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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的園區(qū)電網(wǎng)柔性負荷資源優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集目標園區(qū)內(nèi)各個柔性負荷主體的運行數(shù)據(jù)和氣象信息；對運行數(shù)據(jù)和氣象信息進行預處理，得到多元負荷特征；根據(jù)多元負荷特征，對氣象與電價波動間的關聯(lián)關系進行動態(tài)耦合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于生產(chǎn)節(jié)拍的動態(tài)倉儲智能分揀方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，可以提高分揀系統(tǒng)對生產(chǎn)節(jié)拍的自適應性、優(yōu)化庫存流轉效率、并降低因物料錯配或供應延遲導致的生產(chǎn)中斷風險，該方法包括：采集生產(chǎn)線上各關鍵工位的生產(chǎn)節(jié)拍實時參數(shù)，并獲取待分揀的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對海綿城市的資源匹配方法和系統(tǒng)，屬于智慧城市管理技術領域。所述系統(tǒng)包括資源采集單元、第一處理單元、修正單元、第二處理單元、更新單元、匹配單元和響應單元。系統(tǒng)通過多維度數(shù)據(jù)采集和動態(tài)風險評估，實現(xiàn)了海綿城市資源的智能化匹配。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的生產(chǎn)線運行AI檢測系統(tǒng)，涉及智能制造技術領域。包括有：多模態(tài)感知模塊：通過工業(yè)相機和激光傳感器，對產(chǎn)品進行監(jiān)測，獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；決策處理模塊：根據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)，獲取綜合風險指數(shù)，同時根據(jù)所述綜合風險指數(shù)，設置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的招投標風險預警系統(tǒng)及方法，涉及招投標技術領域，其技術方案要點包括以下步驟：獲取招投標項目的基礎信息數(shù)據(jù)和歷史招投標數(shù)據(jù)；依據(jù)基礎信息數(shù)據(jù)生成招投標項目的項目特征圖譜，并依據(jù)項目特征圖譜得到項目風險特征庫；采集預警...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于BIM的耦合多因素工程風險預警方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：對地下洞室的多個預警要素進行風險評估，獲得父預警量值，并構建父BIM風險模型，對多個父BIM風險模型進行BIM屬性疊加分析，構建子BIM風險模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水電系統(tǒng)控制技術領域，尤其涉及一種梯級水電遠程集控預案生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標梯級水電站的多源異構動態(tài)數(shù)據(jù)；對多源異構動態(tài)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計重構，生成動態(tài)特征張量；根據(jù)動態(tài)特征張量，對目標梯級水電站進行風險識別，得到目標梯級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風力發(fā)電技術領域，且公開了一種風電機組效能智能分析方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法包括構建風能敏感度矩陣，將風速和風向變化率劃分為二維網(wǎng)格，計算各網(wǎng)格發(fā)電效率；實時計算風速標準差和風向變化率，生成動態(tài)效能偏差指數(shù)DEVI評估效能；基于氣象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應急監(jiān)管系統(tǒng)、方法和介質(zhì)，該系統(tǒng)包括應急監(jiān)管管理平臺。應急監(jiān)管管理平臺被配置為執(zhí)行基于物聯(lián)網(wǎng)大模型的泥石流應急監(jiān)管方法。方法包括：將目標區(qū)域劃分為多個子區(qū)域；每隔預設周期，基于每個子區(qū)域的原始多模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的管理員評級方法，包括：獲取管理員行為數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，所述管理員行為數(shù)據(jù)至少包括對話記錄，所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括互動反饋；通過預訓練的大模型對所述管理員行為數(shù)據(jù)進行特征提取，得到結構化評分特征；將所述結構化評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于海上風電組網(wǎng)送出方案評價技術領域，公開了基于灰云白化權聚類的大規(guī)模海上風電組網(wǎng)送出多維度綜合評價方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有方法的評價結果難以全面反映海上風電組網(wǎng)送出方案的實際性能的問題。本發(fā)明方法包括：構建多維度綜合評價體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了紡織品生產(chǎn)質(zhì)量管控方法，包括獲取紡織品的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括織物圖像數(shù)據(jù)和多通道工藝參數(shù)時序數(shù)據(jù)；構建時空圖注意力網(wǎng)絡；提取并融合織物圖像數(shù)據(jù)的空間特征與工藝參數(shù)時序數(shù)據(jù)的時間特征，得到融合表征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化和電力電量平衡分析技術領域，涉及電力市場環(huán)境下考慮靈活性需求的時序隨機生產(chǎn)模擬方法，包括：1、構建市場環(huán)境下考慮靈活性需求的電力系統(tǒng)時序?隨機生產(chǎn)模擬框架；2、上層模型以最小化系統(tǒng)總運行成本為目標，得到啟停調(diào)度方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于BIM技術的數(shù)字化工程管理系統(tǒng)、裝置及方法，該方法包括：獲取城市道路空間中不同預設道路之間的接縫線上不同預設位置處的橫截面的點云數(shù)據(jù)，從而構建點云模型；對點云模型中每個預設位置處每個材料層的點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N結合地理位置的郵件展示位置分析方法、裝置和電子設備，涉及信息處理技術領域，該方法包括：響應于用戶的郵箱訪問請求，獲取用戶地理位置數(shù)據(jù)、郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)和用戶交互行為數(shù)據(jù)；基于用戶地理位置數(shù)據(jù)和郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)，確定郵件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能機器人巡檢技術領域，公開了一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法，其中，一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法包括：利用動態(tài)注意力多層特征提取網(wǎng)絡分析機器人搭載傳感器采集的多光譜圖像，生成工業(yè)設施異常覆蓋度實時分布圖；利用時空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人機協(xié)同驅動的電纜線路運行維護方法，該方法包括：采集電纜線路實時運行參數(shù)，導入電橋平衡故障定位模型構建基礎數(shù)據(jù)庫；啟動蒙特卡羅模擬RAMS模型生成故障概率分布矩陣，調(diào)用電橋平衡故障定位模型確定故障區(qū)段初步范圍；結合人機協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種支付方法、電子設備及通信系統(tǒng)。智能體可以在支付側獲取多個購物應用的授權，然后在支付側代理購物應用進行收款。智能體還可以獲取用戶在支付側的支付授權，然后在支付側代理用戶進行付款。其中，支付側可以包括多個支付應用及其服務器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種零碳園區(qū)全生命周期碳足跡追蹤核算方法和系統(tǒng)，屬于碳排放領域。本申請適用于在光伏、儲能與市電多能源耦合供電的零碳園區(qū)，通過獲取零碳園區(qū)的空間拓撲數(shù)據(jù)、實時功率數(shù)據(jù)及各供能單元的碳強度因子，構建一個將涉能單元定義為節(jié)點、物理線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的智能銷售鏈路AI輔助方法，涉及深度學習技術領域。包括利用接口實時同步、數(shù)據(jù)庫日志監(jiān)聽、前端埋點等技術獲取銷售全鏈路的目標銷售數(shù)據(jù)；接著，通過特征工程提取業(yè)務特征集，并按時間周期劃分訓練集、驗證集與測試集，設計多輸入...
								
            
							
            
							
						
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