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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明提供了一種自動化量測系統(tǒng)及方法，用于提升制造業(yè)質(zhì)量檢測的效率和準確性。該系統(tǒng)包括：信息提取模塊：通過掃描SN碼或圖像識別獲取產(chǎn)品信息；QMS交互模塊：與后臺系統(tǒng)通信，自動識別測試項目；程序選擇模塊：根據(jù)項目自動匹配并啟動量測程序；數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種標準化人才可視化智能評估方法及系統(tǒng)，方法包括：從不同平臺收集人才相關數(shù)據(jù)并進行預處理；對收集的人才相關數(shù)據(jù)進行預處理后，通過特征提取模型進行特征提取，得到語義特征和數(shù)值特征；構建評估模型，將語義特征和數(shù)值特征輸入至評估模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)業(yè)裝備智能化作業(yè)質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，涉及質(zhì)量評估技術領域。包括將緩沖區(qū)劃分為邊緣網(wǎng)格單元；對原始作業(yè)軌跡數(shù)據(jù)進行分段編碼處理，形成分片路徑單元集，并提取每個路徑單元與對應邊緣網(wǎng)格單元的空間交互關系；基于多參數(shù)計算結果建立質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種汽車安全件焊接質(zhì)量管理系統(tǒng)，涉及質(zhì)量檢測領域；包括：數(shù)據(jù)采集層，其利用焊件質(zhì)量檢測設備采集焊件的多維數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理層，其對采集的數(shù)據(jù)進行處理，并內(nèi)置缺陷評價模型，將處理后的輸出輸入缺陷評價模型，輸出焊件質(zhì)量評價結果；缺陷分類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市道路多設備動態(tài)協(xié)同巡查方法，包括：S1、通過廣域感知層識別路面損傷特征并生成事件觸發(fā)信號；S2、通過數(shù)智能決策層實時解析所述事件觸發(fā)信號，生成包含位置坐標及損傷類型的調(diào)度指令；S3、動態(tài)執(zhí)行層通過所述調(diào)度指令執(zhí)行機動車道...
								
            
							
            
							
						
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								      基于時空大數(shù)據(jù)的山地鄉(xiāng)村功能評估方法，包括以下步驟：1)獲取山地鄉(xiāng)村功能評估參考數(shù)據(jù)；2)對山地鄉(xiāng)村功能評估參考數(shù)據(jù)進行融合處理，得到鄉(xiāng)村空間基礎地理信息圖；3)對鄉(xiāng)村空間基礎地理信息圖進行鄉(xiāng)村生產(chǎn)?生活?生態(tài)空間的識別，進而開展山地鄉(xiāng)村功...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及績效管理技術領域的一種鐵路車輛績效考核管理系統(tǒng)，包含履職管理單元，包含用于編制和發(fā)布履職計劃的履職發(fā)布模塊，用于錄入履職完成寫實內(nèi)容的履職寫實模塊，以及用于根據(jù)履職計劃來審核寫實內(nèi)容情況的履職審核模塊；考核管理單元，包含用于錄入考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電子元器件供應鏈智能管理方法及系統(tǒng)，涉及智能供應鏈管理技術領域，包括采集電子元器件的實時市場交易數(shù)據(jù)，其中實時市場交易數(shù)據(jù)包括歷史采購數(shù)據(jù)、歷史庫存數(shù)據(jù)、供應商交付周期數(shù)據(jù)及元器件生命周期數(shù)據(jù)；構建電子元器件的需求預測模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)模型的企業(yè)資金流動數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)分析技術領域，所述企業(yè)資金流動數(shù)據(jù)監(jiān)管方法具體包括如下步驟：采集企業(yè)相關數(shù)據(jù)；對所述企業(yè)相關數(shù)據(jù)進行預處理；以預處理完成的企業(yè)相關數(shù)據(jù)為基準，建立數(shù)據(jù)模型；基于所述數(shù)據(jù)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種任務發(fā)布方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機設備，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術及金融領域。其中方法包括：響應于任務發(fā)布指令，通過顯示的任務發(fā)布界面獲取待發(fā)布任務的任務難度信息、任務描述信息和任務位置；根據(jù)任務位置，確定待發(fā)布任務的交通流量信息以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度方法及相關裝置，在滿足水庫安全運行約束下，構建基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度模型，基于雙層協(xié)調(diào)多目標的水庫調(diào)度模型包括一級優(yōu)化目標和二級優(yōu)化目標，一級優(yōu)化目標包括以削峰流量最大和水庫潰壩風險最低為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的電力任務調(diào)度方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)，所述方法通過將電力系統(tǒng)的系統(tǒng)供電容量值以及各待調(diào)度電力任務的預計執(zhí)行時長和預計任務用電量輸入至電力調(diào)度大模型中，以使所述電力調(diào)度大模型計算得到各待調(diào)度電力任務的優(yōu)先級；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)遙感與監(jiān)測技術領域，提供了一種基于遙感的農(nóng)業(yè)中短期缺水智能估算方法，包括：數(shù)據(jù)收集和預處理，研究區(qū)作物空間分布及現(xiàn)狀生育周期提取，基于WRF模型的中短期氣象要素預測，以及中短期作物蒸散發(fā)預測及中短期農(nóng)業(yè)缺水量動態(tài)智能估算。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了事項處理的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：從與用戶交互活動相關聯(lián)的至少一個數(shù)據(jù)源中識別針對目標用戶的待處理的至少一個事項；利用機器學習模型，確定至少一個事項中的一個或多個事項的相應上下文信息，上下文信息指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復內(nèi)容生成方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復內(nèi)容生成方法包括：接收以自然語言描述的用戶問題；根據(jù)所述用戶問題執(zhí)行至少一個分析維度的分析任務，得到至少一個分析維度的分析結論；其中，執(zhí)行任一分析維度的分析任務...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復內(nèi)容生成方法、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復內(nèi)容生成方法，包括：接收用戶問題，并在所述用戶問題滿足預設答復條件的情況下，對所述用戶問題進行拆解，得到當前待回答的子問題；利用已訓練完成的答復生成模型，針對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及射頻識別技術領域，公開了一種多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統(tǒng)，包括多天線陣列、智能聯(lián)動組件、多變量信號分析模塊、動態(tài)數(shù)據(jù)過濾模塊和智能管理執(zhí)行模塊。本申請的多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統(tǒng)，通過多天線陣列構成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術領域，具體涉及一種基于對比學習的多層次語義隱喻識別方法，包括：構建隱喻識別模型，對隱喻識別模型進行訓練，將待檢測文本輸入訓練后的隱喻識別模型進行待檢測文本的識別，得到識別結果；所述對隱喻識別模型進行訓練，包括：給定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種優(yōu)化提示詞語義的大語言模型對齊增強方法及系統(tǒng)，包括：對原始提示詞執(zhí)行詞性過濾，得到過濾提示詞；生成與過濾提示詞中每個詞條對應的同義詞集合；以同義詞集合中隨機選擇的詞條替換原始提示詞中的詞條，生成滿足越獄條件的初始調(diào)制提示詞；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種匹配信息生成方法、裝置及相關設備，所述方法包括：獲取待測設計的仿真波形數(shù)據(jù)和門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)；依次計算門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)中第二預設范圍內(nèi)的各第二文本標識和仿真波形數(shù)據(jù)中第一預設范圍內(nèi)的各第一文本標識的文本匹配度；基于所述文本匹配...
								
            
							
            
							
						
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