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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...
          • 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,...
          • 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(zhuān)家領(lǐng)域匹配規(guī)則對(duì)預(yù)構(gòu)建的專(zhuān)家?guī)熘械膶?zhuān)家進(jìn)行篩選,得到對(duì)應(yīng)的專(zhuān)家候選池;基于預(yù)設(shè)的回避規(guī)則對(duì)所述專(zhuān)家候選池進(jìn)行篩選,得到對(duì)應(yīng)的第...
          • 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、...
          • 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...
          • 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(huà),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)...
          • 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、...
          • 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...
          • 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...
          • 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)、...
          • 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)...
          • 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(chēng)重堆垛出庫(kù)方法及系統(tǒng),其中,一種智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)方法,包括以下步驟:S1:智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)初始化,連線智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)中設(shè)有的若干個(gè)稱(chēng)重機(jī)構(gòu);S2:通過(guò)稱(chēng)重機(jī)構(gòu)對(duì)待出庫(kù)物品進(jìn)行稱(chēng)重,并獲...
          • 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...
          • 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(lèi)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...
          • 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、...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于潛在語(yǔ)義空間變換的協(xié)同控制文本生成方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,將原始數(shù)據(jù)輸入到文本生成模型,得到重建后的數(shù)據(jù);文本生成模型的訓(xùn)練過(guò)程如下:通過(guò)第一編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到原始潛在表示空間,生成原始潛在表示;通過(guò)EM算法擬...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種網(wǎng)絡(luò)割接模型的確定方法、網(wǎng)絡(luò)割接方法及相關(guān)設(shè)備,包括:獲取N個(gè)第一樣本中每個(gè)第一樣本的樣本向量;隨機(jī)初始化預(yù)先創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)割接模型中K個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值以及模型學(xué)習(xí)率;在第i次迭代的過(guò)程中,基于第i個(gè)第一樣本的樣本向量和每個(gè)神...
          • 本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域,特別是一種貨物識(shí)別系統(tǒng),包括矩形框架,及在矩形框架內(nèi)部由上至下間隔設(shè)置的多個(gè)橫隔板,每個(gè)橫隔板及矩形框架的下端板上均安裝有多個(gè)豎隔板,每個(gè)豎隔板的側(cè)面均設(shè)有掃描裝置,掃描裝置用于對(duì)豎隔板側(cè)面貨物的信息碼進(jìn)行掃描,同時(shí)將掃...
          • 本發(fā)明提供了一種支持上下文感知的多模態(tài)語(yǔ)言翻譯系統(tǒng),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,包括多模態(tài)輸入處理模塊、上下文感知模塊、語(yǔ)言翻譯模塊和翻譯輸出模塊,所述多模態(tài)輸入處理模塊用于對(duì)輸入的翻譯源信息歸一化處理,所述上下文感知模塊用于構(gòu)建翻譯環(huán)境確定翻...
          • 本發(fā)明屬于翻譯領(lǐng)域,提供一種基于AI大語(yǔ)言模型的多語(yǔ)種智能體育賽事翻譯系統(tǒng)及方法,包括獲取歷史解說(shuō)記錄為用戶語(yǔ)言;將所述歷史解說(shuō)記錄輸入AI大語(yǔ)言模型,提取所述歷史解說(shuō)記錄中的俚語(yǔ)、幽默表達(dá)以及感情詞匯;根據(jù)所述歷史觀看記錄確定用戶支持的比...
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