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								      本申請(qǐng)涉及料堆堆量技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種料堆堆量的確定方法、裝置以及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取目標(biāo)料堆的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換以及柵格化，得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的柵格數(shù)據(jù)；根據(jù)每個(gè)柵格中的點(diǎn)，構(gòu)建每個(gè)柵格的四叉樹；根據(jù)目標(biāo)料堆的邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于模擬交通數(shù)據(jù)的碳排放預(yù)測方法、裝置和電子設(shè)備，其中方法包括：基于各車輛的出行相關(guān)數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各車輛在各時(shí)刻的速度、加速度和位置；基于車輛在各時(shí)刻的加速度、位置和質(zhì)量，確定各時(shí)刻的加速能耗；基于車輛的質(zhì)量、各時(shí)刻的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種社會(huì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)城市的城市知識(shí)圖譜；創(chuàng)建多個(gè)預(yù)測指標(biāo)一一對(duì)應(yīng)的多個(gè)大語言模型智能體；基于多個(gè)大語言模型智能體和城市知識(shí)圖譜得到每個(gè)預(yù)測指標(biāo)的至少一條第一元路徑；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及碳排效益評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，提供一種地鐵系統(tǒng)的碳排放效益評(píng)估方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標(biāo)城市的當(dāng)前人口分布確定出行需求分布；基于目標(biāo)城市的公共交通服務(wù)和出行需求分布對(duì)每個(gè)出行需求進(jìn)行交通方式和路線分配；基于每個(gè)出行需求的交通方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種組合優(yōu)化問題的求解方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)組合優(yōu)化問題，并將目標(biāo)組合優(yōu)化問題進(jìn)行序列化處理，得到問題前綴序列；將問題前綴序列輸入至訓(xùn)練好的組合優(yōu)化問題求解模型中進(jìn)行求解，得到目標(biāo)組合優(yōu)化問題的求解結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于車網(wǎng)互動(dòng)的車輛調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，應(yīng)用于智能交通及智能能源技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)城市中每個(gè)區(qū)域在當(dāng)前時(shí)間步下對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息；狀態(tài)信息包括目標(biāo)城市的電網(wǎng)供需狀態(tài)、交通系統(tǒng)狀態(tài)及電動(dòng)車輛的電池狀態(tài)；根據(jù)每個(gè)區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的城市設(shè)施更新方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及城市規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將劃分提示詞輸入規(guī)劃師大語言模型，得到規(guī)劃師大語言模型輸出的待規(guī)劃城市區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)社區(qū)；劃分提示詞用于指示規(guī)劃師大語言模型將待規(guī)劃城市區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種典型用能單位的局域碳排放監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集典型用能單位內(nèi)部不同類型的能源消耗數(shù)據(jù)，并對(duì)所述能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以獲取能源消耗處理數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)基礎(chǔ)碳排放因子庫確定初步碳排放因子，并基于發(fā)電能源結(jié)構(gòu)和能源公司的監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)蒸餾和模型剪枝的模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于電力運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的模型優(yōu)化方法，包括：使用預(yù)訓(xùn)練的教師模型，對(duì)大量未標(biāo)注的電力運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分割及預(yù)測，生成初步的分割mask，針對(duì)所述分割mask生成領(lǐng)域特定的偽標(biāo)簽；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向生成式大語言模型拆分學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)重構(gòu)攻擊防御方法，方法包括：獲取待進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)攻擊防御的大語言模型拆分學(xué)習(xí)系統(tǒng)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；該系統(tǒng)包括部署于客戶端的底部模型和頂部模型，以及部署于服務(wù)端的主干模型；構(gòu)建敏感特征解耦模塊并在前...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種光處理方法、電子設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于光處理裝置，光處理裝置包括第一端口和第二端口，方法包括：先將第一光線輸入至第一端口，由第二端口輸出第一衍射光線；再將第一光線輸入至第二端口，由第一端口輸出第二衍射光線；第二衍射光線與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)演化過程的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)；將目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)輸入至訓(xùn)練好的邊生成時(shí)間預(yù)測模型中，得到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中所有邊的生成順序，邊生成時(shí)間預(yù)測模型基于第一網(wǎng)絡(luò)樣本集訓(xùn)練得到，第一網(wǎng)絡(luò)樣本集中包含至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于金剛石NV色心拉曼光譜的PUF標(biāo)簽及編碼方法，信息編碼控制單元與拉曼光譜儀、移動(dòng)承載臺(tái)和光學(xué)成像組件均連接，用于控制移動(dòng)承載臺(tái)的位移，使得光學(xué)成像組件能夠?qū)饎偸瘶悠返腘V色心進(jìn)行高精度對(duì)焦后成像；信息編碼控制單元接收來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種用戶行為預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，獲取目標(biāo)用戶的第一歷史行為數(shù)據(jù)和目標(biāo)預(yù)測任務(wù)；基于目標(biāo)預(yù)測任務(wù)將第一歷史行為數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的用戶行為預(yù)測模型中預(yù)測未來目標(biāo)行為；其中，用戶行為預(yù)測模型通過獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多時(shí)間尺度特性的系統(tǒng)建模方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)的方法包括：確定待建模的目標(biāo)系統(tǒng)和所述目標(biāo)系統(tǒng)中的目標(biāo)參數(shù)，目標(biāo)系統(tǒng)（例如氣候系統(tǒng)）用于預(yù)測目標(biāo)參數(shù)在任意時(shí)刻的狀態(tài)值；獲取目標(biāo)參數(shù)隨時(shí)間變化的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于InceptionTime神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的殘肢患者運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集歷史傳感器信號(hào)以及當(dāng)前傳感器信號(hào)，分別對(duì)歷史傳感器信號(hào)以及當(dāng)前傳感器信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，得到樣本數(shù)據(jù)特征以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)和用戶行為預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種用戶行為預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的第一歷史行為數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)輸入至用戶行為預(yù)測模型中，通過模型預(yù)測目標(biāo)用戶的未來行為以及對(duì)應(yīng)的行為類型，其中，行為類型包括錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種城市多模態(tài)大模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標(biāo)城市區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)衛(wèi)星圖像和多個(gè)街景圖像，以及各衛(wèi)星圖像分別對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星圖像描述文本和各街景圖像分別對(duì)應(yīng)的街景圖像描述文本構(gòu)建圖文交錯(cuò)數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)檢索及處理方法、檢索方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取待處理的數(shù)據(jù)對(duì)象，并對(duì)所述待處理的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行語義拆分，得到語義單元；對(duì)所述語義單元進(jìn)行關(guān)聯(lián)語義抽取，得到相應(yīng)的關(guān)聯(lián)語義信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向垂直領(lǐng)域的問答對(duì)生成及微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括：從官方專利數(shù)據(jù)庫公開的專利文獻(xiàn)中下載目標(biāo)垂直領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)集合；選取專利文本，逐一提取出技術(shù)觀點(diǎn)生成“回答”，并為之匹配對(duì)應(yīng)的“問題”，進(jìn)而生成問答對(duì)；對(duì)每個(gè)問答對(duì)進(jìn)行標(biāo)注...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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