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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng)，屬于園區(qū)安防的技術領域，該智慧園區(qū)安防控制方法包括：接收園區(qū)內(nèi)目標區(qū)域的預約信息，生成目標區(qū)域的臨時權限集；在目標人員到達園區(qū)入口閘機處時，抓取目標人員的多模態(tài)特征作為臨時權限集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設備及存儲介質，通過獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流，對歷史數(shù)據(jù)流進行預處理，基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征，構建特征矩陣，將該特征矩陣輸入訓練完成的預測模型，得到所述金融產(chǎn)品的收益?風險預測結果。基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于精英反向學習的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質。通過實時獲取并根據(jù)當前用戶描述信息，生成當前適應度評價值；通過Chebyshev混沌映射方法，對基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機種群位置樣本進行初始化處理，得到隨機種群位置映射樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種信貸評級模型的確定方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及大數(shù)據(jù)技術領域。其中，該方法包括：確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計算框架對Apriori算法進行優(yōu)化，得到目標Apriori算法；基于目標Apri...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關聯(lián)訓練方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關鞋服信息，對每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進行對應的數(shù)據(jù)預處理；對預處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關鞋服信息提取顯式特征和隱式特征，將提取的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法，涉及軌道車輛設備檢修管理技術領域。該系統(tǒng)包括：檢修計劃管理模塊，用于根據(jù)軌道車輛運營數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù)，確定車輛檢修計劃；檢修調(diào)度管理模塊，用于根據(jù)車輛檢修計劃，確定檢修需求單；檢修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲運輸控制的技術領域，具體為一種倉儲物流中心運輸控制系統(tǒng)，包括，動態(tài)路徑規(guī)劃模塊，基于采集的實時物流設備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過生成動態(tài)路徑，并接收設備執(zhí)行層的反饋信號進行實時修正；以及，模塊化控制架構，利用信號傳輸實現(xiàn)任務調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于標準化病人問診訓練的考評方法，屬于醫(yī)學教育技術領域，包括如下步驟：實時獲取訓練者或考核者與標準化病人之間的問診交互信息；基于多模態(tài)分析模型對問診交互信息進行識別和分析，生成交互特征數(shù)據(jù)；通過生成式AI模型動態(tài)生成實時病例...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多步回報A3C強化學習的多目標梯級水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng)，以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護為協(xié)同優(yōu)化目標，構建動態(tài)權重可調(diào)的多目標獎勵函數(shù)；采用未來多步累積獎勵作為改進A3C強化學習的回報，通過未來多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及燃氣安全監(jiān)測技術領域，尤其涉及基于用戶特征分析的燃氣安全知識精準推送方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過實時采集燃氣數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，結合用戶屬性生成時空對齊的實時數(shù)據(jù)流，采用動態(tài)時間規(guī)整算法對歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場景，基于用戶用氣場景和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的電廠機組狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術領域，包括：采集和處理火力發(fā)電機組歷史運行數(shù)據(jù)，基于MIC相關性分析方法篩選出火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數(shù)庫，通過過往火力發(fā)電機組運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種濱海植被護岸效能的評估方法，包括以下步驟：S1：基于進行現(xiàn)場測量或使用遙感數(shù)據(jù)，采集目標海岸的氣象水文要素，及地形地貌數(shù)據(jù)；S2：量化植被的關鍵特征參數(shù)，包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài)；S3：構建潮汐水動力?植被耦合模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法，涉及生態(tài)生物量估算技術領域，包括如下步驟：獲取觀測區(qū)域的遙感影像，并對遙感影像進行圖像預處理，得到增強圖像；劃分出不同的生態(tài)區(qū)域；提取地面觀測數(shù)據(jù)；將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機器人編隊路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取預先構建的障礙物柵格地圖；以編隊中心或參考點的坐標形式設定起始點和目標點，基于中心點或參考點計算推導每個機器人具體的起始位置和目標位置，同時明確多機器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)，包括用戶端設備、中央服務器和智能儲物柜群，用戶端設備通過網(wǎng)絡與中央服務器進行通訊，中央服務器通過網(wǎng)絡與智能儲物柜群進行通訊。一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預測系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預測領域，該系統(tǒng)包括：分布式數(shù)據(jù)庫模塊提供API接口實時查詢和批量加載；負荷預測模塊，采用不同預測時間段對應的負荷預測模型，進行對應的負荷預測，并通過輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關系推理方法，基于多門控機制與實體對象屬性信息的交通類知識表示學習模型，專門針對軟知識表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術，其僅利用實體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息，避免外部噪聲干擾；通過輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識別技術領域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號的情緒解碼模型構建方法及預測方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號進行情緒解碼，相較于基于腦電信號的情緒解碼更具有可靠性。通過構建預訓練后的情緒解碼模型，僅需少量目標用戶數(shù)據(jù)就能完成個性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質領域，包括多尺度數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構數(shù)據(jù)，通過聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實驗標定內(nèi)聚力模型的界面結構疲勞裂紋擴展預測方法，屬于材料本構、斷裂與損傷力學行為技術領域。本發(fā)明針對現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實驗數(shù)據(jù)進行標定或擬合的問題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定界面結構的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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