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								      本發(fā)明適用于智能廣告推送技術領域，提供了一種基于用戶畫像的廣告推送方法及系統(tǒng)，所述方法包括：在檢測到當前用戶進入指定應用界面后，判斷首展廣告是否屬于高信息負荷廣告，若是，則獲取首展廣告的廣告推薦權重、當前用戶的可穿戴設備監(jiān)測數據以及指定應用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產線布局技術領域，具體涉及一種基于多智能體強化學習的生產線布局優(yōu)化方法，該方法包括基于復雜網絡理論，采用有向加權網絡構建生產線的拓撲結構；基于模塊度優(yōu)化的凝聚式層次聚類算法，將拓撲結構中節(jié)點進行社區(qū)劃分，獲取多個社區(qū)；基于MAP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖神經網絡的客戶訴求與停電事件關聯分析方法，包括以下步驟：收集并預處理客戶訴求數據、停電事件數據、電力設備信息及電網拓撲數據；構建圖結構；構建圖神經網絡模型；將圖結構輸入圖神經網絡模型進行訓練；收集實時的客戶訴求數據和停...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數據挖掘與閾值效應的綜合性城市韌性調控方法，包括：通過搜集的城市韌性影響因素數據，完成城市韌性評估，分析得出城市韌性不均衡分布發(fā)展的薄弱地區(qū)；通過分析城市基本調控要素的內在特性，構建一種測算城市韌性關鍵影響因素的方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于IMSSA?NARX的養(yǎng)殖水質預測方法。采集養(yǎng)殖水質參數，建立數據集，完成預處理；通過在原始Tent的混沌方程上引入多位控制參數，實現改進Tent的混沌映射；通過將樽海鞘群算法與改進Tent混沌映射進行結合，實現改進樽海...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種ArUco二維碼角點識別方法、裝置、設備、介質及產品，涉及二維碼角點識別領域，該方法包括：構建多個預設卷積核尺寸下的L型卷積算子集合；L型卷積算子集合包括一個基礎L型卷積算子以及多個變形L型卷積算子；所述基礎L型卷積算子為算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合空間和頻率特征的數字單詞脈沖編碼方法(DWSFE)及系統(tǒng)，用于脈沖神經網絡(SNN)的文本信息處理。該方法包括：基于神經科學大腦皮層語義分區(qū)原理構建間隔語義劃分向量編碼(SSPE)和連續(xù)語義劃分向量編碼(CSPE)兩種詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術領域，具體涉及一種基于大模型的文本結構化信息生成方法；該方法包括：準備數據集并對第一大模型進行微調，生成結構化模式；準備數據集的方式包括人機結合方式與大模型反向生成文本方式；引入RAG機制對第一大模型生成的結構化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動葉可調式軸流風機喘振預警方法及系統(tǒng)，屬于風機喘振預警技術領域，用于解決目前的喘振預警方法的前瞻性較弱，對工作人員經驗的依賴較高，無法適應當前科技高速發(fā)展環(huán)境下大型工廠的全智能化、全自動化需求的技術問題。方法包括：構建動葉可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結構優(yōu)化設計相關技術領域，其公開了一種多向等截面特征并行驅動的三維結構拓撲優(yōu)化方法，步驟為：（1）針對待優(yōu)化結構的各個等截面拉伸或掃略方向，在對應的二維截面內定義均勻分布的單向設計變量，單向設計變量依次經分組降維圓柱濾波器進行密度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種復合切割裝置混氣嘴的自動優(yōu)化方法、裝置、設備及介質。該方法通過對切割頭氣路模型的流體分析，形成流場模型，再結合模擬輸入計算輸出的方式來確定混氣配比的結果，從而以兩次輸入氣壓差異下混氣配比的差異最小為目標來自動調整混氣嘴尺寸和相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于MIC復雜機電管綜的施工方法，屬于建筑機電安裝技術領域，包括S1.前期準備與BIM深化設計；(1)圖紙準備與現場勘察；(2)分析機電設備與管線；初步確定機電設備與管線的選型與數量；(3)機械通風需求分析；初步確定機械通風設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及訪問控制技術領域，具體為一種云環(huán)境下大數據隱私保護系統(tǒng)；包括數據輸入接口單元、自適應加密存儲單元、智能訪問控制單元、協同隱私計算單元，其中：數據輸入接口單元：用于負責多源異構數據的標準化接入，并通過規(guī)則引擎實時脫敏和差分隱私噪聲注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經網絡深度變換低秩張量恢復的北斗時空數據填補方法，涉及時空大數據技術和人工智能技術領域，本發(fā)明將基于迭代優(yōu)化算法的變換低秩張量恢復步驟進行簡化和提取，借鑒深度展開網絡的思想，將迭代優(yōu)化過程展開成神經網絡的網絡層，并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種幾何形狀擬合算法精度評價指標體系的構建方法，其特征在于，包括以下步驟：輸入幾何形狀的離散坐標點集，輸出表征各幾何形狀的一組擬合特征參數；對輸入的離散坐標點集，使用對應形狀的標準擬合程序進行處理，輸出表征該形狀的一組參考特征參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線上助殘關鍵詞搜索綜合服務提供方法及系統(tǒng)，用于智能服務技術領域，包括以下步驟：基于多模態(tài)無障礙交互模式，獲取用戶的輸入查詢信息；利用助殘領域專用詞典，對查詢信息進行預處理，得到主題備選詞匯，基于主題備選詞匯構建動態(tài)加權的主題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于文件系統(tǒng)操作日志的增量備份方法及系統(tǒng)，包括：判斷當前是否為第一次備份；全目錄掃描備份目標，讀取目標文件的內容并且基于內容的可變長度分塊目標的數據，進行哈希去重，將所得的分塊數據和索引信息存儲至存儲設備，結束操作；讀取前序...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N內存控制方法、裝置、設備和存儲介質，本申請中的內存控制方法包括：響應內存控制請求，利用目標采集頻率采集目標運行進程的內存占用數據；根據所述內存占用數據和預設內存使用閾值確定所述目標運行進程的內存狀態(tài)參數；根據所述內存狀態(tài)參數和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種雙CPU通信控制系統(tǒng)，涉及CPU通信技術領域，該系統(tǒng)通過引入雙向任務請求機制和多優(yōu)先級任務隊列，實現了主副CPU之間的對等任務交互與異步執(zhí)行。系統(tǒng)啟動時初始化任務隊列，并通過任務發(fā)送與接收服務實現任務的高效傳遞。任務隊列支持...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向組合優(yōu)化問題的結構可感知的代碼生成方法及系統(tǒng)，方法包括步驟S1：使用訓練完畢的圖神經網絡提取求解問題的特征結構；步驟S2：將所述特征結構與自然語言提示共同生成優(yōu)化代碼，以生成結構可感知的代碼；步驟S3：對代碼進行迭代優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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