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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請涉及電力需求預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種面向電力需求預(yù)測的高維要素解構(gòu)與偏離系數(shù)校正方法，其中，方法包括：基于敏感性分析法構(gòu)建不同要素對電力需求的時空偏離系數(shù)矩陣，隨后基于層次分析法與解釋結(jié)構(gòu)模型所確定的變量相對重要性等級和層次結(jié)構(gòu)，在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測空間目標的最優(yōu)資源分配決策方法及裝置。方法包括：獲取輸入?yún)?shù)、狀態(tài)參數(shù)、約束參數(shù)和優(yōu)化變量參數(shù)；基于所述輸入?yún)?shù)、所述狀態(tài)參數(shù)和所述約束參數(shù)，分別計算每個衛(wèi)星觀測每個目標的收益系數(shù)，并基于所述優(yōu)化變量參數(shù)對每個收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測空間目標的自主任務(wù)規(guī)劃方法及裝置。方法包括：基于獲取的輸入?yún)?shù)構(gòu)建綜合約束指標，并基于該綜合約束指標確定資源對目標的可觀測約束集合和資源的可觀測目標數(shù)量；其中，所述輸入?yún)?shù)包括衛(wèi)星可工作時長約束集合、衛(wèi)星最小工作...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于信息熵的雷達搜索資源分配方法，包括：空域信息熵初始化，按照等概率分布計算空域中各波位權(quán)值，根據(jù)各波位權(quán)值計算初始化信息熵；當前時刻空間權(quán)值分布，按照當前目捕獲結(jié)果，將捕獲目標的波位賦權(quán)值為1，按照高斯分布對全域重新計算權(quán)值分布；歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)覆蓋的兩階段運籌排班方法及系統(tǒng)，涉及智能排班技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過動態(tài)覆蓋置信度驅(qū)動與影子班次鏈預(yù)埋技術(shù)，顯著提升排班系統(tǒng)對跨日延誤等動態(tài)風(fēng)險的適應(yīng)性：融合多源實時數(shù)據(jù)生成覆蓋置信度標簽，使排班方案自動適配機位變更、氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力系統(tǒng)調(diào)度策略合理性評估方法及系統(tǒng)，涉及電壓控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括：步驟1.電力系統(tǒng)測試、步驟2.電力調(diào)控數(shù)據(jù)分析和步驟3.電力系統(tǒng)評級處理，本發(fā)明通過綜合調(diào)整時長與穩(wěn)定性，評估策略的動態(tài)響應(yīng)效率，基于單位時長碳排放量，量化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多指標分類權(quán)重評分的方法與相關(guān)裝置，屬于設(shè)備性能評估技術(shù)領(lǐng)域；所述方法構(gòu)建指標評價體系；所述指標評價體系包括指標分類、指標及指標基本信息；根據(jù)待評價設(shè)備在標評價體系中選擇指標分類；確定每個指標分類的權(quán)重，設(shè)置每個指標分類所屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多技術(shù)融合的數(shù)字收藏品評級與虛實交互交易系統(tǒng)，涉及數(shù)字收藏品交易技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過多技術(shù)深度融合，構(gòu)建了數(shù)字收藏品全生命周期治理體系：其中聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架整合跨機構(gòu)風(fēng)險特征，知識產(chǎn)權(quán)估值模型注入法律約束，使評級結(jié)果同步反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)實時狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取樞紐節(jié)點及樞紐支路的初始毫秒級數(shù)據(jù)集，并獲取基礎(chǔ)節(jié)點的第一秒級電壓值及基礎(chǔ)支路的第一秒級電流值；通過初始毫秒級數(shù)據(jù)集獲取第二秒級電壓值及第二秒級電流值，進而獲取階段電壓值及階段電流值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低空運輸器多路徑調(diào)度優(yōu)化方法，涉及多路徑調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過多維技術(shù)融合，顯著提升山區(qū)低空物流調(diào)度的環(huán)境適應(yīng)性與協(xié)同效率，地形鎖相機制結(jié)合視覺補償，在信號斷續(xù)環(huán)境下維持航向基準穩(wěn)定，降低定位漂移引發(fā)的路徑震蕩風(fēng)險；同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)的興趣點推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)和終端，興趣點推薦方法包括：獲取用戶歷史訪問序列，創(chuàng)建包含輸入嵌入層、時頻域混合注意力層和結(jié)果預(yù)測層的基準模型，在輸入嵌入層和時頻域混合注意力層引入對比學(xué)習(xí)機制增強表示學(xué)習(xí)，其中時頻域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融、醫(yī)療場景，公開了一種文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括定義狀態(tài)空間與動作空間之間的空間映射關(guān)系，基于空間映射關(guān)系構(gòu)建獎勵函數(shù)；構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)，基于近端策略優(yōu)化算法利用獎勵函數(shù)對策略網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種推薦模型的生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該生成方法包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，創(chuàng)建所述推薦模型，所述包括：嵌入層，提示層、基礎(chǔ)模型層和輸出層；基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述推薦模型進行訓(xùn)練。該生成方法能夠生成一個推薦模型。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于知識圖譜的診療規(guī)范多輪問答系統(tǒng)及方法；方法包括：采集醫(yī)療知識數(shù)據(jù)；對醫(yī)療知識數(shù)據(jù)進行分析處理，形成醫(yī)療知識屬性集合；根據(jù)醫(yī)療知識屬性集合構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜；采集患者病歷數(shù)據(jù)；根據(jù)患者病歷數(shù)據(jù)，得到患...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺中，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識圖譜構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行清洗操作；對清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行實體識別，識別實體數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)實體數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種溫濕度傳感器數(shù)據(jù)的隱式神經(jīng)表示壓縮方法包括，獲取溫濕度傳感器數(shù)據(jù)并進行去噪和歸一化預(yù)處理，建立描述溫度和濕度時空變化的耦合物理模型，并將其轉(zhuǎn)化為物理損失函數(shù)以約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出；其次，通過雙階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索，在第一階段基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨平臺行為加權(quán)的動態(tài)主題建模方法，包括：獲取待檢測用戶電腦軟件的數(shù)據(jù)信息，并對所述數(shù)據(jù)信息進行處理，獲得處理后的數(shù)據(jù)信息；構(gòu)建融合實體詞擴展的短文本語義增強模型，將所述處理后的數(shù)據(jù)信息輸入所述融合實體詞擴展的短文本語義增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于語義模式的層次語義分析方法與系統(tǒng)，包括以下步驟：自動獲取語義模式，語義模式由左部意合結(jié)果與右部語法成分、語義成分構(gòu)成，其中右部包含主語、謂詞、賓語等語法語義成分，左部表示右部的意合結(jié)果，左部意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于垂域大模型領(lǐng)域，具體涉及一種基于專業(yè)知識語料的電力行業(yè)招采大模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集語料中所有專業(yè)詞匯的出現(xiàn)頻率，并根據(jù)頻率的高低進行排序；構(gòu)建每一個專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對應(yīng)表；基于所述對應(yīng)表，采用基于頻率的壓縮編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)頁端的SCD文件管控方法及裝置，屬于變電站技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：在網(wǎng)頁端接收變電站SCD文件；分別計算變電站SCD文件中各IED設(shè)備對應(yīng)的循環(huán)冗余校驗碼，形成當前校驗碼列表；基于預(yù)存校驗碼列表依次對各IED設(shè)備進行IE...
								
            
							
            
							
						
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