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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種知識(shí)增強(qiáng)的多模態(tài)大模型實(shí)體級(jí)偏好對(duì)齊方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明包括：收集文本和圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)，對(duì)文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度重寫，對(duì)圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關(guān)聯(lián)的實(shí)體；使用各個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征，使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識(shí)別的管網(wǎng)工程領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)引導(dǎo)方法，通過語音識(shí)別技術(shù)和智能引導(dǎo)機(jī)制，顯著提升了施工經(jīng)驗(yàn)的采集和共享效率。考慮專家施工經(jīng)驗(yàn)引導(dǎo)的具體實(shí)現(xiàn)思路及相關(guān)技術(shù)，提出基于語音的專家施工經(jīng)驗(yàn)智能引導(dǎo)框架。自動(dòng)將專家的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌道交通智能客服專家混合大語言模型，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，步驟一：數(shù)據(jù)初始化；步驟二：交互與數(shù)據(jù)采樣；步驟三：離散動(dòng)作訓(xùn)練，使用深度Q網(wǎng)絡(luò)處理離散動(dòng)作選擇；步驟四：連續(xù)動(dòng)作訓(xùn)練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務(wù)印刷調(diào)度優(yōu)化方法，涉及生產(chǎn)車間智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，該方法構(gòu)建并維護(hù)動(dòng)態(tài)認(rèn)知圖譜，實(shí)時(shí)全面感知印刷生產(chǎn)的各項(xiàng)實(shí)體狀態(tài)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用人工智能引擎，基于圖譜進(jìn)行情境感知與推理，生成符合當(dāng)前需求的柔性工作流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI遷移知識(shí)的跨介質(zhì)印刷工藝參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化方法，涉及智能印刷技術(shù)領(lǐng)域，包括初始化與數(shù)據(jù)連接建立、多源數(shù)據(jù)采集與知識(shí)遷移融合、拓?fù)溆成渑c初始參數(shù)生成、生態(tài)模擬與參數(shù)動(dòng)態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數(shù)精調(diào)、敘事推導(dǎo)與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量化總風(fēng)險(xiǎn)損失的大規(guī)模城市橋隧網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法，所述方法為：一、對(duì)開源地理平臺(tái)進(jìn)行爬蟲，獲取路網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)并建立橋隧網(wǎng)絡(luò)模型；二、根據(jù)道路等級(jí)和交匯情況對(duì)橋隧網(wǎng)絡(luò)模型的邊和節(jié)點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)化；三、對(duì)交通速度數(shù)據(jù)進(jìn)行換算，獲取日均交通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度敏感性分析的配電網(wǎng)物資成本動(dòng)態(tài)計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建方法，包括下述步驟：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)特征標(biāo)準(zhǔn)化；基于動(dòng)態(tài)需求彈性的單因素敏感性建模；多因素耦合敏感性分析；動(dòng)態(tài)成本計(jì)算系統(tǒng)構(gòu)建；經(jīng)濟(jì)影響預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)驗(yàn)證。本發(fā)明解決了傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于定額的煤炭企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成本管控方法，包括：步驟S1、根據(jù)煤炭企業(yè)生產(chǎn)成本消耗的實(shí)際數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)成本管控重點(diǎn)，構(gòu)建定額數(shù)據(jù)體系，形成成本定額庫(kù)；步驟S2、根據(jù)成本定額庫(kù)，結(jié)合企業(yè)年度的生產(chǎn)成本預(yù)算數(shù)據(jù)體系，明確預(yù)算目標(biāo)，構(gòu)建出基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖表示模型的衛(wèi)星資源調(diào)度方案生成方法及設(shè)備，包括以下步驟：S1、獲取問題實(shí)例數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)所述問題實(shí)例數(shù)據(jù)建立圖表示模型，所述圖表示模型包括節(jié)點(diǎn)和連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊，其中，節(jié)點(diǎn)為任務(wù)需求參數(shù)中的任務(wù)或者可見時(shí)間窗口參數(shù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電站的鑰匙管理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中鑰匙管理方法包括以下步驟：接收輸入的任務(wù)信息；對(duì)任務(wù)信息進(jìn)行解析，以得到鑰匙需求清單；根據(jù)鑰匙需求清單，輸出指引信息；指引信息包括路線圖；在工作人員到達(dá)鑰匙所處位置后，獲取并認(rèn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安全管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多源數(shù)據(jù)融合的礦山安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防控方法，包括以下步驟，通過微震與溫濕度傳感器構(gòu)建耦合參數(shù)集并用貝葉斯回歸檢測(cè)提取位移點(diǎn)繪制形變圖，確定位移區(qū)統(tǒng)計(jì)氣流速度梯度提取主裂隙方向生成氣流路徑圖，計(jì)算曲率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種綜合能源系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及裝置，包括如下步驟：步驟一、獲取電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)；步驟二、對(duì)電、熱、冷負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟三、進(jìn)行特征選擇，用于剔除不相關(guān)或冗余的特征；步驟四、選擇評(píng)估指標(biāo)，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物流管理的技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種用于電商物流的監(jiān)控管理系統(tǒng)，包含參數(shù)采集模塊，參數(shù)預(yù)處理模塊，參數(shù)處理模塊，動(dòng)態(tài)調(diào)度模塊，預(yù)警執(zhí)行模塊和策略優(yōu)化模塊；本發(fā)明基于發(fā)貨緊迫性、成本系數(shù)及車輛承載力的動(dòng)態(tài)匹配，優(yōu)化運(yùn)輸資源配置，減少空載率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種新能源汽車彈性訂單系統(tǒng)，包括：主數(shù)據(jù)子系統(tǒng)，用于保存主機(jī)廠及經(jīng)銷商的組織架構(gòu)信息、人員信息、車型車系信息、渠道信息和銷售模式信息；制造管理子系統(tǒng)，用于管理新能源汽車的制造環(huán)節(jié)；彈性訂單子系統(tǒng)，配置有彈性訂單算法模型，所述彈性訂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N待評(píng)估對(duì)象投資風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的確定方法、裝置、介質(zhì)和程序，該方法包括：確定待評(píng)估對(duì)象所屬的行業(yè)為目標(biāo)行業(yè)，確定目標(biāo)行業(yè)對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)模型；將待評(píng)估對(duì)象的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入Bootstrap模型、固定效應(yīng)模型以及K近鄰模型并運(yùn)行，以分別得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了用戶學(xué)習(xí)情況的個(gè)性化顯示方法、裝置及相關(guān)設(shè)備。該方法基于用戶的背景信息與當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)應(yīng)課程的相關(guān)度，評(píng)估用戶對(duì)當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺(tái)各門課程的初始學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)；采集用戶在學(xué)習(xí)平臺(tái)學(xué)習(xí)各門課程的操作行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶對(duì)各門課程的有效學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種手術(shù)室場(chǎng)景模擬系統(tǒng)，包括全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊、智能器械交互系統(tǒng)、多角色協(xié)同訓(xùn)練平臺(tái)、情景化教學(xué)系統(tǒng)和智能評(píng)估系統(tǒng)；系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)且支持動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)；全息手術(shù)環(huán)境構(gòu)建模塊，用于通過光場(chǎng)掃描技術(shù)重建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合訓(xùn)練的3DfMRI圖像超分辨率重建方法，屬于核磁共振成像技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：從訓(xùn)練集中獲取低分辨率參考圖像XLR；基于EDSR和?ResBlock?模塊對(duì)XLR超分辨率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取待增強(qiáng)的水下圖像；對(duì)待增強(qiáng)的水下圖像進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的水下圖像；將歸一化后的水下圖像輸入至訓(xùn)練好的水下圖像增強(qiáng)模型中進(jìn)行色彩與飽和度復(fù)原，得到增強(qiáng)后的水下圖像；其中，水下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模具制備技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種綠色環(huán)保型管道模具制備方法，包括：將管道模具工件的加工表面的視覺圖像通過圖像處理映射算法提取加工痕跡生成加工局部圖像特征，將光譜圖像通過標(biāo)定模型提取多個(gè)波段的反射率差值生成加工微光譜特征；構(gòu)建基于改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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