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								      本發(fā)明公開了一種核電站設(shè)備維修任務(wù)分配方法及系統(tǒng)，屬于核電站設(shè)備維修技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取故障設(shè)備的設(shè)備信息，并根據(jù)設(shè)備信息對歷史維護數(shù)據(jù)進行匹配，獲得歷史故障數(shù)據(jù)；獲取故障設(shè)備的實際故障數(shù)據(jù)，并將實際故障數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)進行比對，獲得故障原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能快遞分揀派送方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，包括：建立派送網(wǎng)點包裹派送任務(wù)清單；獲取包裹收貨地址信息，基于獲取的包裹收貨地址信息識別相對應(yīng)的AOI區(qū)域代碼，按照AOI區(qū)域代碼對派送網(wǎng)點包裹派送任務(wù)清單進行分類；根據(jù)AOI區(qū)域地址...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種快遞員定位簽收方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括響應(yīng)于快遞員對目標快件的簽收請求，查詢目標快件的服務(wù)類別；在服務(wù)類別為送貨上門時，發(fā)送送貨上門提醒；響應(yīng)于對送貨上門提醒的確認操作，獲取快遞員的當前位置信息；在當前位置信息在目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于產(chǎn)線節(jié)拍?能耗協(xié)同管控的高強韌構(gòu)件熱成形方法，屬于熱成形技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：分別獲取高強韌構(gòu)件在輥底式加熱爐加熱過程的第一工藝參數(shù)、在機械臂上下模過程中的第二工藝參數(shù)及在壓力機沖壓保壓過程中的第三工藝參數(shù)；基于第一工...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于韌性理論的農(nóng)村居民點評價方法，包括以下步驟：1)收集農(nóng)村居民點評價參考數(shù)據(jù)；2)計算農(nóng)村居民點內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標；3)計算農(nóng)村居民點外緣系統(tǒng)韌性評價指標；4)對農(nóng)村居民點內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標和農(nóng)村居民點外緣系統(tǒng)韌性評價指標進行標準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火電機組負荷優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種低排放的火電機組負荷優(yōu)化分配方法，包括：對火電機組的運行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，得到數(shù)據(jù)處理后的運行數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)處理后的運行數(shù)據(jù)確定火電機組的煤耗特性曲線，排放特性曲線及調(diào)節(jié)時間參數(shù)，根據(jù)煤耗特性曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)安全管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法，包括：判斷目標區(qū)域內(nèi)的氣體濃度是否正常，判斷氣體濃度異常原因，構(gòu)建員工習慣模型，引導員工的拿取習慣，該適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法，判斷區(qū)域內(nèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力需求響應(yīng)優(yōu)化調(diào)度方法，包括如下步驟：S1、采集用戶用電數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、電價數(shù)據(jù)與響應(yīng)記錄，構(gòu)建用戶行為特征集合；S2、生成響應(yīng)潛力模型，輸出用戶響應(yīng)概率與分組標簽；S3、預(yù)測未來調(diào)度周期內(nèi)的負荷與電價，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種裝配式襯砌管片調(diào)度方法、系統(tǒng)及工序進度管理方法，調(diào)度方法包括：建立包含堆場區(qū)域的襯砌管片信息及堆場庫存信息的數(shù)據(jù)庫；基于新增需求的施工點坐標和需求類型，調(diào)用地圖API接口，篩選出數(shù)據(jù)庫中滿足庫存類型和數(shù)量約束的候選堆場區(qū)域集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于水文模擬的水庫調(diào)度方法和系統(tǒng)，屬于水庫優(yōu)化調(diào)度方法領(lǐng)域，該方法為：基于水文環(huán)境數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)水土保持模型構(gòu)建水文環(huán)境模擬模型；基于水文環(huán)境模擬模型獲取初始流域徑流數(shù)據(jù)；基于初始流域徑流數(shù)據(jù)及預(yù)設(shè)干旱評估模型，獲取初始流域干旱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的智慧城市評價系統(tǒng)及其方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集智慧城市實時數(shù)據(jù)集；構(gòu)建元宇宙鏡像，模擬城市環(huán)境，輸出元宇宙鏡像推演結(jié)果；構(gòu)建Vision Transformer模型分析元宇宙鏡像推演結(jié)果中的3D場景視頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于熱力學熵增原理的區(qū)域生態(tài)環(huán)境治理措施評估方法，包括以下步驟：S1，選擇反映目標區(qū)域生態(tài)健康度的相關(guān)指標；S2，以熵值計算值量化相關(guān)指標在各個區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的健康度；S3，根據(jù)量化的熵值計算值獲取對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于因果卷積張量的經(jīng)濟作物高光譜數(shù)據(jù)預(yù)測方法和裝置，具體包括以下步驟：S1：從服務(wù)器接收經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)并進行存儲；S2：根據(jù)經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)造經(jīng)濟作物高光譜數(shù)據(jù)張量；S3：根據(jù)經(jīng)濟作物歷史高光譜數(shù)據(jù)，創(chuàng)建初始的因果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種哈密頓量確定架構(gòu)、方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及量子計算技術(shù)領(lǐng)域，該架構(gòu)包括：多個超導量子比特和多個超導量子干涉儀構(gòu)成的超導量子線路和控制裝置；多個超導量子比特構(gòu)成的二維陣列的邊界上的每兩個超導量子比特連接有一個超導量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識路由方法及裝置。其中，該方法包括：對目標查詢語句進行語義分析，得到目標查詢語句的目標關(guān)鍵詞，其中，目標查詢語句用于進行知識查詢；利用目標關(guān)鍵詞對知識分段集合進行多次迭代查詢，得到包含目標關(guān)鍵詞的目標知識分段，并將目標知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源遷移自適應(yīng)增強網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測建模方法，包括如下步驟：源域建模，多源域和目標域的樣本分別經(jīng)過基于對抗的深度遷移學習后，提取多源域的一致性信息，并將此信息輸入至域判別器，區(qū)分數(shù)據(jù)來自于源域還是目標域；將源域特征輸入至非線性回歸器，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及低價值密度數(shù)據(jù)的多源深度對抗遷移方法，包括如下步驟：低價值密度數(shù)據(jù)特征分析與識別，從時間、屬性和領(lǐng)域等三個維度分析低價值密度數(shù)據(jù)的特征，解析其對知識發(fā)現(xiàn)的抑制作用，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)挖掘標簽數(shù)據(jù)的演變規(guī)律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓練系統(tǒng)。本發(fā)明的在線訓練系統(tǒng)處理流程包括設(shè)置光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片初始權(quán)重；將加載輸入信號的光輸入到光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中；在光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中進行前向傳播并讀取輸出結(jié)果；根據(jù)輸出結(jié)果反向傳播計...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于圖生成的視頻預(yù)訓練方法和預(yù)測方法。預(yù)訓練方法包括：基于觀察圖像構(gòu)建含有物體頂點和視覺動作頂點的生成圖
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯離散嵌入模型的單詞語義表示方法，包括以下步驟：S1、高斯分布擴展詞嵌入；使用變分自編碼器(VAE)生成單詞的詞嵌入；S2、將S1步驟中生成的連續(xù)詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術(shù)，通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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