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          • 本發(fā)明公開了基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評估方法及系統(tǒng),方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)相干性檢測、聚類處理和數(shù)據(jù)安全評估。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體是指基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評估方法及系統(tǒng),本方案通過計算每對母線間的相關(guān)性,并引入圖模型表示電力網(wǎng)絡(luò),有...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的區(qū)塊鏈動態(tài)信任評估系統(tǒng)及方法,對區(qū)塊鏈節(jié)點的交易數(shù)據(jù)和節(jié)點參與共識的共識歷史記錄進行時序建模,得到區(qū)塊鏈節(jié)點的行為可信度,進而計算各個交易節(jié)點的資源貢獻度,融合所述行為可信度和各個資源貢獻度,得到各個交易節(jié)點的...
          • 本發(fā)明公開了城市生態(tài)單元尺度的水源涵養(yǎng)功能演變模擬系統(tǒng),涉及生態(tài)水文模擬技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)要點為:該系統(tǒng)結(jié)合InVEST模型、水量平衡法、地理探測器與莫蘭指數(shù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的水源涵養(yǎng)評估方法。本發(fā)明的該系統(tǒng)通過遙感數(shù)據(jù)與地統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于鋼桁梁的多桁段拼裝方法,其包括:獲取桁段各端部的螺栓孔群的特征信息以及各螺栓孔群中權(quán)重孔的三維坐標,并將特征信息和三維坐標進行融合,生成螺栓孔群的所有螺栓孔的初始坐標信息;根據(jù)桁段的實際參數(shù),建立有限元分析模型,獲取桁段...
          • 本申請涉及用電負荷分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于分時電量的用電負荷模型建模方法及系統(tǒng)。該方法包括:基于智能電表分時電量采集和設(shè)備啟停頻率識別,采用分時電量經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法提取峰谷平時段基礎(chǔ)負荷特征,通過分時變分模態(tài)分解算法結(jié)合設(shè)備啟停狀態(tài)矩陣...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)信息的傳輸技術(shù)領(lǐng)域,提供分布式系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)及方法、高速時鐘對齊系統(tǒng)及方法,其中,所述高速時鐘對齊方法包括:獲得待對齊分布式系統(tǒng)的標定低頻時鐘;將待對齊分布式系統(tǒng)時鐘源切換到標定低頻時鐘;在時鐘源為標定低頻時鐘的狀態(tài)下,對所有...
          • 本說明書的多個實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的科創(chuàng)材料智能查重方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:讀取歷史科研項目材料,生成所述科研項目材料的解構(gòu)信息,所述解構(gòu)信息包括若干個技術(shù)目標描述、技術(shù)棧畫像及主體信息摘要;根據(jù)所述解構(gòu)信息建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同和檢索增強的中文糾錯方法及系統(tǒng),屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟1,基于大語言模型和智能體提示工程,構(gòu)建多個中文糾錯專家智能體和1個中文糾錯裁判智能體;步驟2,搭建糾錯文本知識庫,將知識庫中的語料轉(zhuǎn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書與項目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法,屬于項目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過大語言模型對法律文書進行爭議焦點提取,得到爭議焦點表,并將爭議焦點表中的關(guān)鍵詞映射到項目管理知識領(lǐng)域,得到包含第一項目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
          • 本發(fā)明涉及智能體可解釋檢索路徑生成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智能體可解釋檢索路徑生成系統(tǒng)及驗證方法。所述方法包括以下步驟:通過關(guān)聯(lián)知識檢索獲取智能體關(guān)聯(lián)知識檢索數(shù)據(jù),基于該數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點多路徑初始結(jié)構(gòu);確定路徑節(jié)點因果推理鏈條及節(jié)點語義解釋信息,...
          • 本發(fā)明提供一種GNN與Transformer融合的污水處理預(yù)測方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及污水數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域;獲取污水處理廠的工藝信息及按時間序列排列的進水、出水監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建高維度特征矩陣并進行降維處理,得到污水降維特征矩陣,然后,構(gòu)建預(yù)...
          • 本申請公開了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:截取能源管控智能體的歷史操作指令,并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)信息;根據(jù)詞向量模型對文本數(shù)據(jù)信息進行語義映射,得到每個能源管控智能體之間的語義相似度;根據(jù)語義相似度...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于植草護坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中,通過提取根系支撐強度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及深度強化學習技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟:對于零售節(jié)點,采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù),并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練;采集易腐品的運輸環(huán)境信息;構(gòu)造并初始化訓練網(wǎng)絡(luò)和目標網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗回放池;...
          • 本發(fā)明提供一種干細胞培養(yǎng)基開發(fā)全流程智能管理系統(tǒng),屬于智能管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明融合人工智能、大數(shù)據(jù)分析及知識圖譜技術(shù),涵蓋從需求分析、配方智能設(shè)計與虛擬模擬、小規(guī)模培養(yǎng)驗證與迭代優(yōu)化、中試放大工藝優(yōu)化到質(zhì)量合規(guī)與追溯的整個流程。通過中央智能...
          • 本發(fā)明提供面向會議流程管控的音視頻會議全生命周期管理實現(xiàn)方法,涉及會議流程管控技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:通過會議管理與服務(wù)驅(qū)動引擎在會前提供智能預(yù)約與議題標準化管理;會前多端通知與參會確認;建立設(shè)備生命周期服務(wù)引擎,用于動態(tài)監(jiān)控議程進度;會后...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生模型的建筑結(jié)構(gòu)安全監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括獲取建筑結(jié)構(gòu)的目標環(huán)境參數(shù)和目標監(jiān)測點參數(shù),輸入損傷特征預(yù)測模型中得到建筑結(jié)構(gòu)在不同時段的損傷速率分布特征系數(shù);將建筑結(jié)構(gòu)的損傷分布特征模態(tài)和該系數(shù)非線性組合生成目標損傷速率...
          • 本申請?zhí)峁┮环N針對金融服務(wù)操作風險的事件根因智能診斷方法及系統(tǒng),首先采集金融服務(wù)系統(tǒng)中操作風險事件產(chǎn)生的包含多種信息的操作風險事件數(shù)據(jù)集合,接著對操作風險事件數(shù)據(jù)集合進行特征提取,生成包含多方面特征的事件特征集合,然后基于事件特征集合構(gòu)建動...
          • 本申請涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,為一種棚內(nèi)作物自動化檢測方法,具體涉及一種棚內(nèi)作物病蟲害檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提供的實施例根據(jù)不同區(qū)域的檢測數(shù)據(jù)對該區(qū)域的作物生長偏差程度進行判斷,并基于不同的偏差程度配置對應(yīng)的采樣策略,并基于對應(yīng)的采樣策略獲取...
          • 本發(fā)明涉及生物工程技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于紅外?拉曼圖像恢復模型的細胞培養(yǎng)監(jiān)測方法及系統(tǒng),方法包括:1、搭建代謝活性綜合評分模型,采用代謝活性綜合評分模型搭建代謝躍區(qū)域集合;2、在代謝活躍區(qū)域集合中選擇代謝活躍前N個區(qū)域作為選定區(qū)域,將選定...
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