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								      本發明提供了一種智能快遞分揀派送方法、裝置、介質及設備，包括：建立派送網點包裹派送任務清單；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的AOI區域代碼，按照AOI區域代碼對派送網點包裹派送任務清單進行分類；根據AOI區域地址...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種快遞員定位簽收方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括響應于快遞員對目標快件的簽收請求，查詢目標快件的服務類別；在服務類別為送貨上門時，發送送貨上門提醒；響應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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								      本發明涉及一種基于產線節拍?能耗協同管控的高強韌構件熱成形方法，屬于熱成形技術領域，其中，方法包括：分別獲取高強韌構件在輥底式加熱爐加熱過程的第一工藝參數、在機械臂上下模過程中的第二工藝參數及在壓力機沖壓保壓過程中的第三工藝參數；基于第一工...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于韌性理論的農村居民點評價方法，包括以下步驟：1)收集農村居民點評價參考數據；2)計算農村居民點內核系統韌性評價指標；3)計算農村居民點外緣系統韌性評價指標；4)對農村居民點內核系統韌性評價指標和農村居民點外緣系統韌性評價指標進行標準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及火電機組負荷優化技術領域，公開了一種低排放的火電機組負荷優化分配方法，包括：對火電機組的運行數據進行數據處理，得到數據處理后的運行數據；根據數據處理后的運行數據確定火電機組的煤耗特性曲線，排放特性曲線及調節時間參數，根據煤耗特性曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及生產安全管理技術領域，且公開了適配于三乙醋酸甘油酯生產的存儲安全管理方法，包括：判斷目標區域內的氣體濃度是否正常，判斷氣體濃度異常原因，構建員工習慣模型，引導員工的拿取習慣，該適配于三乙醋酸甘油酯生產的存儲安全管理方法，判斷區域內...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于大數據分析的電力需求響應優化調度方法，包括如下步驟：S1、采集用戶用電數據、負荷數據、電價數據與響應記錄，構建用戶行為特征集合；S2、生成響應潛力模型，輸出用戶響應概率與分組標簽；S3、預測未來調度周期內的負荷與電價，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種裝配式襯砌管片調度方法、系統及工序進度管理方法，調度方法包括：建立包含堆場區域的襯砌管片信息及堆場庫存信息的數據庫；基于新增需求的施工點坐標和需求類型，調用地圖API接口，篩選出數據庫中滿足庫存類型和數量約束的候選堆場區域集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于水文模擬的水庫調度方法和系統，屬于水庫優化調度方法領域，該方法為：基于水文環境數據和預設水土保持模型構建水文環境模擬模型；基于水文環境模擬模型獲取初始流域徑流數據；基于初始流域徑流數據及預設干旱評估模型，獲取初始流域干旱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于AI的智慧城市評價系統及其方法，涉及數字孿生技術領域，包括，采集智慧城市實時數據集；構建元宇宙鏡像，模擬城市環境，輸出元宇宙鏡像推演結果；構建Vision Transformer模型分析元宇宙鏡像推演結果中的3D場景視頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及生態環境治理技術領域，具體為一種基于熱力學熵增原理的區域生態環境治理措施評估方法，包括以下步驟：S1，選擇反映目標區域生態健康度的相關指標；S2，以熵值計算值量化相關指標在各個區域生態系統的健康度；S3，根據量化的熵值計算值獲取對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開基于因果卷積張量的經濟作物高光譜數據預測方法和裝置，具體包括以下步驟：S1：從服務器接收經濟作物歷史高光譜數據并進行存儲；S2：根據經濟作物歷史高光譜數據構造經濟作物高光譜數據張量；S3：根據經濟作物歷史高光譜數據，創建初始的因果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種哈密頓量確定架構、方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及量子計算技術領域，該架構包括：多個超導量子比特和多個超導量子干涉儀構成的超導量子線路和控制裝置；多個超導量子比特構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鍵詞，其中，目標查詢語句用于進行知識查詢；利用目標關鍵詞對知識分段集合進行多次迭代查詢，得到包含目標關鍵詞的目標知識分段，并將目標知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及多源遷移自適應增強網絡的預測建模方法，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，區分數據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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								      本發明涉及低價值密度數據的多源深度對抗遷移方法，包括如下步驟：低價值密度數據特征分析與識別，從時間、屬性和領域等三個維度分析低價值密度數據的特征，解析其對知識發現的抑制作用，利用數據驅動技術挖掘標簽數據的演變規律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于光計算技術領域，具體為一種光學神經網絡的在線訓練系統。本發明的在線訓練系統處理流程包括設置光學神經網絡芯片初始權重；將加載輸入信號的光輸入到光學神經網絡芯片中；在光學神經網絡芯片中進行前向傳播并讀取輸出結果；根據輸出結果反向傳播計...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于圖生成的視頻預訓練方法和預測方法。預訓練方法包括：基于觀察圖像構建含有物體頂點和視覺動作頂點的生成圖
							
            
							
						
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								      本發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步驟中生成的連續詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術，通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了調解文書生成方法、系統、設備及介質，屬于文本信息化技術領域，本發明要解決的技術問題為如何能夠智能生成規范調解文書，并支持動態調整，技術方案為：數據采集：根據預設的調解數據采集表單采集調解過程中的數據，提取調解過程中的數據的關鍵數...
								
            
							
            
							
						
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