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								      本申請?zhí)峁┝嘶谧赃m應停滯檢測鯨魚優(yōu)化算法的任務處理方法及裝置，針對現(xiàn)有技術針對靜態(tài)閾值在動態(tài)優(yōu)化場景中適應性不足的缺陷，在整體方面引入停滯計數(shù)器動態(tài)監(jiān)測算法停滯狀態(tài)，當連續(xù)未改進迭代次數(shù)超過動態(tài)閾值時，自適應調(diào)整螺旋概率以增強全局探索能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域，公開了一種大規(guī)模動態(tài)社會模擬方法和系統(tǒng)，方法包括：構建智能體；為智能體隨機分配基礎人口屬性并初始化觀點傾向值，基于基礎人口屬性和大語言模型生成興趣和大五人格特征；通過優(yōu)先連接機制形成意見領袖節(jié)點，通過三角連接機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域，公開了一種基于動態(tài)拓撲結構的大規(guī)模社交網(wǎng)絡模擬方法和系統(tǒng)。方法包括：將用戶畫像和記憶分配至對應的智能體，為智能體構建社交網(wǎng)絡；根據(jù)影響力度量區(qū)分核心智能體和常規(guī)智能體；核心智能體采用大語言模型驅動并通過自然語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種大模型的訓練數(shù)據(jù)處理方法，該方法將通過獲取包含大模型的推理過程的初始數(shù)據(jù)集，從推理過程中確定在初始數(shù)據(jù)集的模型輸入中，大模型推理出輸出結果所需的條件，并對模型輸入中確定出的條件進行更新，使模型輸入不再具備大模型輸出結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電網(wǎng)智能決策方法、模型的構建方法、設備及介質(zhì)，對歷史電網(wǎng)元數(shù)據(jù)及電網(wǎng)調(diào)控策略數(shù)據(jù)進行特征提取，對獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進行聚類并生成對應的標簽，利用標簽和策略特征構建知識圖譜，并基于知識圖譜和深度學習算法構建電網(wǎng)智能決策模型，這樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在LLM得到輸出結果后，識別LLM得到該輸出結果的推理任務的類型，若是邏輯判斷類型的推理任務，則根據(jù)LLM得到該輸出結果的推理過程和該輸出結果，對該輸出結果的正確性進行核驗，若是信息獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在業(yè)務LLM得到輸出結果后，獲得業(yè)務LLM得到該輸出結果的推理過程，并將該輸出結果和推理過程輸入預先訓練的核驗LLM，由該核驗LLM從該推理過程中提取運算過程，并對業(yè)務LLM執(zhí)行每個運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能口岸分析技術領域，公開了一種全流程智慧口岸查驗預約優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：獲取報關單數(shù)據(jù)集以及來自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集，采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對其進行數(shù)據(jù)預處理，構建統(tǒng)一關聯(lián)的數(shù)據(jù)集；基于集裝箱號字段對報關單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及盾構隧道施工技術領域，具體涉及基于聚類的盾構施工結泥餅預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取盾構掘進施工參數(shù)數(shù)據(jù)集，并對各環(huán)段進行類別標注；對所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進行預處理；采用聚類算法對預處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進行分類，基于聚類結果定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于盾構控制技術領域，涉及基于聚類遷移學習的盾構隧道渣土改良參數(shù)預測方法。該方法包括：構建歷史盾構工程掘進參數(shù)數(shù)據(jù)集；聚類劃分得到若干個聚類；建立若干個改良劑用量預測模型；將微調(diào)后的各個改良劑用量預測模型分別遷移至新盾構工程；選擇準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術領域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的米酒發(fā)酵監(jiān)測系統(tǒng)，本發(fā)明中，模型構建模塊融合物料熱傳導與氣體擴散方程形成物理場計算基底，嵌入代謝環(huán)境動態(tài)耦合函數(shù)生成聯(lián)合計算模型；反演解析模塊以傳感器溫濕度數(shù)據(jù)為邊界約束，通過逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工作中心的分布式資源配置與任務調(diào)度的集成方法，具體涉及生產(chǎn)制造資源配置與任務調(diào)度技術領域，包括數(shù)據(jù)收集，包括訂單生產(chǎn)內(nèi)容及時間、各中心設備的加工能力以及運輸時間；終檢工序時間計算，基于多因素加權模型，確定訂單的實際時間窗；建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)優(yōu)化技術領域。一種結合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)，包括有：個性化訂單解析模塊、物流狀態(tài)采集模塊、內(nèi)部物流建模模塊、外部物流優(yōu)化模塊、供給策略管理模塊、聯(lián)合排程優(yōu)化模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊、擁堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術領域，用于解決現(xiàn)有缺少靈活調(diào)整的彈性聚合方法的問題，該方法包括以下步驟：通過分位數(shù)回歸、孿生長短期記憶構建的QR?SiameseLSTM模型，預測靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了項目管理與智能決策技術交叉技術領域的一種基于動態(tài)多維建模的項目成本智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建項目成本預測模型；步驟S2、獲取大量的歷史項目數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集；步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集以及測試集，通過訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法，方法包括能量供應數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預測、能源響應滯后矯正、多目標優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調(diào)度的數(shù)據(jù)處理技術領域，通過對電網(wǎng)能源、分布式光伏能源和儲能系統(tǒng)的運行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與貨運信息核驗交叉技術領域的一種融合多維數(shù)據(jù)的貨運業(yè)務核驗方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建貨運業(yè)務風險識別模型；步驟S2、獲取大量的歷史貨運業(yè)務數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集對貨運業(yè)務風險識別模型進行訓練；步驟S3、服務器設定包含若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評估方法，步驟如下：對目標淺水湖泊的多光譜遙感影像進行分析處理，提取目標淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù)；獲取目標淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù)；構建一個評估沉水植被最適水位的適應性食物網(wǎng)模型；模型構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預測方法，涉及農(nóng)作物良種培育技術領域，利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊，收集當前作物生長環(huán)境的實時數(shù)據(jù)，利用記錄與更新模塊，提取近半年內(nèi)作物生長環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)計算模塊，并將實時數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術的審計方法及系統(tǒng)，涉及審計技術領域，包括采集各類審計數(shù)據(jù)并進行預處理，通過預處理后的各類審計數(shù)據(jù)構建多源數(shù)據(jù)集，構建風險評估模型，根據(jù)風險評估模型對多源數(shù)據(jù)集進行分析，識別潛在的審計風險。基于風險評估模型...
								
            
							
            
							
						
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