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								      本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)頁端的SCD文件管控方法及裝置，屬于變電站技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：在網(wǎng)頁端接收變電站SCD文件；分別計(jì)算變電站SCD文件中各IED設(shè)備對(duì)應(yīng)的循環(huán)冗余校驗(yàn)碼，形成當(dāng)前校驗(yàn)碼列表；基于預(yù)存校驗(yàn)碼列表依次對(duì)各IED設(shè)備進(jìn)行IE...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于垂域大模型領(lǐng)域，具體涉及一種基于專業(yè)知識(shí)語料的電力行業(yè)招采大模型構(gòu)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(jù)頻率的高低進(jìn)行排序；構(gòu)建每一個(gè)專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對(duì)應(yīng)表；基于所述對(duì)應(yīng)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(shù)領(lǐng)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(dòng)獲取語義模式，語義模式由左部意合結(jié)果與右部語法成分、語義成分構(gòu)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(jié)果，左部意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨平臺(tái)行為加權(quán)的動(dòng)態(tài)主題建模方法，包括：獲取待檢測(cè)用戶電腦軟件的數(shù)據(jù)信息，并對(duì)所述數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，獲得處理后的數(shù)據(jù)信息；構(gòu)建融合實(shí)體詞擴(kuò)展的短文本語義增強(qiáng)模型，將所述處理后的數(shù)據(jù)信息輸入所述融合實(shí)體詞擴(kuò)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(jù)的隱式神經(jīng)表示壓縮方法包括，獲取溫濕度傳感器數(shù)據(jù)并進(jìn)行去噪和歸一化預(yù)處理，建立描述溫度和濕度時(shí)空變化的耦合物理模型，并將其轉(zhuǎn)化為物理損失函數(shù)以約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出；其次，通過雙階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索，在第一階段基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)中，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對(duì)多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作；對(duì)清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，識(shí)別實(shí)體數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)實(shí)體數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于知識(shí)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(shí)數(shù)據(jù)；對(duì)醫(yī)療知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，形成醫(yī)療知識(shí)屬性集合；根據(jù)醫(yī)療知識(shí)屬性集合構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜；采集患者病歷數(shù)據(jù)；根據(jù)患者病歷數(shù)據(jù)，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(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該生成方法包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，創(chuàng)建所述推薦模型，所述包括：嵌入層，提示層、基礎(chǔ)模型層和輸出層；基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)所述推薦模型進(jìn)行訓(xùn)練。該生成方法能夠生成一個(gè)推薦模型。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融、醫(yī)療場(chǎng)景，公開了一種文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括定義狀態(tài)空間與動(dòng)作空間之間的空間映射關(guān)系，基于空間映射關(guān)系構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)，基于近端策略優(yōu)化算法利用獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對(duì)比學(xué)習(xí)的興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和終端，興趣點(diǎn)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(shí)頻域混合注意力層和結(jié)果預(yù)測(cè)層的基準(zhǔn)模型，在輸入嵌入層和時(shí)頻域混合注意力層引入對(duì)比學(xué)習(xí)機(jī)制增強(qiáng)表示學(xué)習(xí)，其中時(shí)頻域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低空運(yùn)輸器多路徑調(diào)度優(yōu)化方法，涉及多路徑調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過多維技術(shù)融合，顯著提升山區(qū)低空物流調(diào)度的環(huán)境適應(yīng)性與協(xié)同效率，地形鎖相機(jī)制結(jié)合視覺補(bǔ)償，在信號(hào)斷續(xù)環(huán)境下維持航向基準(zhǔn)穩(wěn)定，降低定位漂移引發(fā)的路徑震蕩風(fēng)險(xiǎn)；同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取樞紐節(jié)點(diǎn)及樞紐支路的初始毫秒級(jí)數(shù)據(jù)集，并獲取基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)的第一秒級(jí)電壓值及基礎(chǔ)支路的第一秒級(jí)電流值；通過初始毫秒級(jí)數(shù)據(jù)集獲取第二秒級(jí)電壓值及第二秒級(jí)電流值，進(jìn)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(shù)融合的數(shù)字收藏品評(píng)級(jí)與虛實(shí)交互交易系統(tǒng)，涉及數(shù)字收藏品交易技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過多技術(shù)深度融合，構(gòu)建了數(shù)字收藏品全生命周期治理體系：其中聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架整合跨機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)特征，知識(shí)產(chǎn)權(quán)估值模型注入法律約束，使評(píng)級(jí)結(jié)果同步反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多指標(biāo)分類權(quán)重評(píng)分的方法與相關(guān)裝置，屬于設(shè)備性能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域；所述方法構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系；所述指標(biāo)評(píng)價(jià)體系包括指標(biāo)分類、指標(biāo)及指標(biāo)基本信息；根據(jù)待評(píng)價(jià)設(shè)備在標(biāo)評(píng)價(jià)體系中選擇指標(biāo)分類；確定每個(gè)指標(biāo)分類的權(quán)重，設(shè)置每個(gè)指標(biāo)分類所屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力系統(tǒng)調(diào)度策略合理性評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及電壓控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括：步驟1.電力系統(tǒng)測(cè)試、步驟2.電力調(diào)控?cái)?shù)據(jù)分析和步驟3.電力系統(tǒng)評(píng)級(jí)處理，本發(fā)明通過綜合調(diào)整時(shí)長(zhǎng)與穩(wěn)定性，評(píng)估策略的動(dòng)態(tài)響應(yīng)效率，基于單位時(shí)長(zhǎng)碳排放量，量化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)覆蓋的兩階段運(yùn)籌排班方法及系統(tǒng)，涉及智能排班技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過動(dòng)態(tài)覆蓋置信度驅(qū)動(dòng)與影子班次鏈預(yù)埋技術(shù)，顯著提升排班系統(tǒng)對(duì)跨日延誤等動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的適應(yīng)性：融合多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成覆蓋置信度標(biāo)簽，使排班方案自動(dòng)適配機(jī)位變更、氣...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于信息熵的雷達(dá)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(jì)算空域中各波位權(quán)值，根據(jù)各波位權(quán)值計(jì)算初始化信息熵；當(dāng)前時(shí)刻空間權(quán)值分布，按照當(dāng)前目捕獲結(jié)果，將捕獲目標(biāo)的波位賦權(quán)值為1，按照高斯分布對(duì)全域重新計(jì)算權(quán)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(cè)空間目標(biāo)的自主任務(wù)規(guī)劃方法及裝置。方法包括：基于獲取的輸入?yún)?shù)構(gòu)建綜合約束指標(biāo)，并基于該綜合約束指標(biāo)確定資源對(duì)目標(biāo)的可觀測(cè)約束集合和資源的可觀測(cè)目標(biāo)數(shù)量；其中，所述輸入?yún)?shù)包括衛(wèi)星可工作時(shí)長(zhǎng)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(cè)空間目標(biāo)的最優(yōu)資源分配決策方法及裝置。方法包括：獲取輸入?yún)?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?yún)?shù)、所述狀態(tài)參數(shù)和所述約束參數(shù)，分別計(jì)算每個(gè)衛(wèi)星觀測(cè)每個(gè)目標(biāo)的收益系數(shù)，并基于所述優(yōu)化變量參數(shù)對(duì)每個(gè)收...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力需求預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種面向電力需求預(yù)測(cè)的高維要素解構(gòu)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(gòu)建不同要素對(duì)電力需求的時(shí)空偏離系數(shù)矩陣，隨后基于層次分析法與解釋結(jié)構(gòu)模型所確定的變量相對(duì)重要性等級(jí)和層次結(jié)構(gòu)，在...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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