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								      本公開提供了一種產(chǎn)品改簽的支付管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該支付管控方法包括：獲取產(chǎn)品的改簽相關(guān)信息；根據(jù)員工差標(biāo)信息和預(yù)定支付信息判斷改簽申請(qǐng)是否符合預(yù)設(shè)差旅標(biāo)準(zhǔn)；若符合，則根據(jù)改簽支付信息獲取對(duì)應(yīng)的第一改簽策略，以及根據(jù)第一改...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種自然災(zāi)害下的資源調(diào)度方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，涉及醫(yī)療保險(xiǎn)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待調(diào)度區(qū)域當(dāng)前發(fā)生的自然災(zāi)害對(duì)應(yīng)的有效特征數(shù)據(jù)，將有效特征數(shù)據(jù)輸入到報(bào)案預(yù)測(cè)模型，獲得自然災(zāi)害對(duì)應(yīng)的保險(xiǎn)報(bào)案預(yù)測(cè)值；基于保險(xiǎn)報(bào)案預(yù)測(cè)值，進(jìn)行救援資...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及市場(chǎng)營(yíng)銷管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的市場(chǎng)營(yíng)銷效果預(yù)測(cè)方法及裝置，包括以下步驟：步驟一：獲取所有用戶的管理數(shù)據(jù)、所有材質(zhì)義肢的銷售數(shù)據(jù)和所有區(qū)域的營(yíng)銷數(shù)據(jù)，并分類組成數(shù)據(jù)集；步驟二：根據(jù)用戶數(shù)據(jù)集，分析每個(gè)用戶義肢的磨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的資產(chǎn)管理系統(tǒng)，包括資產(chǎn)定位追蹤模塊(100)將資產(chǎn)定位數(shù)據(jù)傳輸至智能決策控制模塊(300)，環(huán)境狀態(tài)感知模塊(200)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，觸發(fā)智能決策控制模塊(300)的異常預(yù)警閾值，生成監(jiān)測(cè)日志；智能決策控制模塊(3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的惠企政策申報(bào)自動(dòng)化處理系統(tǒng)，涉及惠企政策申報(bào)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、融合、政策匹配、材料生成、申報(bào)流程自動(dòng)化、智能反饋與優(yōu)化、用戶交互、政策推薦優(yōu)化和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模塊；多源獲取企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)標(biāo)記可靠性，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組；確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序；根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng)；規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線；計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的智能農(nóng)田灌溉決策方法，包括如下步驟：S1、采集農(nóng)田環(huán)境的多源數(shù)據(jù)，并生成時(shí)序農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建農(nóng)田數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)更新節(jié)點(diǎn)與邊屬性信息；S3、基于更新的孿生模型構(gòu)建時(shí)序圖，輸入至?xí)r序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S4、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于雙層耦合的灌區(qū)低碳水資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng)，該方法包括S110.構(gòu)建上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型；S120.求解上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型，得到上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型的第一求解結(jié)果；S130.基于第一求解結(jié)果，構(gòu)建下層渠道水土資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療器械分布空間優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療器械存儲(chǔ)領(lǐng)域，包括采集倉(cāng)庫(kù)歷史出庫(kù)數(shù)據(jù)，提取醫(yī)療器械的出庫(kù)頻率及共現(xiàn)頻率；獲取倉(cāng)庫(kù)地圖信息中的貨位坐標(biāo)與出口位置；構(gòu)建綜合代價(jià)函數(shù)，其由器械到出口的加權(quán)距離成本與關(guān)聯(lián)器...
								
            
							
            
							
						
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								      一種提高漏洞修復(fù)模型代碼結(jié)構(gòu)感知能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法，屬于軟件安全及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，本方法包括以下步驟：步驟1：設(shè)計(jì)多角度結(jié)構(gòu)相似度獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；步驟2：設(shè)計(jì)Critic模型；步驟3：設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程。本發(fā)明通過上述方法，增強(qiáng)了修復(fù)模型感知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種針對(duì)少量多模態(tài)病理標(biāo)注數(shù)據(jù)混合提示學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。該訓(xùn)練方法包括獲取原始CLIP模型、初始文本提示、與初始文本提示對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像，原始CLIP模型包括圖像編碼器和文本編碼器；在圖像編碼器中插入可學(xué)習(xí)視覺提示標(biāo)記，在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無損模式扇入的多模光子卷積加速器，屬于集成光計(jì)算領(lǐng)域。該加速器利用多模波導(dǎo)內(nèi)的多階正交模式(TE0、TE1…TEn)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的多模無損扇入。通過級(jí)聯(lián)多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多模態(tài)AI的二氧化碳?淀粉生物合成智能調(diào)控芯片系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：光子晶體生物傳感器陣列：用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)反應(yīng)過程中的pH值、溶解氧濃度、二氧化碳濃度等物理化學(xué)參數(shù)；16×NPU陣列，用于高效計(jì)算和處理多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)：并實(shí)時(shí)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于NFC終端下的纜繩信息數(shù)據(jù)溯源系統(tǒng)。通過識(shí)別暴露在海鹽、紫外、高濕、高振動(dòng)等惡劣環(huán)境下的重點(diǎn)纜繩，并將其掛載的NFC標(biāo)簽納入監(jiān)測(cè)范疇，對(duì)每個(gè)標(biāo)簽執(zhí)行兩階段診斷：第一次基于物理特征(裂痕數(shù)量、深度、范圍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種識(shí)別碼的檢測(cè)方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，識(shí)別碼的檢測(cè)方法包括：獲取待檢測(cè)識(shí)別碼圖像；待檢測(cè)識(shí)別碼圖像包括包含識(shí)別碼的識(shí)別碼區(qū)域以及設(shè)置于識(shí)別碼區(qū)域側(cè)邊的靜音區(qū)；對(duì)待檢測(cè)識(shí)別碼圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到靜音區(qū)的檢測(cè)邊信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本多情感自動(dòng)檢測(cè)和量化標(biāo)注方法，屬于情感計(jì)算領(lǐng)域。本發(fā)明首先將數(shù)據(jù)集的全標(biāo)簽賦予每條樣本，通過0和1二值初始化操作來量化樣本每個(gè)標(biāo)簽的強(qiáng)度；其次訓(xùn)練全標(biāo)簽分類模型作為初始標(biāo)注器，利用原始訓(xùn)練集樣本的預(yù)測(cè)置信度進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多任務(wù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的語(yǔ)料標(biāo)注自動(dòng)化系統(tǒng)，旨在解決傳統(tǒng)語(yǔ)料標(biāo)注方法效率低下、準(zhǔn)確性差問題；系統(tǒng)包括共享編碼器、多任務(wù)解碼器、動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模塊和在線增量學(xué)習(xí)模塊；共享編碼器采用Transformer架構(gòu)，對(duì)輸入語(yǔ)料進(jìn)行分詞、滑動(dòng)窗口分段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏序預(yù)測(cè)的多保真度微架構(gòu)設(shè)計(jì)空間優(yōu)化方法，包括以下步驟：從微架構(gòu)參數(shù)中選擇對(duì)目標(biāo)優(yōu)化PPA指標(biāo)有影響的參數(shù)，構(gòu)建SOC設(shè)計(jì)空間
							  2025-10-10
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種磁性液體密封裝置的密封耐壓值仿真計(jì)算方法，應(yīng)用于密封耐壓值計(jì)算領(lǐng)域，包括：將密封一側(cè)至另一側(cè)定義為路徑，將接觸間隙處磁通密度映射到路徑，得采樣點(diǎn)磁通密度，獲取局部最大值和最小值；將第一個(gè)局部最大值之前和最后一個(gè)最大值之后的最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及性能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的道路材料性能評(píng)估方法、系統(tǒng)和裝置；包括采集道路材料在制造周期的制造數(shù)據(jù)集，從制造數(shù)據(jù)集中篩選出目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)，將目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)輸入到深度學(xué)習(xí)性能評(píng)估模型中，評(píng)估出性能指標(biāo)，將性能指標(biāo)與標(biāo)定的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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