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								      本發(fā)明提供了一種深立井軟巖大變形綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)方法，該方法包括：對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行地質(zhì)環(huán)境分析，得到大變形影響因素；根據(jù)所述大變形影響因素計(jì)算大變形評(píng)價(jià)指標(biāo)；構(gòu)建大變形案例數(shù)據(jù)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過(guò)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)所述大變形案例數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了數(shù)據(jù)跨境技術(shù)領(lǐng)域的一種面向數(shù)據(jù)出境的低開(kāi)銷(xiāo)多源風(fēng)險(xiǎn)信息采集方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：主體業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)采集點(diǎn)智能篩選：基于動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)熵、業(yè)務(wù)關(guān)鍵性與流量波動(dòng)作為篩選關(guān)鍵采集點(diǎn)；步驟S2：通聯(lián)行為分類(lèi)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估聯(lián)動(dòng)：基于改進(jìn)的隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI算法和云計(jì)算的數(shù)智化安全應(yīng)急管理系統(tǒng)及方法，其中，系統(tǒng)包括：圖像隱患識(shí)別模塊，用于基于視覺(jué)分析技術(shù)，識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)圖像中的安全隱患；評(píng)估預(yù)警模塊，用于利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析安全隱患的隱患描述，獲得安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果并進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電樁調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跨運(yùn)營(yíng)商充電樁調(diào)度方法，包括以下步驟：步驟一：獲取所有區(qū)域的管理數(shù)據(jù)、所有運(yùn)營(yíng)商的樁群管理數(shù)據(jù)和所有用戶(hù)的管理數(shù)據(jù)，并分類(lèi)組成數(shù)據(jù)集；步驟二：分析每個(gè)區(qū)域的充電樁需求狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域，公開(kāi)了攬收訂單分單方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法用于對(duì)攬收訂單進(jìn)行分單管理。該方法包括：接收客戶(hù)訂單數(shù)據(jù)，并構(gòu)建包含地址特征向量、渠道分類(lèi)編碼和時(shí)效權(quán)重的三維派件碼標(biāo)簽；基于地址特征向量，采用預(yù)訓(xùn)練的雙向LSTM?C...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種在復(fù)雜不確定時(shí)序任務(wù)下的大規(guī)模多機(jī)器人協(xié)調(diào)方法，屬于機(jī)器人任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有多機(jī)器人協(xié)調(diào)方法在動(dòng)態(tài)、不確定環(huán)境中需要頻繁重新規(guī)劃，導(dǎo)致效率低下，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求的問(wèn)題。方法包括：基于各待完成任務(wù)的任務(wù)間約束關(guān)系構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)公路聯(lián)運(yùn)一體化調(diào)度方法，涉及貨物運(yùn)輸領(lǐng)域，包括：根據(jù)貨物屬性與運(yùn)輸工具性能參數(shù)的對(duì)比結(jié)果，篩選出初始貨物分配策略，并結(jié)合啟發(fā)式搜索算法，得到包含無(wú)人機(jī)運(yùn)輸和公路運(yùn)輸?shù)膬?yōu)化后分配方案；利用無(wú)人機(jī)初始飛行路徑，并結(jié)合啟發(fā)式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧環(huán)保技術(shù)領(lǐng)域，尤其為基于雷達(dá)與AI協(xié)同的無(wú)人機(jī)城市大氣污染監(jiān)測(cè)防治系統(tǒng)，包括激光雷達(dá)掃描模塊、邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、云服務(wù)器、小型無(wú)人機(jī)巡檢模塊、無(wú)人機(jī)噴灑模塊和霧炮車(chē)模塊；激光雷達(dá)掃描模塊實(shí)時(shí)掃描生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合定位與氣溶膠反演獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于碳匯評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種考慮波浪破碎的全球海洋碳匯估算方法及系統(tǒng)。該方法通過(guò)考慮海洋環(huán)境的時(shí)空差異性，對(duì)海氣傳輸速率模型中的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)進(jìn)行時(shí)空尋優(yōu)，從而對(duì)不同海域不同季節(jié)所使用的系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)大尺度海氣CO2<...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N逆約束推斷方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括：在包含專(zhuān)家與非專(zhuān)家演示的數(shù)據(jù)集上，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練得到擴(kuò)散生成模型驗(yàn)證器和獎(jiǎng)勵(lì)模型，并凍結(jié)擴(kuò)散生成模型驗(yàn)證器和獎(jiǎng)勵(lì)模型的模型參數(shù)；獲取擴(kuò)散生成模型驗(yàn)證器在約束模型和獎(jiǎng)勵(lì)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種模型推理的計(jì)算加速方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，包括：在模型推理的多頭注意力處理中，根據(jù)處理器中的處理器核組數(shù)量將多頭注意力處理中的頭數(shù)劃分至各處理器核組中；在處理器核組進(jìn)行多頭注意力處理中的查詢(xún)向量與鍵向量之間的運(yùn)算時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)公開(kāi)了一種知識(shí)圖譜的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。所述方法包括：接收針對(duì)圖譜生成系統(tǒng)的創(chuàng)建請(qǐng)求，并根據(jù)創(chuàng)建請(qǐng)求展示圖譜生成系統(tǒng)的創(chuàng)建頁(yè)面；根據(jù)用戶(hù)對(duì)各工具節(jié)點(diǎn)執(zhí)行的指定操作，確定各目標(biāo)工具節(jié)點(diǎn)以及每個(gè)目標(biāo)工具節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的執(zhí)行順序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了隱私機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域的一種梯度提升樹(shù)安全推理方法及裝置。該梯度提升樹(shù)安全推理方法通過(guò)預(yù)處理階段的動(dòng)態(tài)敏感度計(jì)算、核心處理階段的RDP噪聲校準(zhǔn)及后處理階段的的溫度縮放校準(zhǔn)，優(yōu)化了技術(shù)方案，顯著提升了模型的隱私性和實(shí)用性，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種一種基于代理鄰居信息匹配的聯(lián)邦圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法包括如下步驟：代理鄰居圖初始化，將其通過(guò)鄰域松弛鏈接算法與本地圖鏈接得到擴(kuò)展圖；擴(kuò)展圖經(jīng)由本地圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的嵌入，其中的代理鄰居圖的節(jié)點(diǎn)嵌入被發(fā)送至公共第三方(如服務(wù)器)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N離線偏好對(duì)齊方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取離線軌跡偏好數(shù)據(jù)，其中，所述離線軌跡偏好數(shù)據(jù)中包括多組軌跡對(duì)和對(duì)應(yīng)的偏好標(biāo)簽；構(gòu)建信息先驗(yàn)，依據(jù)所述信息先驗(yàn)確定每個(gè)軌跡對(duì)的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)瓦解方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：將多目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)瓦解問(wèn)題分解為多個(gè)標(biāo)量子問(wèn)題，為每個(gè)子問(wèn)題定義對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量；針對(duì)每個(gè)標(biāo)量子問(wèn)題，基于其權(quán)重向量構(gòu)建對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器；利用所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車(chē)速預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種基于ISSA的CNN?BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車(chē)速預(yù)測(cè)的方法、裝置及設(shè)備，所述方法包括：采集車(chē)輛運(yùn)行數(shù)據(jù)集，提取原始時(shí)間?車(chē)速數(shù)據(jù)，構(gòu)成訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集；對(duì)SSA算法進(jìn)行改進(jìn)得到ISSA算法；構(gòu)建基于I...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能及醫(yī)療健康技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了智能體動(dòng)作生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取環(huán)境的視覺(jué)信號(hào)以及任務(wù)指令的文本信息；將視覺(jué)信號(hào)以及文本信息輸入至具身多模態(tài)智能體中進(jìn)行動(dòng)作生成，以得到生成結(jié)果；輸出生成結(jié)果；具...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)及文本數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于古籍文本的信息抽取方法、程序產(chǎn)品及電子設(shè)備，所述方法包括：獲取待抽取信息的目標(biāo)古籍文本；確定所述目標(biāo)古籍文本的依存句法結(jié)構(gòu)信息，作為目標(biāo)依存句法結(jié)構(gòu)信息，所述依存句法結(jié)構(gòu)信息用于反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種集成電路電源分配網(wǎng)絡(luò)弱點(diǎn)檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取電源分配網(wǎng)絡(luò)的物理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，生成表征節(jié)點(diǎn)電壓與電流關(guān)系的稀疏矩陣A；通過(guò)嵌套分割重排序技術(shù)對(duì)稀疏矩陣A進(jìn)行分塊處理，構(gòu)建單層BBD矩陣，將矩陣解耦為K個(gè)獨(dú)立子矩陣；基于并行計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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