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								      本發(fā)明涉及火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種低排放的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法，包括：對火電機(jī)組的運行數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)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(biāo)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(xí)慣模型，引導(dǎo)員工的拿取習(xí)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(fù)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(biāo)簽；S3、預(yù)測未來調(diào)度周期內(nèi)的負(fù)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(jìn)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(biāo)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(xué)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(biāo)區(qū)域生態(tài)健康度的相關(guān)指標(biāo)；S2，以熵值計算值量化相關(guān)指標(biāo)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(jì)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(jì)作物歷史高光譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲；S2：根據(jù)經(jīng)濟(jì)作物歷史高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)造經(jīng)濟(jì)作物高光譜數(shù)據(jù)張量；S3：根據(jù)經(jīng)濟(jì)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(dǎo)量子比特和多個超導(dǎo)量子干涉儀構(gòu)成的超導(dǎo)量子線路和控制裝置；多個超導(dǎo)量子比特構(gòu)成的二維陣列的邊界上的每兩個超導(dǎo)量子比特連接有一個超導(dǎo)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(biāo)查詢語句進(jìn)行語義分析，得到目標(biāo)查詢語句的目標(biāo)關(guān)鍵詞，其中，目標(biāo)查詢語句用于進(jìn)行知識查詢；利用目標(biāo)關(guān)鍵詞對知識分段集合進(jìn)行多次迭代查詢，得到包含目標(biāo)關(guān)鍵詞的目標(biāo)知識分段，并將目標(biāo)知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源遷移自適應(yīng)增強(qiáng)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(biāo)域的樣本分別經(jīng)過基于對抗的深度遷移學(xué)習(xí)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?jǐn)?shù)據(jù)來自于源域還是目標(biāo)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(biāo)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(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練系統(tǒng)。本發(fā)明的在線訓(xùn)練系統(tǒng)處理流程包括設(shè)置光學(xué)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(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中；在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中進(jìn)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(xùn)練方法和預(yù)測方法。預(yù)訓(xùn)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(kuò)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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								      本發(fā)明公開了調(diào)解文書生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于文本信息化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何能夠智能生成規(guī)范調(diào)解文書，并支持動態(tài)調(diào)整，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集：根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)解數(shù)據(jù)采集表單采集調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)，提取調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于水文預(yù)報領(lǐng)域，所述方法為：通過目標(biāo)方程對所有網(wǎng)格單元在每個時間步長下的所述總徑流量進(jìn)行迭代計算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標(biāo)方程是通過對圣維南方程組的運動波簡化方程進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理引導(dǎo)在線更新的刀具磨損診斷和壽命預(yù)測方法，包括首先通過傳感器信號降噪處理構(gòu)建訓(xùn)練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；同時建立分階段磨損物理模型，通過粒子濾波算法將兩者預(yù)測值動態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實時校正誤差。進(jìn)而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適于不同成因機(jī)制的山洪預(yù)測預(yù)報方法，包括以下步驟：步驟1、收集整理研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；步驟2、確定山洪類型分區(qū)及其匯水拓?fù)潢P(guān)系；步驟3、構(gòu)建多類型山洪預(yù)測預(yù)報集成模型；步驟4、確定集成模型優(yōu)選參數(shù)集和評估指標(biāo)；步驟5、預(yù)報各山洪類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁巖氣通量估算方法，屬于油氣田開發(fā)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1、建立分子模型，計算不同模型的粗糙度；S2、開展分子動力學(xué)模擬；S3、得到速度分布、密度分布，劃分不同的流動區(qū)域；S4、計算滑移長度，吸附相...
								
            
							
            
							
						
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