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								      本發(fā)明屬于垂域大模型領域，具體涉及一種基于專業(yè)知識語料的電力行業(yè)招采大模型構建方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集語料中所有專業(yè)詞匯的出現(xiàn)頻率，并根據頻率的高低進行排序；構建每一個專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對應表；基于所述對應表，采用基于頻率的壓縮編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術領域，尤其涉及一種基于語義模式的層次語義分析方法與系統(tǒng)，包括以下步驟：自動獲取語義模式，語義模式由左部意合結果與右部語法成分、語義成分構成，其中右部包含主語、謂詞、賓語等語法語義成分，左部表示右部的意合結果，左部意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨平臺行為加權的動態(tài)主題建模方法，包括：獲取待檢測用戶電腦軟件的數(shù)據信息，并對所述數(shù)據信息進行處理，獲得處理后的數(shù)據信息；構建融合實體詞擴展的短文本語義增強模型，將所述處理后的數(shù)據信息輸入所述融合實體詞擴展的短文本語義增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種溫濕度傳感器數(shù)據的隱式神經表示壓縮方法包括，獲取溫濕度傳感器數(shù)據并進行去噪和歸一化預處理，建立描述溫度和濕度時空變化的耦合物理模型，并將其轉化為物理損失函數(shù)以約束神經網絡輸出；其次，通過雙階段神經網絡架構搜索，在第一階段基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據技術領域，可應用于醫(yī)療健康業(yè)務系統(tǒng)平臺中，公開了一種基于大數(shù)據的醫(yī)療知識圖譜構建方法、裝置、設備及介質，包括：對多源醫(yī)療數(shù)據進行清洗操作；對清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據進行實體識別，識別實體數(shù)據之間的關聯(lián)關系；根據實體數(shù)據及關聯(lián)關系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于知識圖譜技術領域，本發(fā)明公開了基于知識圖譜的診療規(guī)范多輪問答系統(tǒng)及方法；方法包括：采集醫(yī)療知識數(shù)據；對醫(yī)療知識數(shù)據進行分析處理，形成醫(yī)療知識屬性集合；根據醫(yī)療知識屬性集合構建醫(yī)療知識圖譜；采集患者病歷數(shù)據；根據患者病歷數(shù)據，得到患...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種推薦模型的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，該生成方法包括以下步驟：獲取訓練數(shù)據，創(chuàng)建所述推薦模型，所述包括：嵌入層，提示層、基礎模型層和輸出層；基于所述訓練數(shù)據對所述推薦模型進行訓練。該生成方法能夠生成一個推薦模型。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言技術領域，可應用于金融、醫(yī)療場景，公開了一種文本生成方法、裝置、設備及介質，該方法包括定義狀態(tài)空間與動作空間之間的空間映射關系，基于空間映射關系構建獎勵函數(shù)；構建策略網絡，基于近端策略優(yōu)化算法利用獎勵函數(shù)對策略網絡進行訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對比學習的興趣點推薦方法、裝置、存儲介質和終端，興趣點推薦方法包括：獲取用戶歷史訪問序列，創(chuàng)建包含輸入嵌入層、時頻域混合注意力層和結果預測層的基準模型，在輸入嵌入層和時頻域混合注意力層引入對比學習機制增強表示學習，其中時頻域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低空運輸器多路徑調度優(yōu)化方法，涉及多路徑調度優(yōu)化技術領域，本發(fā)明通過多維技術融合，顯著提升山區(qū)低空物流調度的環(huán)境適應性與協(xié)同效率，地形鎖相機制結合視覺補償，在信號斷續(xù)環(huán)境下維持航向基準穩(wěn)定，降低定位漂移引發(fā)的路徑震蕩風險；同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電網實時狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取樞紐節(jié)點及樞紐支路的初始毫秒級數(shù)據集，并獲取基礎節(jié)點的第一秒級電壓值及基礎支路的第一秒級電流值；通過初始毫秒級數(shù)據集獲取第二秒級電壓值及第二秒級電流值，進而獲取階段電壓值及階段電流值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多技術融合的數(shù)字收藏品評級與虛實交互交易系統(tǒng)，涉及數(shù)字收藏品交易技術領域，本發(fā)明通過多技術深度融合，構建了數(shù)字收藏品全生命周期治理體系：其中聯(lián)邦學習框架整合跨機構風險特征，知識產權估值模型注入法律約束，使評級結果同步反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多指標分類權重評分的方法與相關裝置，屬于設備性能評估技術領域；所述方法構建指標評價體系；所述指標評價體系包括指標分類、指標及指標基本信息；根據待評價設備在標評價體系中選擇指標分類；確定每個指標分類的權重，設置每個指標分類所屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力系統(tǒng)調度策略合理性評估方法及系統(tǒng)，涉及電壓控制技術領域，本發(fā)明包括：步驟1.電力系統(tǒng)測試、步驟2.電力調控數(shù)據分析和步驟3.電力系統(tǒng)評級處理，本發(fā)明通過綜合調整時長與穩(wěn)定性，評估策略的動態(tài)響應效率，基于單位時長碳排放量，量化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于任務覆蓋的兩階段運籌排班方法及系統(tǒng)，涉及智能排班技術領域，本發(fā)明通過動態(tài)覆蓋置信度驅動與影子班次鏈預埋技術，顯著提升排班系統(tǒng)對跨日延誤等動態(tài)風險的適應性：融合多源實時數(shù)據生成覆蓋置信度標簽，使排班方案自動適配機位變更、氣...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于信息熵的雷達搜索資源分配方法，包括：空域信息熵初始化，按照等概率分布計算空域中各波位權值，根據各波位權值計算初始化信息熵；當前時刻空間權值分布，按照當前目捕獲結果，將捕獲目標的波位賦權值為1，按照高斯分布對全域重新計算權值分布；歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測空間目標的自主任務規(guī)劃方法及裝置。方法包括：基于獲取的輸入參數(shù)構建綜合約束指標，并基于該綜合約束指標確定資源對目標的可觀測約束集合和資源的可觀測目標數(shù)量；其中，所述輸入參數(shù)包括衛(wèi)星可工作時長約束集合、衛(wèi)星最小工作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測空間目標的最優(yōu)資源分配決策方法及裝置。方法包括：獲取輸入參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)、約束參數(shù)和優(yōu)化變量參數(shù)；基于所述輸入參數(shù)、所述狀態(tài)參數(shù)和所述約束參數(shù)，分別計算每個衛(wèi)星觀測每個目標的收益系數(shù)，并基于所述優(yōu)化變量參數(shù)對每個收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力需求預測技術領域，特別涉及一種面向電力需求預測的高維要素解構與偏離系數(shù)校正方法，其中，方法包括：基于敏感性分析法構建不同要素對電力需求的時空偏離系數(shù)矩陣，隨后基于層次分析法與解釋結構模型所確定的變量相對重要性等級和層次結構，在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于市場需求的產品研發(fā)流程及管理方法，包括如下步驟：步驟一、市場需求采集與標準化建模；步驟二、需求分解與關聯(lián)度量化；步驟三、項目信息集成與計劃生成；步驟四、動態(tài)計劃管理與沖突檢測；步驟五、任務執(zhí)行與狀態(tài)跟蹤；步驟六、需求閉環(huán)驗證...
								
            
							
            
							
						
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