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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向機(jī)場(chǎng)旅客安檢通道資源優(yōu)化的調(diào)度方法,構(gòu)建安檢通道模型;定義安檢通道效能指標(biāo);計(jì)算出各排班方案下的安檢通道通行速率;構(gòu)建安檢資源多目標(biāo)優(yōu)化模型,使用多指標(biāo)平衡優(yōu)化,通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化導(dǎo)向的資源分配優(yōu)化算法,合理分配資源;構(gòu)造目標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種銷售流程優(yōu)化方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)設(shè)備,涉及銷售管理技術(shù)領(lǐng)域,適用于人工智能領(lǐng)域以及金融科技領(lǐng)域,其中方法包括基于各業(yè)務(wù)人員的基本信息、歷史業(yè)務(wù)信息以及待分配客戶的客戶信息采用預(yù)設(shè)商機(jī)模型進(jìn)行業(yè)務(wù)人員匹配,得到待接單...
          • 本發(fā)明提供一種船舶的指泊方法,屬于船舶管控技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于船閘的閘次計(jì)劃編排周期表內(nèi)的船舶申報(bào)信息,進(jìn)行閘室排擋,得到閘室排擋方案;根據(jù)閘室排擋方案,確定船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間,并基于所述船舶預(yù)計(jì)過(guò)閘時(shí)間,確定船舶的過(guò)閘作業(yè)計(jì)劃;基于所...
          • 本發(fā)明涉及一種網(wǎng)約車乘客可自選的打車方法,涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,在網(wǎng)約車平臺(tái)上收集乘客的基本信息,并利用司機(jī)注冊(cè)時(shí)填寫的基本信息與個(gè)性特征,構(gòu)建全面的司機(jī)畫像,根據(jù)乘客的基本信息和偏好設(shè)置,優(yōu)化算法對(duì)多位司機(jī)進(jìn)行預(yù)篩選,過(guò)濾出與乘客不匹配的司...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于水文地質(zhì)參數(shù)的地下水資源評(píng)估方法,包括:獲取評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù);根據(jù)評(píng)價(jià)區(qū)的水文地質(zhì)數(shù)據(jù),通過(guò)構(gòu)建三維地下水流運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型,得到預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù);根據(jù)未來(lái)時(shí)間段的水文地質(zhì)參數(shù),計(jì)算得到未來(lái)時(shí)間段的地下水資...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法,包括:采集船舶航行多模態(tài)數(shù)據(jù);利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取航行特征,利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取波浪特征;利用注意力機(jī)制對(duì)Transformer模型的編碼器進(jìn)行改進(jìn),基于改進(jìn)后的T...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種碎片化知識(shí)體系整合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及教育相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一輸入信息;利用參與類型預(yù)測(cè)模型,根據(jù)所述第一輸入信息預(yù)測(cè)得到學(xué)習(xí)者的參與類型;獲取第二輸入信息;所述第二輸入信息包括學(xué)習(xí)者的視頻觀看...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┗谌哂嘁种频漠悩?gòu)知識(shí)遷移方法和系統(tǒng),方法為:將輸入圖像分別送入異構(gòu)的教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò),抽取各自網(wǎng)絡(luò)的特征向量,得到教師特征向量和第一學(xué)生特征向量;將第一學(xué)生特征向量送入解耦模塊,獲得與教師特征向量維度一致的第二學(xué)生特征向量,將...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、裝置及數(shù)據(jù)生成方法。其中,該模型訓(xùn)練方法包括:獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,其中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù),每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中均包括缺失值;在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取多個(gè)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù);利用目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的掩碼矩...
          • 本發(fā)明涉及單分子電輸運(yùn)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種基于融合注意力機(jī)制的單分子電學(xué)數(shù)據(jù)分析方法;方法包括:步驟1,獲取單分子電導(dǎo)軌跡訓(xùn)練集;步驟2,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);步驟3,訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);步驟4,對(duì)單分子混合溶液進(jìn)行檢測(cè);通過(guò)設(shè)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有利...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多語(yǔ)言翻譯方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:基于待翻譯文件中的標(biāo)準(zhǔn)化翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)應(yīng)的初始翻譯文件,待翻譯文件基于至少一種語(yǔ)言生成;確定初始翻譯文件中缺失翻譯文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù);基于目標(biāo)翻譯數(shù)據(jù)生成待翻譯文件對(duì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于兩階段維納過(guò)程的退化設(shè)備壽命預(yù)測(cè)方法,涉及設(shè)備壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括兩階段維納過(guò)程建模;兩階段確定參數(shù)維納過(guò)程壽命預(yù)測(cè);兩階段隨機(jī)參數(shù)維納過(guò)程壽命預(yù)測(cè);兩階段模型參數(shù)極大似然估計(jì);預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練優(yōu)化;預(yù)測(cè)模型在線更新,本發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體器件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種SiC MOSFET功率循環(huán)測(cè)試方法,包括以下步驟:S1、搭建復(fù)合環(huán)境測(cè)試平臺(tái)配置動(dòng)態(tài)測(cè)試參數(shù),自動(dòng)計(jì)算物理邊界,并實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù);S2、基于所述物理邊界與傳感器數(shù)據(jù)建立有限元仿真模型,輸出...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種整體式汽車底盤結(jié)構(gòu)性能評(píng)價(jià)方法,包括(1)建立包含剛度、強(qiáng)度、模態(tài)頻率和輕量化系數(shù)的多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;(2)構(gòu)建參數(shù)化有限元仿真模型進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析;(3)結(jié)合動(dòng)態(tài)載荷譜分析確定指標(biāo)權(quán)重分配;(4)對(duì)試制樣車在閉環(huán)系統(tǒng)...
          • 本公開(kāi)涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域,包括堿性電解槽的裝配質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)基于裝配完成的堿性電解槽的機(jī)械?電耦合模型、以及堿性電解槽的尺寸公差,確定運(yùn)行階段每個(gè)電解小室的面接觸電阻的第一允許波動(dòng)范圍;基于電解小室的每種輸入電流值...
          • 本發(fā)明提供一種基于離散狀態(tài)空間的風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)動(dòng)態(tài)聚合等值建模方法,包括:整合風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組離散狀態(tài)空間模型,構(gòu)建對(duì)角塊矩陣聯(lián)合模型;基于集電網(wǎng)絡(luò)線路電抗離散方程與實(shí)對(duì)稱矩陣Xw,通過(guò)線性疊加生成初次等值電抗模型;對(duì)Xw進(jìn)行特征值分解,生成模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種陸上油氣管道目標(biāo)可靠度確定方法,包括以下步驟:獲取油氣管道數(shù)據(jù)集并構(gòu)建油氣管道的若干種典型設(shè)計(jì)工況;計(jì)算每種典型設(shè)計(jì)工況下油氣管道的極端極限狀態(tài)失效概率;根據(jù)油氣管道失效事故的不同影響,建立油氣管道的總失效后果計(jì)算模型;將典...
          • 本申請(qǐng)涉及圖紙審核技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種審查變電站CAD圖紙的人工智能助手。審查變電站CAD圖紙的人工智能方法包括:通過(guò)統(tǒng)一接口獲取DWG圖紙和審查規(guī)范PDF文件,使用pyautocad或ezdxf庫(kù)解析圖元并提取設(shè)備信息與拓?fù)潢P(guān)系,構(gòu)建基于...
          • 本發(fā)明涉及一種航道整治建筑物保護(hù)方法及裝置,屬于水上交通安全與航道管理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括通過(guò)多類傳感器實(shí)時(shí)采集船舶的動(dòng)態(tài)信息,采用分層式自適應(yīng)濾波對(duì)船舶的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行融合,獲得融合后的船舶行為數(shù)據(jù);基于融合后的船舶行為數(shù)據(jù)對(duì)船舶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信號(hào)變點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取待檢測(cè)信號(hào),待檢測(cè)信號(hào)由多個(gè)時(shí)序上連續(xù)的信號(hào)點(diǎn)組成;分別確定任一信號(hào)點(diǎn)與任一信號(hào)點(diǎn)間的徑向基函數(shù)值;對(duì)于多個(gè)時(shí)長(zhǎng)中的任一時(shí)長(zhǎng),根據(jù)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)任一信號(hào)點(diǎn)與...
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