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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收?qǐng)@區(qū)內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的預(yù)約信息，生成目標(biāo)區(qū)域的臨時(shí)權(quán)限集；在目標(biāo)人員到達(dá)園區(qū)入口閘機(jī)處時(shí)，抓取目標(biāo)人員的多模態(tài)特征作為臨時(shí)權(quán)限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對(duì)歷史數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構(gòu)建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓(xùn)練完成的預(yù)測(cè)模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于精英反向?qū)W習(xí)的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取并根據(jù)當(dāng)前用戶描述信息，生成當(dāng)前適應(yīng)度評(píng)價(jià)值；通過(guò)Chebyshev混沌映射方法，對(duì)基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機(jī)種群位置樣本進(jìn)行初始化處理，得到隨機(jī)種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信貸評(píng)級(jí)模型的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計(jì)算框架對(duì)Apriori算法進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)Apriori算法；基于目標(biāo)Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息，對(duì)每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運(yùn)維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法，涉及軌道車輛設(shè)備檢修管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：檢修計(jì)劃管理模塊，用于根據(jù)軌道車輛運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù)，確定車輛檢修計(jì)劃；檢修調(diào)度管理模塊，用于根據(jù)車輛檢修計(jì)劃，確定檢修需求單；檢修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸控制的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉(cāng)儲(chǔ)物流中心運(yùn)輸控制系統(tǒng)，包括，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃模塊，基于采集的實(shí)時(shí)物流設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)生成動(dòng)態(tài)路徑，并接收設(shè)備執(zhí)行層的反饋信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正；以及，模塊化控制架構(gòu)，利用信號(hào)傳輸實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于標(biāo)準(zhǔn)化病人問(wèn)診訓(xùn)練的考評(píng)方法，屬于醫(yī)學(xué)教育技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：實(shí)時(shí)獲取訓(xùn)練者或考核者與標(biāo)準(zhǔn)化病人之間的問(wèn)診交互信息；基于多模態(tài)分析模型對(duì)問(wèn)診交互信息進(jìn)行識(shí)別和分析，生成交互特征數(shù)據(jù)；通過(guò)生成式AI模型動(dòng)態(tài)生成實(shí)時(shí)病例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多步回報(bào)A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng)，以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護(hù)為協(xié)同優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)重可調(diào)的多目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；采用未來(lái)多步累積獎(jiǎng)勵(lì)作為改進(jìn)A3C強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回報(bào)，通過(guò)未來(lái)多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及燃?xì)獍踩O(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃?xì)獍踩R(shí)精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)實(shí)時(shí)采集燃?xì)鈹?shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶屬性生成時(shí)空對(duì)齊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場(chǎng)景，基于用戶用氣場(chǎng)景和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的電廠機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集和處理火力發(fā)電機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機(jī)組重點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)庫(kù)，通過(guò)過(guò)往火力發(fā)電機(jī)組運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種濱海植被護(hù)岸效能的評(píng)估方法，包括以下步驟：S1：基于進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量或使用遙感數(shù)據(jù)，采集目標(biāo)海岸的氣象水文要素，及地形地貌數(shù)據(jù)；S2：量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù)，包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài)；S3：構(gòu)建潮汐水動(dòng)力?植被耦合模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于遙感影像與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法，涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取觀測(cè)區(qū)域的遙感影像，并對(duì)遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到增強(qiáng)圖像；劃分出不同的生態(tài)區(qū)域；提取地面觀測(cè)數(shù)據(jù)；將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于FLA星算法的多機(jī)器人編隊(duì)路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖；以編隊(duì)中心或參考點(diǎn)的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，基于中心點(diǎn)或參考點(diǎn)計(jì)算推導(dǎo)每個(gè)機(jī)器人具體的起始位置和目標(biāo)位置，同時(shí)明確多機(jī)器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)，包括用戶端設(shè)備、中央服務(wù)器和智能儲(chǔ)物柜群，用戶端設(shè)備通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與中央服務(wù)器進(jìn)行通訊，中央服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與智能儲(chǔ)物柜群進(jìn)行通訊。一種儲(chǔ)物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)模塊提供API接口實(shí)時(shí)查詢和批量加載；負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊，采用不同預(yù)測(cè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，并通過(guò)輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識(shí)的實(shí)體關(guān)系推理方法，基于多門控機(jī)制與實(shí)體對(duì)象屬性信息的交通類知識(shí)表示學(xué)習(xí)模型，專門針對(duì)軟知識(shí)表示與推理問(wèn)題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實(shí)體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息，避免外部噪聲干擾；通過(guò)輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號(hào)的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號(hào)進(jìn)行情緒解碼，相較于基于腦電信號(hào)的情緒解碼更具有可靠性。通過(guò)構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練后的情緒解碼模型，僅需少量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)就能完成個(gè)性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質(zhì)領(lǐng)域，包括多尺度數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動(dòng)態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實(shí)現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實(shí)驗(yàn)標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展預(yù)測(cè)方法，屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學(xué)行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定或擬合的問(wèn)題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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