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								      本申請適用于深度強化學習技術領域，提供了一種用于建筑能源控制的深度強化學習方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標建筑環(huán)境構建智能體；收集智能體與目標建筑環(huán)境進行交互時的普通經驗數(shù)據(jù)；構建提示文本；將提示文本輸入大語言模型，得到控制動作的動作范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種溫度場確定模型的訓練方法、溫度場確定方法和裝置，該溫度場確定模型的訓練方法包括：獲取關于目標硬件模塊的樣本溫度數(shù)據(jù)集合，樣本溫度數(shù)據(jù)集合包括真實溫度數(shù)據(jù)集合、模擬溫度數(shù)據(jù)集合和生成溫度數(shù)據(jù)集合；基于真實溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域，公開一種動態(tài)更新知識圖譜用數(shù)據(jù)處理方法，包括：為知識單元預設基礎權重并計算其隨時間衰減的活性指數(shù)，當活性指數(shù)超閾值時向鄰居單元廣播更新脈沖信號，鄰居單元依據(jù)信號屬性自主判斷是否觸發(fā)更新或繼續(xù)傳播信號。本發(fā)明通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模塊協(xié)同智能角色扮演系統(tǒng)，屬于人工智能與人機交互技術的交叉領域，主要包括動態(tài)角色定義模塊、動態(tài)約束模塊、長期記憶模塊、RAG模塊以及React模塊。通過結合長期記憶、情感識別、動態(tài)角色定義、動態(tài)約束、實時響應與反饋以及檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大語言模型提示詞自動優(yōu)化方法，涉及提示詞優(yōu)化技術領域。包括：設置初始提示詞；構建訓練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務模型；從訓練數(shù)據(jù)中隨機采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓練集，任務模型根據(jù)初始提示詞對訓練集的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅動的光伏設備故障預警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個目標設備在歷史時段內的歷史故障報告、歷史運行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史故障報告和歷史運行數(shù)據(jù)，基于神經網絡預測模型，確定目標設備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于水量平衡和機器學習的梯級電站水位預測方法及系統(tǒng)，屬于梯級電站水位預測的技術領域。獲取預定時段的上游水庫的水庫蓄水數(shù)據(jù)，并計算得到上游水庫的出庫流量；基于歷史水庫蓄水數(shù)據(jù)確定折算系數(shù)，結合出庫流量估算下游庫區(qū)的入庫流量，基于毛...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于用戶充電行為畫像的充電站充電量預測方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。所述方法包括：采集各用戶對車輛充電時的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量；基于最大充電功率、充電時長及充電時間段構建特征坐標系，對特征坐標系中的數(shù)據(jù)點進行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術領域，公開了一種空調聚合商主從博弈調度方法、系統(tǒng)、設備、介質和產品，本方法通過用戶的支出滿意度和溫度舒適度，構建用戶參與空調聚合商的意愿程度模型，并以所有用戶支出成本最小化以及所有用戶不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于陸氣耦合模型和機器學習算法的糧食產量預估方法，本發(fā)明涉及農業(yè)氣象預測與智能決策技術領域，包括如下步驟：步驟S1：將動態(tài)玉米生長模型與天氣研究與預報模型進行內核級算法融合，構建WRF?Crop耦合系統(tǒng)，所述WRF?Crop耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種旱作農田限量補灌下土壤水分預測方法及系統(tǒng)，涉及土壤水分預測技術領域，包括：將土壤按深度劃分多個分層，各分層對應不同保水和吸水能力系數(shù)，采集各分層多時刻含水量及其影響參數(shù)，構建時間序列數(shù)據(jù)集并訓練長短期記憶網絡模型；結合燕麥當前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及逃生導引方案設計技術領域，具體涉及一種基于消防多物理場分析和AR設備的逃生導引方法及系統(tǒng)。針對傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動態(tài)風險響應滯后等缺陷，通過多源傳感器融合探測生命體征，結合建筑結構應力場、毒氣擴散場及火災熱流場的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產管理技術領域，公開了一種基于物聯(lián)網的石油樹脂生產管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：將石油樹脂生產數(shù)據(jù)劃分為包含生產基礎數(shù)據(jù)層、實時生產過程層和質量檢測交互層的結構化生產數(shù)據(jù)；對所述結構化生產數(shù)據(jù)進行生產特征提取，得到綜合生產工藝特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學個性化服務方法及其系統(tǒng)，涉及智慧教學技術領域，包括周期性地采集當前學生的多模態(tài)數(shù)據(jù)；對多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學習數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關聯(lián)分析，生成分析結果；根據(jù)分析結果中的群體標簽和能力預測模型構建權重矩陣，并根據(jù)權重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制造業(yè)領域，具體為一種面向石榴剝粒生產線的多工序協(xié)同調度優(yōu)化方法，包括從物聯(lián)網接口采集并處理第一業(yè)務數(shù)據(jù)流，將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預測模型生成第二業(yè)務數(shù)據(jù)流；將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務數(shù)據(jù)流；通過商業(yè)決策優(yōu)化引擎，構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GIS的煤礦安全生產調度管理方法和裝置，本發(fā)明涉及生產調度技術領域，解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析，難以形成全面的生產態(tài)勢感知，調度方案的科學性與及時性不足的技術問題，本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫引擎集成，構建煤礦三維模型，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機的配網不停電作業(yè)現(xiàn)場勘察方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網關聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計算車輛移動至作業(yè)點距離成本、關鍵設備關聯(lián)風險以及道路通行效率因子，根據(jù)預設的動態(tài)權重分配規(guī)則對作業(yè)點距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于運籌優(yōu)化技術領域，本發(fā)明公開了一種基于大模型與運籌優(yōu)化的智能任務規(guī)劃方法，包括獲取用戶任務需求和系統(tǒng)可用資源；基于用戶任務需求，利用大模型生成多個初始規(guī)劃方案，并獲取對應的資源需求清單；基于系統(tǒng)可用資源和資源需求清單，獲取各個初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術應用領域，特別是涉及一種結合過站松弛時間與航班延誤的航班環(huán)編排方法，包括：基于待處理的航班任務信息表，獲取初始的任務節(jié)點集；基于貪心算法，獲取初始的待處理任務節(jié)點列表；如果迭代次數(shù)未達預設迭代次數(shù)閾值或者當前的節(jié)點序列集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的施工工程檢測系統(tǒng)及方法，涉及工程檢測技術領域，系統(tǒng)通過傳感器實時采集施工現(xiàn)場的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù)，并經過去噪與歸一化處理后形成數(shù)據(jù)集W，保證了數(shù)據(jù)的準確性和可用性。實時環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與高效預處理使得環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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