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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明屬于虛擬現實技術領域，具體公開了一種手術室場景模擬系統(tǒng)，包括全息手術環(huán)境構建模塊、智能器械交互系統(tǒng)、多角色協同訓練平臺、情景化教學系統(tǒng)和智能評估系統(tǒng)；系統(tǒng)采用分布式架構且支持動態(tài)環(huán)境響應；全息手術環(huán)境構建模塊，用于通過光場掃描技術重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了用戶學習情況的個性化顯示方法、裝置及相關設備。該方法基于用戶的背景信息與當前學習平臺對應課程的相關度，評估用戶對當前學習平臺各門課程的初始學習時長；采集用戶在學習平臺學習各門課程的操作行為數據，計算用戶對各門課程的有效學習...
								
            
							
            
							
						
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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據輸入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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								      本發(fā)明涉及一種新能源汽車彈性訂單系統(tǒng)，包括：主數據子系統(tǒng)，用于保存主機廠及經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)，包含參數采集模塊，參數預處理模塊，參數處理模塊，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、冷負荷歷史數據及氣象數據；步驟二、對電、熱、冷負荷歷史數據及氣象數據進行預處理；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)明涉及安全管理技術領域，具體為一種基于多源數據融合的礦山安全生產風險防控方法，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、獲取問題實例數據；S2、根據所述問題實例數據建立圖表示模型，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)點為任務需求參數中的任務或者可見時間窗口參數中...
								
            
							
            
							
						
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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、根據煤炭企業(yè)生產成本消耗的實際數據與標準成本管控重點，構建定額數據體系，形成成本定額庫；步驟S2、根據成本定額庫，結合企業(yè)年度的生產成本預算數據體系，明確預算目標，構建出基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度敏感性分析的配電網物資成本動態(tài)計算系統(tǒng)構建方法，包括下述步驟：多源異構數據融合與業(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)明公開了一種基于量化總風險損失的大規(guī)模城市橋隧網絡評估方法，所述方法為：一、對開源地理平臺進行爬蟲，獲取路網拓撲數據并建立橋隧網絡模型；二、根據道路等級和交匯情況對橋隧網絡模型的邊和節(jié)點進行簡化；三、對交通速度數據進行換算，獲取日均交通...
								
            
							
            
							
						
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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，包括初始化與數據連接建立、多源數據采集與知識遷移融合、拓撲映射與初始參數生成、生態(tài)模擬與參數動態(tài)演化、跨尺度協同優(yōu)化與參數精調、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的各項實體狀態(tài)與復雜關聯關系，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：數據初始化；步驟二：交互與數據采樣；步驟三：離散動作訓練，使用深度Q網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：聯合訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識別的管網工程領域專家經驗引導方法，通過語音識別技術和智能引導機制，顯著提升了施工經驗的采集和共享效率。考慮專家施工經驗引導的具體實現思路及相關技術，提出基于語音的專家施工經驗智能引導框架。自動將專家的隱性經驗轉化為...
								
            
							
            
							
						
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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)的數據，對文本模態(tài)的數據進行細粒度重寫，對圖像模態(tài)的數據提取相關聯的實體；使用各個模態(tài)對應的特征提取網絡提取特征，使用一個可學習的對齊...
								
            
							
            
							
						
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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：對文本數據與對應的多模態(tài)數據編碼，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)數據對；將對齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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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，推導質量流量的數學模型；2)根據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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