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								      本發(fā)明公開了一種基于土壤質(zhì)量指數(shù)預(yù)測森林固碳潛力的方法及系統(tǒng)，基于森林資源連續(xù)清查混交林樣地數(shù)據(jù)，使用分位數(shù)年齡序列分析，根據(jù)森林時間序列中預(yù)設(shè)的森林樣地的平均地上固碳速率來區(qū)分高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地，并在高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地內(nèi)分...
								
            
							
            
							
						
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								      高速公路改擴(kuò)建施工期安全風(fēng)險分析方法，解決了傳統(tǒng)故障樹方法進(jìn)行分析時無法滿足各地區(qū)的工程實(shí)際需要的問題，屬于高速公路安全風(fēng)險分析領(lǐng)域。本發(fā)明包括：根據(jù)施工作業(yè)期安全風(fēng)險因素之間的關(guān)系，將施工作業(yè)期安全風(fēng)險作為頂事件，劃分中間事件和基本事件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種信息篩選方法，包括：獲取評標(biāo)項目；啟動規(guī)則引擎，并基于所述規(guī)則引擎使用預(yù)設(shè)的專家領(lǐng)域匹配規(guī)則對預(yù)構(gòu)建的專家?guī)熘械膶＜疫M(jìn)行篩選，得到對應(yīng)的專家候選池；基于預(yù)設(shè)的回避規(guī)則對所述專家候選池進(jìn)行篩選，得到對應(yīng)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的EPC項目資源動態(tài)調(diào)度方法，該方法從EPC項目中提取項目開始時間及活動屬性，構(gòu)建項目活動清單和項目資源清單，同時，構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)，以及決策變量和約束條件，利用含交叉和變異操作的多目標(biāo)優(yōu)化算法處理項目活動清單、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)輸配電網(wǎng)的歷史故障數(shù)據(jù)，并根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)建立故障場景集；根據(jù)故障場景集進(jìn)行極端高溫場景下電網(wǎng)內(nèi)脆弱線路辨識；基于極端高溫場景下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種用于校對建筑施工3D空間的施工方法，該方法通過建立精確的建筑三維模型，生成施工模擬動畫，并利用高精度設(shè)備采集施工現(xiàn)場的3D數(shù)據(jù)，將現(xiàn)場數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，以識別和糾正施工過程中的偏差。該方法進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于海水淡化工程的全生命周期成本核算方法，包括以下步驟：(1)劃分生命周期階段；(2)靜態(tài)貼現(xiàn)率選定；(3)進(jìn)行三個階段的生命周期成本核算；(4)全生命周期成本核算。本發(fā)明將海水淡化工程的全生命周期成本核算劃分為資本支出、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了最大化供電可靠性的高海拔地區(qū)電網(wǎng)儲能優(yōu)化規(guī)劃方法，包括以下步驟：S1、獲取高海拔地區(qū)保供應(yīng)/促消納指標(biāo)；S2、基于高海拔地區(qū)電網(wǎng)需求和保供應(yīng)/促消納指標(biāo)，建立雙層模型，包括相互連接的上層模型和下層模型；S3、通過上層模型計算儲能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了數(shù)字孿生驅(qū)動的醫(yī)院運(yùn)營仿真與質(zhì)控優(yōu)化系統(tǒng)，包括以下模塊：多源醫(yī)療數(shù)據(jù)融合模塊，用于采集醫(yī)院的異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)，并融合構(gòu)建動態(tài)醫(yī)療圖結(jié)構(gòu)；圖結(jié)構(gòu)行為建模模塊，用于構(gòu)建以患者的軌跡圖，生成患者在醫(yī)療流程中的潛在軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和庫存聯(lián)合優(yōu)化方法，用于解決目前多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中模型不夠貼合實(shí)際、決策整合程度不高的問題。所述方法對一個給定供需節(jié)點(diǎn)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，建立綜合成本目標(biāo)函數(shù)，所述綜合成本由貨物運(yùn)輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與能源預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測方法及裝置，該方法包括：獲取風(fēng)功率相關(guān)時序數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化時序數(shù)據(jù)特征集；構(gòu)建基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測模型并訓(xùn)練；其中，訓(xùn)練好的風(fēng)功率預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能稱重堆垛出庫方法及系統(tǒng)，其中，一種智能稱重堆垛出庫方法，包括以下步驟：S1：智能稱重堆垛出庫系統(tǒng)初始化，連線智能稱重堆垛出庫系統(tǒng)中設(shè)有的若干個稱重機(jī)構(gòu)；S2：通過稱重機(jī)構(gòu)對待出庫物品進(jìn)行稱重，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Bounding Box和語義文本雙提示的推理分割方法，屬于大語言模型的具身感知領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了基于Bounding Box和語義文本提示的推理分割模型，并構(gòu)建了有效的訓(xùn)練范式和數(shù)據(jù)集對推理分割模型進(jìn)行兩階段訓(xùn)練，合并了語言模型損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于對抗性樣本檢測的數(shù)據(jù)中毒攻擊的防御方法，通過改進(jìn)特征壓縮與模型突變技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)中毒攻擊的通用防御。該方法首先使用干凈的樣本建立預(yù)訓(xùn)練模型，然后使用中毒樣本對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，在模型訓(xùn)練的過程中使用特征壓縮方法和模型突...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于ZYNQ的目標(biāo)檢測算法硬件加速器，涉及一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式加速器。為了解決現(xiàn)有的ZYNQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速系統(tǒng)設(shè)計針對卷積的計算方式設(shè)計計算架構(gòu)不能針對不同卷積大小特點(diǎn)進(jìn)行高效處理的問題。本發(fā)明在PL端開發(fā)包括3*3卷積加速計算模塊、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于潛在語義空間變換的協(xié)同控制文本生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，將原始數(shù)據(jù)輸入到文本生成模型，得到重建后的數(shù)據(jù)；文本生成模型的訓(xùn)練過程如下：通過第一編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到原始潛在表示空間，生成原始潛在表示；通過EM算法擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種網(wǎng)絡(luò)割接模型的確定方法、網(wǎng)絡(luò)割接方法及相關(guān)設(shè)備，包括：獲取N個第一樣本中每個第一樣本的樣本向量；隨機(jī)初始化預(yù)先創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)割接模型中K個神經(jīng)元的權(quán)值以及模型學(xué)習(xí)率；在第i次迭代的過程中，基于第i個第一樣本的樣本向量和每個神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域，特別是一種貨物識別系統(tǒng)，包括矩形框架，及在矩形框架內(nèi)部由上至下間隔設(shè)置的多個橫隔板，每個橫隔板及矩形框架的下端板上均安裝有多個豎隔板，每個豎隔板的側(cè)面均設(shè)有掃描裝置，掃描裝置用于對豎隔板側(cè)面貨物的信息碼進(jìn)行掃描，同時將掃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種支持上下文感知的多模態(tài)語言翻譯系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括多模態(tài)輸入處理模塊、上下文感知模塊、語言翻譯模塊和翻譯輸出模塊，所述多模態(tài)輸入處理模塊用于對輸入的翻譯源信息歸一化處理，所述上下文感知模塊用于構(gòu)建翻譯環(huán)境確定翻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于翻譯領(lǐng)域，提供一種基于AI大語言模型的多語種智能體育賽事翻譯系統(tǒng)及方法，包括獲取歷史解說記錄為用戶語言；將所述歷史解說記錄輸入AI大語言模型，提取所述歷史解說記錄中的俚語、幽默表達(dá)以及感情詞匯；根據(jù)所述歷史觀看記錄確定用戶支持的比...
								
            
							
            
							
						
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