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								      本發(fā)明涉及項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為動(dòng)畫項(xiàng)目管理工具，包括：獲取項(xiàng)目信息步驟；根據(jù)顯示在CgTeamWork中項(xiàng)目，選擇所屬的項(xiàng)目；拆解項(xiàng)目信息步驟；根據(jù)選擇的所屬項(xiàng)目，將項(xiàng)目進(jìn)行拆解，拆解為連續(xù)的任務(wù)環(huán)節(jié)，并生成可視化操作界面；環(huán)節(jié)狀態(tài)展示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種外賣無(wú)人倉(cāng)系統(tǒng)及外賣配送方法，涉及無(wú)人倉(cāng)及外賣配送管理技術(shù)領(lǐng)域，包含出倉(cāng)節(jié)奏感知、配送資源可用性評(píng)估、智能配單決策、動(dòng)態(tài)路徑與批次優(yōu)化模塊，通過(guò)設(shè)定采集時(shí)間點(diǎn)，利用RFID讀寫器與3D視覺(jué)相機(jī)獲取出倉(cāng)訂單數(shù)，評(píng)估倉(cāng)庫(kù)狀態(tài)，依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于域名的多平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)貨運(yùn)系統(tǒng)處理方法，包括下列步驟：一、域名配置與映射；二、用戶引導(dǎo)與平臺(tái)定位；三、域名解析與請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)；四、實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)協(xié)同處理；五、平臺(tái)處理與業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行；步驟二中，基于智能推薦機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種既有民用建筑安全鑒定質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：步驟一、基于多地區(qū)、多機(jī)構(gòu)的樣本，識(shí)別鑒定報(bào)告中的質(zhì)量問(wèn)題；步驟二、基于樣本質(zhì)量問(wèn)題，提取評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立分層次的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；步驟三、基于調(diào)研數(shù)據(jù)，采用結(jié)構(gòu)方程模型分析方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工程地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，基于待評(píng)價(jià)區(qū)域地質(zhì)條件確定評(píng)價(jià)指標(biāo)，從中選取定量評(píng)價(jià)指標(biāo)，針對(duì)每個(gè)定量評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立對(duì)應(yīng)的三維屬性模型，根據(jù)工程地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)體系確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于土壤質(zhì)量指數(shù)預(yù)測(cè)森林固碳潛力的方法及系統(tǒng)，基于森林資源連續(xù)清查混交林樣地?cái)?shù)據(jù)，使用分位數(shù)年齡序列分析，根據(jù)森林時(shí)間序列中預(yù)設(shè)的森林樣地的平均地上固碳速率來(lái)區(qū)分高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地，并在高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地內(nèi)分...
								
            
							
            
							
						
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								      高速公路改擴(kuò)建施工期安全風(fēng)險(xiǎn)分析方法，解決了傳統(tǒng)故障樹(shù)方法進(jìn)行分析時(shí)無(wú)法滿足各地區(qū)的工程實(shí)際需要的問(wèn)題，屬于高速公路安全風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域。本發(fā)明包括：根據(jù)施工作業(yè)期安全風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系，將施工作業(yè)期安全風(fēng)險(xiǎn)作為頂事件，劃分中間事件和基本事件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種信息篩選方法，包括：獲取評(píng)標(biāo)項(xiàng)目；啟動(dòng)規(guī)則引擎，并基于所述規(guī)則引擎使用預(yù)設(shè)的專家領(lǐng)域匹配規(guī)則對(duì)預(yù)構(gòu)建的專家?guī)熘械膶＜疫M(jìn)行篩選，得到對(duì)應(yīng)的專家候選池；基于預(yù)設(shè)的回避規(guī)則對(duì)所述專家候選池進(jìn)行篩選，得到對(duì)應(yīng)的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的EPC項(xiàng)目資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法，該方法從EPC項(xiàng)目中提取項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)間及活動(dòng)屬性，構(gòu)建項(xiàng)目活動(dòng)清單和項(xiàng)目資源清單，同時(shí)，構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)，以及決策變量和約束條件，利用含交叉和變異操作的多目標(biāo)優(yōu)化算法處理項(xiàng)目活動(dòng)清單、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)輸配電網(wǎng)的歷史故障數(shù)據(jù)，并根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)建立故障場(chǎng)景集；根據(jù)故障場(chǎng)景集進(jìn)行極端高溫場(chǎng)景下電網(wǎng)內(nèi)脆弱線路辨識(shí)；基于極端高溫場(chǎng)景下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種用于校對(duì)建筑施工3D空間的施工方法，該方法通過(guò)建立精確的建筑三維模型，生成施工模擬動(dòng)畫，并利用高精度設(shè)備采集施工現(xiàn)場(chǎng)的3D數(shù)據(jù)，將現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，以識(shí)別和糾正施工過(guò)程中的偏差。該方法進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于海水淡化工程的全生命周期成本核算方法，包括以下步驟：(1)劃分生命周期階段；(2)靜態(tài)貼現(xiàn)率選定；(3)進(jìn)行三個(gè)階段的生命周期成本核算；(4)全生命周期成本核算。本發(fā)明將海水淡化工程的全生命周期成本核算劃分為資本支出、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了最大化供電可靠性的高海拔地區(qū)電網(wǎng)儲(chǔ)能優(yōu)化規(guī)劃方法，包括以下步驟：S1、獲取高海拔地區(qū)保供應(yīng)/促消納指標(biāo)；S2、基于高海拔地區(qū)電網(wǎng)需求和保供應(yīng)/促消納指標(biāo)，建立雙層模型，包括相互連接的上層模型和下層模型；S3、通過(guò)上層模型計(jì)算儲(chǔ)能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的醫(yī)院運(yùn)營(yíng)仿真與質(zhì)控優(yōu)化系統(tǒng)，包括以下模塊：多源醫(yī)療數(shù)據(jù)融合模塊，用于采集醫(yī)院的異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)，并融合構(gòu)建動(dòng)態(tài)醫(yī)療圖結(jié)構(gòu)；圖結(jié)構(gòu)行為建模模塊，用于構(gòu)建以患者的軌跡圖，生成患者在醫(yī)療流程中的潛在軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和庫(kù)存聯(lián)合優(yōu)化方法，用于解決目前多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中模型不夠貼合實(shí)際、決策整合程度不高的問(wèn)題。所述方法對(duì)一個(gè)給定供需節(jié)點(diǎn)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，建立綜合成本目標(biāo)函數(shù)，所述綜合成本由貨物運(yùn)輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與能源預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取風(fēng)功率相關(guān)時(shí)序數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)序數(shù)據(jù)特征集；構(gòu)建基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型并訓(xùn)練；其中，訓(xùn)練好的風(fēng)功率預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能稱重堆垛出庫(kù)方法及系統(tǒng)，其中，一種智能稱重堆垛出庫(kù)方法，包括以下步驟：S1：智能稱重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)初始化，連線智能稱重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)中設(shè)有的若干個(gè)稱重機(jī)構(gòu)；S2：通過(guò)稱重機(jī)構(gòu)對(duì)待出庫(kù)物品進(jìn)行稱重，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Bounding Box和語(yǔ)義文本雙提示的推理分割方法，屬于大語(yǔ)言模型的具身感知領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了基于Bounding Box和語(yǔ)義文本提示的推理分割模型，并構(gòu)建了有效的訓(xùn)練范式和數(shù)據(jù)集對(duì)推理分割模型進(jìn)行兩階段訓(xùn)練，合并了語(yǔ)言模型損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于對(duì)抗性樣本檢測(cè)的數(shù)據(jù)中毒攻擊的防御方法，通過(guò)改進(jìn)特征壓縮與模型突變技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)中毒攻擊的通用防御。該方法首先使用干凈的樣本建立預(yù)訓(xùn)練模型，然后使用中毒樣本對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，在模型訓(xùn)練的過(guò)程中使用特征壓縮方法和模型突...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于ZYNQ的目標(biāo)檢測(cè)算法硬件加速器，涉及一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式加速器。為了解決現(xiàn)有的ZYNQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速系統(tǒng)設(shè)計(jì)針對(duì)卷積的計(jì)算方式設(shè)計(jì)計(jì)算架構(gòu)不能針對(duì)不同卷積大小特點(diǎn)進(jìn)行高效處理的問(wèn)題。本發(fā)明在PL端開(kāi)發(fā)包括3*3卷積加速計(jì)算模塊、...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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