：離散動作訓練，使用深度Q網(wǎng)絡處理離散動作選擇；步驟四：連續(xù)動作訓練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務印刷調度優(yōu)化方法，涉及生產(chǎn)車間智能調度技術領域，該方法構建并維護動態(tài)認知圖譜，實時全面感知印刷生產(chǎn)的各項實體狀態(tài)與復雜關聯(lián)關系，利用人工智能引擎，基于圖譜進行情境感知與推理，生成符合當前需求的柔性工作流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI遷移知識的跨介質印刷工藝參數(shù)自適應優(yōu)化方法，涉及智能印刷技術領域，包括初始化與數(shù)據(jù)連接建立、多源數(shù)據(jù)采集與知識遷移融合、拓撲映射與初始參數(shù)生成、生態(tài)模擬與參數(shù)動態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數(shù)精調、敘事推導與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量化總風險損失的大規(guī)模城市橋隧網(wǎng)絡評估方法，所述方法為：一、對開源地理平臺進行爬蟲，獲取路網(wǎng)拓撲數(shù)據(jù)并建立橋隧網(wǎng)絡模型；二、根據(jù)道路等級和交匯情況對橋隧網(wǎng)絡模型的邊和節(jié)點進行簡化；三、對交通速度數(shù)據(jù)進行換算，獲取日均交通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度敏感性分析的配電網(wǎng)物資成本動態(tài)計算系統(tǒng)構建方法，包括下述步驟：多源異構數(shù)據(jù)融合與業(yè)務特征標準化；基于動態(tài)需求彈性的單因素敏感性建模；多因素耦合敏感性分析；動態(tài)成本計算系統(tǒng)構建；經(jīng)濟影響預測與動態(tài)驗證。本發(fā)明解決了傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于定額的煤炭企業(yè)標準成本管控方法，包括：步驟S1、根據(jù)煤炭企業(yè)生產(chǎn)成本消耗的實際數(shù)據(jù)與標準成本管控重點，構建定額數(shù)據(jù)體系，形成成本定額庫；步驟S2、根據(jù)成本定額庫，結合企業(yè)年度的生產(chǎn)成本預算數(shù)據(jù)體系，明確預算目標，構建出基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖表示模型的衛(wèi)星資源調度方案生成方法及設備，包括以下步驟：S1、獲取問題實例數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)所述問題實例數(shù)據(jù)建立圖表示模型，所述圖表示模型包括節(jié)點和連接兩個節(jié)點的邊，其中，節(jié)點為任務需求參數(shù)中的任務或者可見時間窗口參數(shù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電站的鑰匙管理方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質，其中鑰匙管理方法包括以下步驟：接收輸入的任務信息；對任務信息進行解析，以得到鑰匙需求清單；根據(jù)鑰匙需求清單，輸出指引信息；指引信息包括路線圖；在工作人員到達鑰匙所處位置后，獲取并認證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安全管理技術領域，具體為一種基于多源數(shù)據(jù)融合的礦山安全生產(chǎn)風險防控方法，包括以下步驟，通過微震與溫濕度傳感器構建耦合參數(shù)集并用貝葉斯回歸檢測提取位移點繪制形變圖，確定位移區(qū)統(tǒng)計氣流速度梯度提取主裂隙方向生成氣流路徑圖，計算曲率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種綜合能源系統(tǒng)短期負荷預測方法及裝置，包括如下步驟：步驟一、獲取電、熱、冷負荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)；步驟二、對電、熱、冷負荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進行預處理；步驟三、進行特征選擇，用于剔除不相關或冗余的特征；步驟四、選擇評估指標，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物流管理的技術領域，具體為一種用于電商物流的監(jiān)控管理系統(tǒng)，包含參數(shù)采集模塊，參數(shù)預處理模塊，參數(shù)處理模塊，動態(tài)調度模塊，預警執(zhí)行模塊和策略優(yōu)化模塊；本發(fā)明基于發(fā)貨緊迫性、成本系數(shù)及車輛承載力的動態(tài)匹配，優(yōu)化運輸資源配置，減少空載率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種新能源汽車彈性訂單系統(tǒng)，包括：主數(shù)據(jù)子系統(tǒng)，用于保存主機廠及經(jīng)銷商的組織架構信息、人員信息、車型車系信息、渠道信息和銷售模式信息；制造管理子系統(tǒng)，用于管理新能源汽車的制造環(huán)節(jié)；彈性訂單子系統(tǒng)，配置有彈性訂單算法模型，所述彈性訂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N待評估對象投資風險等級的確定方法、裝置、介質和程序，該方法包括：確定待評估對象所屬的行業(yè)為目標行業(yè)，確定目標行業(yè)對應的財務模型；將待評估對象的財務指標數(shù)據(jù)輸入Bootstrap模型、固定效應模型以及K近鄰模型并運行，以分別得...
								
            
							
            
							
						
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