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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng)，包括：首先獲取大宗散貨運輸任務并通過任務特征抽取網(wǎng)絡提取待調(diào)度任務特征；獲取待選運力的運力屬性數(shù)據(jù)并通過運力特征抽取網(wǎng)絡生成待選運力特征；篩選調(diào)度優(yōu)先級系數(shù)高于基準值的優(yōu)選運力，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計算機，可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器；與第二量子比特連接第二連接器，作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器，作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器，第一電容板與第一連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動終端數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種面向移動端深度學習推理任務的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段，對目標深度學習模型進行結構分析，并結合硬件特性預測每個算子的執(zhí)行時間和數(shù)據(jù)傳輸開銷；在在線階段，任務調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學習大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng)，該方法包括：利用深度學習模型對病歷文本進行語義理解，識別關鍵臨床特征；提取所述關鍵臨床特征，并對所述提取的關鍵臨床特征進行向量化處理；基于規(guī)則引擎和所述關鍵臨床特征對病例文本進行句...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了考慮彎曲效應的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評估方法，首先，根據(jù)列車所在車道和車廂數(shù)目區(qū)分荷載工況，綜合考慮彎曲效應的影響，通過分析列車橫向位置對吊桿疲勞損傷的影響程度，簡化評估方法；然后，提取各種工況下最短吊桿的軸向應變ε<...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種針對輸電線路的脫冰仿真方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法具體為：獲取目標輸電線路對應的特征數(shù)據(jù)集；基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計算目標輸電線路的線路初始應力；結合特征數(shù)據(jù)集和線路初始應力，基于改變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種浸沒式噴射推進器低頻非定常寬帶力預測方法，屬于船舶工程領域；方法步驟包括：建立艇體?浸沒式噴射推進器耦合系統(tǒng)的三維流場模型；對所述三維流場模型進行網(wǎng)格劃分；基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預測模型；設定初始條...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種散熱器的布置方法及其相關裝置，包括：獲取目標住宅的基礎信息，基礎信息包括目標住宅中每個區(qū)塊的類型標識、家具參數(shù)、建筑構件參數(shù)，建筑構件參數(shù)包括墻體參數(shù)、窗體參數(shù)和門體參數(shù)；根據(jù)每個區(qū)塊的類型標識，確定散熱器的待布置區(qū)域；根據(jù)待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑通風系統(tǒng)設計領域，公開了一種住宅加壓送風系統(tǒng)的生成方法及其裝置、設備，該方法通過讀取目標建筑的BIM模型數(shù)據(jù)，提取空間結構信息；基于空間信息和對應的系統(tǒng)類型確定風量的計算方式并計算送風量，基于送風量匹配風機參數(shù)；根據(jù)構件信息和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖元網(wǎng)格的生成方法及其相關裝置，包括：獲取目標圖紙，并識別目標圖紙中的圖元，圖元至少包括邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元；根據(jù)邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元，生成至少一個目標區(qū)域；根據(jù)圖元的圖元信息和預設的網(wǎng)格化算法，在目標圖紙中生成圖元對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機系統(tǒng)性能與安全測試技術領域，具體為一種計算機性能安全測試方法及系統(tǒng)；具體為：實時獲取目標系統(tǒng)的性能指標、行為特征與安全事件數(shù)據(jù)并標準化處理，利用高斯混合模型對降維后的行為特征進行聚類建模以建立正常行為模式簇，結合隱馬爾可夫模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種病毒庫檢測驗證與持續(xù)更新方法，包括如下步驟：下載ClamAV最新的病毒庫數(shù)據(jù)部署到目標系統(tǒng)中，并驗證更新是否成功；通過分類器將最新的病毒庫數(shù)據(jù)分為已知病毒和未知病毒兩類，將未知病毒標記為潛在新型惡意軟件并注入到Infecti...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種開源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權方法，包括：在開源系統(tǒng)框架層創(chuàng)建自定義服務，自定義服務提供至少一個自定義接口；建立加密存儲的鑒權白名單文件，包括需要授權的應用的包名和簽名指紋信息；在自定義接口中集成鑒權觸發(fā)機制，當外部應用調(diào)用自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能大數(shù)據(jù)技術的智慧監(jiān)督管理系統(tǒng)，屬于大數(shù)據(jù)處理技術領域，包括多源數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取預設地區(qū)的財政、社保、民政、農(nóng)業(yè)以及金融機構的相關業(yè)務數(shù)據(jù)，相關業(yè)務數(shù)據(jù)包括民生資金的分配計劃、受益人名單、資金發(fā)放記錄和銀行流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術領域，具體提供了一種基于圖優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合方法及裝置，包括：采集多源異構數(shù)據(jù)，并對所述多源異構數(shù)據(jù)進行預處理；對預處理后的多源異構數(shù)據(jù)進行特征提取，得到多源異構數(shù)據(jù)對應的特征；基于所述多源異構數(shù)據(jù)對應的特征構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏板余熱耦合發(fā)電設備的狀態(tài)監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)，方法包括采集運行原始數(shù)據(jù)；對原始數(shù)據(jù)進行分類去噪處理；對去噪后的數(shù)據(jù)進行清洗和融合，得到標準化數(shù)據(jù)；基于標準化數(shù)據(jù)建立健康指數(shù)模型，計算健康指數(shù)并與閾值對比；健康指數(shù)異常時進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N智能駕駛數(shù)據(jù)分析方法及其系統(tǒng)、裝置和車輛，涉及智能駕駛技術領域，方法包括：通過獲取人工駕駛數(shù)據(jù)集并進行缺失補全、矩陣轉(zhuǎn)置與歸一化處理，構建具有場景類型標注的數(shù)據(jù)矩陣，并結合實時采集的智能駕駛數(shù)據(jù)，采用動態(tài)閾值自適應檢測方法實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多元時序數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng)，屬于時序數(shù)據(jù)處理技術領域，獲取待檢測的多元時序數(shù)據(jù)；利用預先訓練好的檢測模型對獲取的待檢測的多元時序數(shù)據(jù)進行處理，得到異常檢測結果；其中，所述檢測模型包括數(shù)據(jù)預處理單元、特征增強單元、時序建模單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高精度地理實體房屋圖元數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)獲取，S2、數(shù)據(jù)預處理，S3、特征提取，S4、數(shù)據(jù)融合，S5、數(shù)據(jù)存儲管理。本發(fā)明中通過搭建含自注意力機制的數(shù)據(jù)融合網(wǎng)絡，自適應分配多源數(shù)據(jù)權重，并采用改進的多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，具體涉及一種基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法、電子設備及存儲介質(zhì)。該基于大模型的參數(shù)優(yōu)化方法包括：獲取用戶的輸入信息；對輸入信息進行意圖識別，判斷是否進行API檢索處理；響應于進行API檢索處理，則根據(jù)輸入信息進行A...
								
            
							
            
							
						
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