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								      本說明書實施例公開了一種大模型的訓練數據處理方法，該方法將通過獲取包含大模型的推理過程的初始數據集，從推理過程中確定在初始數據集的模型輸入中，大模型推理出輸出結果所需的條件，并對模型輸入中確定出的條件進行更新，使模型輸入不再具備大模型輸出結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提出一種電網智能決策方法、模型的構建方法、設備及介質，對歷史電網元數據及電網調控策略數據進行特征提取，對獲得的歷史數據特征進行聚類并生成對應的標簽，利用標簽和策略特征構建知識圖譜，并基于知識圖譜和深度學習算法構建電網智能決策模型，這樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在LLM得到輸出結果后，識別LLM得到該輸出結果的推理任務的類型，若是邏輯判斷類型的推理任務，則根據LLM得到該輸出結果的推理過程和該輸出結果，對該輸出結果的正確性進行核驗，若是信息獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在業務LLM得到輸出結果后，獲得業務LLM得到該輸出結果的推理過程，并將該輸出結果和推理過程輸入預先訓練的核驗LLM，由該核驗LLM從該推理過程中提取運算過程，并對業務LLM執行每個運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及智能口岸分析技術領域，公開了一種全流程智慧口岸查驗預約優化方法及系統，包括：獲取報關單數據集以及來自鐵路總局的集裝箱數據集，采用分布式數據處理框架對其進行數據預處理，構建統一關聯的數據集；基于集裝箱號字段對報關單數據集與集裝箱數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及盾構隧道施工技術領域，具體涉及基于聚類的盾構施工結泥餅預測方法及系統，所述方法包括：獲取盾構掘進施工參數數據集，并對各環段進行類別標注；對所述施工參數數據集進行預處理；采用聚類算法對預處理后的施工參數數據集進行分類，基于聚類結果定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于盾構控制技術領域，涉及基于聚類遷移學習的盾構隧道渣土改良參數預測方法。該方法包括：構建歷史盾構工程掘進參數數據集；聚類劃分得到若干個聚類；建立若干個改良劑用量預測模型；將微調后的各個改良劑用量預測模型分別遷移至新盾構工程；選擇準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及物聯網技術領域，具體為一種基于物聯網的米酒發酵監測系統，本發明中，模型構建模塊融合物料熱傳導與氣體擴散方程形成物理場計算基底，嵌入代謝環境動態耦合函數生成聯合計算模型；反演解析模塊以傳感器溫濕度數據為邊界約束，通過逆向參數優化迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于工作中心的分布式資源配置與任務調度的集成方法，具體涉及生產制造資源配置與任務調度技術領域，包括數據收集，包括訂單生產內容及時間、各中心設備的加工能力以及運輸時間；終檢工序時間計算，基于多因素加權模型，確定訂單的實際時間窗；建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種結合物流管理的生產優化方法及系統，涉及生產優化技術領域。一種結合物流管理的生產優化系統，包括有：個性化訂單解析模塊、物流狀態采集模塊、內部物流建模模塊、外部物流優化模塊、供給策略管理模塊、聯合排程優化模塊、調度執行模塊、擁堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設備及介質，涉及電力系統優化調度技術領域，用于解決現有缺少靈活調整的彈性聚合方法的問題，該方法包括以下步驟：通過分位數回歸、孿生長短期記憶構建的QR?SiameseLSTM模型，預測靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了項目管理與智能決策技術交叉技術領域的一種基于動態多維建模的項目成本智能管控方法及系統，方法包括：步驟S1、創建項目成本預測模型；步驟S2、獲取大量的歷史項目數據構建數據集；步驟S3、將數據集劃分為訓練集、驗證集以及測試集，通過訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種多源能量系統的智能能耗分配方法，方法包括能量供應數據融合、雙通道聯合預測、能源響應滯后矯正、多目標優化與智能能耗分配。本發明涉及電力管理與資源調度的數據處理技術領域，通過對電網能源、分布式光伏能源和儲能系統的運行控制數據與環...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了人工智能與貨運信息核驗交叉技術領域的一種融合多維數據的貨運業務核驗方法及系統，方法包括：步驟S1、創建貨運業務風險識別模型；步驟S2、獲取大量的歷史貨運業務數據構建數據集對貨運業務風險識別模型進行訓練；步驟S3、服務器設定包含若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于遙感反演與食物網模型的植被最適水位評估方法，步驟如下：對目標淺水湖泊的多光譜遙感影像進行分析處理，提取目標淺水湖泊中沉水植被面積數據；獲取目標淺水湖泊歷年多源數據；構建一個評估沉水植被最適水位的適應性食物網模型；模型構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種農作物良種培育產量早期預測方法，涉及農作物良種培育技術領域，利用區塊鏈的聯盟鏈技術以及數據傳感收集模塊，收集當前作物生長環境的實時數據，利用記錄與更新模塊，提取近半年內作物生長環境的歷史數據，利用數據計算模塊，并將實時數據和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于大數據和智能技術的審計方法及系統，涉及審計技術領域，包括采集各類審計數據并進行預處理，通過預處理后的各類審計數據構建多源數據集，構建風險評估模型，根據風險評估模型對多源數據集進行分析，識別潛在的審計風險。基于風險評估模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了人工智能與流程自動化交叉技術領域的一種基于機器學習驅動的項目自動審核方法及系統，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史項目數據構建數據集，通過數據集對項目審核模型進行訓練；步驟S2、將項目審核模型部署至不同項目的聯邦節點上；步驟S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及智能客服系統技術領域，具體公開了一種多智能體用戶畫像驅動的動態角色定制智能客服系統，通過圖神經網絡構建用戶畫像，以深度強化學習動態優化客服角色選擇，多個智能體協作優化服務策略，并利用自然語言生成技術實現實時交互。本發明有效解決了現...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于工程造價的數據協同系統。該數據協同系統包括數據獲取模塊、業務邏輯模塊、數據同步模塊和終端交互模塊。數據獲取模塊通過物聯網技術獲取施工場所中的供應商的工程物資的實時數據。數據同步模塊響應于企業終端和供應商終端的數據修改操作，...
								
            
							
            
							
						
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