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								      本發(fā)明公開了一種電子元器件供應(yīng)鏈智能管理方法及系統(tǒng)，涉及智能供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集電子元器件的實時市場交易數(shù)據(jù)，其中實時市場交易數(shù)據(jù)包括歷史采購數(shù)據(jù)、歷史庫存數(shù)據(jù)、供應(yīng)商交付周期數(shù)據(jù)及元器件生命周期數(shù)據(jù)；構(gòu)建電子元器件的需求預(yù)測模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)模型的企業(yè)資金流動數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，所述企業(yè)資金流動數(shù)據(jù)監(jiān)管方法具體包括如下步驟：采集企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)；對所述企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；以預(yù)處理完成的企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為基準，建立數(shù)據(jù)模型；基于所述數(shù)據(jù)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種任務(wù)發(fā)布方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設(shè)備，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及金融領(lǐng)域。其中方法包括：響應(yīng)于任務(wù)發(fā)布指令，通過顯示的任務(wù)發(fā)布界面獲取待發(fā)布任務(wù)的任務(wù)難度信息、任務(wù)描述信息和任務(wù)位置；根據(jù)任務(wù)位置，確定待發(fā)布任務(wù)的交通流量信息以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度方法及相關(guān)裝置，在滿足水庫安全運行約束下，構(gòu)建基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度模型，基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度模型包括一級優(yōu)化目標和二級優(yōu)化目標，一級優(yōu)化目標包括以削峰流量最大和水庫潰壩風險最低為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力任務(wù)調(diào)度方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法通過將電力系統(tǒng)的系統(tǒng)供電容量值以及各待調(diào)度電力任務(wù)的預(yù)計執(zhí)行時長和預(yù)計任務(wù)用電量輸入至電力調(diào)度大模型中，以使所述電力調(diào)度大模型計算得到各待調(diào)度電力任務(wù)的優(yōu)先級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)遙感與監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于遙感的農(nóng)業(yè)中短期缺水智能估算方法，包括：數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，研究區(qū)作物空間分布及現(xiàn)狀生育周期提取，基于WRF模型的中短期氣象要素預(yù)測，以及中短期作物蒸散發(fā)預(yù)測及中短期農(nóng)業(yè)缺水量動態(tài)智能估算。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了事項處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：從與用戶交互活動相關(guān)聯(lián)的至少一個數(shù)據(jù)源中識別針對目標用戶的待處理的至少一個事項；利用機器學習模型，確定至少一個事項中的一個或多個事項的相應(yīng)上下文信息，上下文信息指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法包括：接收以自然語言描述的用戶問題；根據(jù)所述用戶問題執(zhí)行至少一個分析維度的分析任務(wù)，得到至少一個分析維度的分析結(jié)論；其中，執(zhí)行任一分析維度的分析任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法，包括：接收用戶問題，并在所述用戶問題滿足預(yù)設(shè)答復(fù)條件的情況下，對所述用戶問題進行拆解，得到當前待回答的子問題；利用已訓(xùn)練完成的答復(fù)生成模型，針對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及射頻識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統(tǒng)，包括多天線陣列、智能聯(lián)動組件、多變量信號分析模塊、動態(tài)數(shù)據(jù)過濾模塊和智能管理執(zhí)行模塊。本申請的多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統(tǒng)，通過多天線陣列構(gòu)成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于對比學習的多層次語義隱喻識別方法，包括：構(gòu)建隱喻識別模型，對隱喻識別模型進行訓(xùn)練，將待檢測文本輸入訓(xùn)練后的隱喻識別模型進行待檢測文本的識別，得到識別結(jié)果；所述對隱喻識別模型進行訓(xùn)練，包括：給定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種優(yōu)化提示詞語義的大語言模型對齊增強方法及系統(tǒng)，包括：對原始提示詞執(zhí)行詞性過濾，得到過濾提示詞；生成與過濾提示詞中每個詞條對應(yīng)的同義詞集合；以同義詞集合中隨機選擇的詞條替換原始提示詞中的詞條，生成滿足越獄條件的初始調(diào)制提示詞；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種匹配信息生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：獲取待測設(shè)計的仿真波形數(shù)據(jù)和門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)；依次計算門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)中第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第二文本標識和仿真波形數(shù)據(jù)中第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第一文本標識的文本匹配度；基于所述文本匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時鐘繞線的優(yōu)化布線方法，針對于處于同個時域中的若干時鐘網(wǎng)絡(luò)，每個時鐘網(wǎng)絡(luò)均存在一個驅(qū)動端通過繞線連接若干個負載端，所述驅(qū)動端到負載端的繞線包括共用繞線部和獨立繞線部；在匹配若干時鐘網(wǎng)絡(luò)的每個驅(qū)動端到其對應(yīng)的每個負載端的繞線長...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于密度聚類的時鐘節(jié)點計算方法、布局方法及布線方法，用于對芯片模塊內(nèi)的時鐘接收器的頂層節(jié)點的位置確定，具體步驟如下：首先獲取芯片模塊內(nèi)的所有時鐘接收器引腳的平面點位；然后采用聚類算法將時鐘接收器引腳的平面點位聚類形成若干引腳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水庫安全監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的水庫運行狀態(tài)預(yù)測分析方法。所述方法包括以下步驟：通過布設(shè)的垂直電阻率探針陣列，采用低頻交流信號采集水庫底泥不同深度的原始電阻響應(yīng)序列；對原始電阻響應(yīng)序列進行極化效應(yīng)補償處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學習的排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測方法，屬于排水管網(wǎng)水質(zhì)監(jiān)測與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。解決了當下城市排水管網(wǎng)水質(zhì)的日常監(jiān)測管理仍采用傳統(tǒng)的人工采測方法，實時性差、人力成本高、效率低下的技術(shù)問題。其技術(shù)方案為：S1、確定排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的鍋爐效率優(yōu)化方法。該方法包括：S01、實時多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與校驗融合；S02、對高質(zhì)量數(shù)據(jù)流進行自適應(yīng)數(shù)據(jù)處理與特征工程，動態(tài)調(diào)整校驗深度與頻率；S03、進行動態(tài)預(yù)測模型管理與自適應(yīng)重校準；S04、執(zhí)行基于動態(tài)偏好...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種煙草熱失重速率預(yù)測方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該煙草熱失重速率預(yù)測方法包括：將待處理煙草置于預(yù)設(shè)的溫濕度環(huán)境中充分靜置后加熱制樣，再研磨為粉末并置于惰性氣氛下進行熱重分析，獲取質(zhì)量隨溫時變化數(shù)據(jù)并計算熱失重速率，按溫度范圍劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于水?鹽?碳通量耦合模型的鹽堿地動態(tài)精準灌溉方法，涉及鹽堿地改良與精準灌溉技術(shù)領(lǐng)域，包括：將土壤劃分為表層、中層、深層，基于達西定律、對流?彌散方程及一階動力學模型構(gòu)建耦合模型，模擬水鹽碳通量動態(tài)；通過分層傳感器網(wǎng)絡(luò)采集土...
								
            
							
            
							
						
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