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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于健康管理信息推送的用戶畫像文本生成方法及系統(tǒng)，方法包括：響應(yīng)于目標(biāo)用戶所反饋的推送分析授權(quán)認(rèn)證信息，獲取目標(biāo)用戶的健康管理數(shù)據(jù)集合，健康管理數(shù)據(jù)集合包括多個(gè)健康行為記錄，每個(gè)健康行為記錄由至少一個(gè)生理指標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能護(hù)理記錄生成方法及裝置，包括：獲取護(hù)理語音數(shù)據(jù)后，經(jīng)降噪和聲音增強(qiáng)處理得到預(yù)處理語音流；采用融合ECAPA?TDNN與x矢量的語音識別技術(shù)，從中識別醫(yī)療專業(yè)術(shù)語，生成文本轉(zhuǎn)錄結(jié)果；結(jié)合獨(dú)立于說話人模型及說話人條件模型，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谧赃m應(yīng)停滯檢測鯨魚優(yōu)化算法的任務(wù)處理方法及裝置，針對現(xiàn)有技術(shù)針對靜態(tài)閾值在動(dòng)態(tài)優(yōu)化場景中適應(yīng)性不足的缺陷，在整體方面引入停滯計(jì)數(shù)器動(dòng)態(tài)監(jiān)測算法停滯狀態(tài)，當(dāng)連續(xù)未改進(jìn)迭代次數(shù)超過動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，自適應(yīng)調(diào)整螺旋概率以增強(qiáng)全局探索能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大規(guī)模動(dòng)態(tài)社會(huì)模擬方法和系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建智能體；為智能體隨機(jī)分配基礎(chǔ)人口屬性并初始化觀點(diǎn)傾向值，基于基礎(chǔ)人口屬性和大語言模型生成興趣和大五人格特征；通過優(yōu)先連接機(jī)制形成意見領(lǐng)袖節(jié)點(diǎn)，通過三角連接機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)模擬方法和系統(tǒng)。方法包括：將用戶畫像和記憶分配至對應(yīng)的智能體，為智能體構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)影響力度量區(qū)分核心智能體和常規(guī)智能體；核心智能體采用大語言模型驅(qū)動(dòng)并通過自然語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理方法，該方法將通過獲取包含大模型的推理過程的初始數(shù)據(jù)集，從推理過程中確定在初始數(shù)據(jù)集的模型輸入中，大模型推理出輸出結(jié)果所需的條件，并對模型輸入中確定出的條件進(jìn)行更新，使模型輸入不再具備大模型輸出結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電網(wǎng)智能決策方法、模型的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì)，對歷史電網(wǎng)元數(shù)據(jù)及電網(wǎng)調(diào)控策略數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，對獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類并生成對應(yīng)的標(biāo)簽，利用標(biāo)簽和策略特征構(gòu)建知識圖譜，并基于知識圖譜和深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建電網(wǎng)智能決策模型，這樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗(yàn)方法，該方法在LLM得到輸出結(jié)果后，識別LLM得到該輸出結(jié)果的推理任務(wù)的類型，若是邏輯判斷類型的推理任務(wù)，則根據(jù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程和該輸出結(jié)果，對該輸出結(jié)果的正確性進(jìn)行核驗(yàn)，若是信息獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗(yàn)方法，該方法在業(yè)務(wù)LLM得到輸出結(jié)果后，獲得業(yè)務(wù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程，并將該輸出結(jié)果和推理過程輸入預(yù)先訓(xùn)練的核驗(yàn)LLM，由該核驗(yàn)LLM從該推理過程中提取運(yùn)算過程，并對業(yè)務(wù)LLM執(zhí)行每個(gè)運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能口岸分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種全流程智慧口岸查驗(yàn)預(yù)約優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：獲取報(bào)關(guān)單數(shù)據(jù)集以及來自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集，采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建統(tǒng)一關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集；基于集裝箱號字段對報(bào)關(guān)單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及盾構(gòu)隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于聚類的盾構(gòu)施工結(jié)泥餅預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取盾構(gòu)掘進(jìn)施工參數(shù)數(shù)據(jù)集，并對各環(huán)段進(jìn)行類別標(biāo)注；對所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；采用聚類算法對預(yù)處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，基于聚類結(jié)果定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于盾構(gòu)控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于聚類遷移學(xué)習(xí)的盾構(gòu)隧道渣土改良參數(shù)預(yù)測方法。該方法包括：構(gòu)建歷史盾構(gòu)工程掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)集；聚類劃分得到若干個(gè)聚類；建立若干個(gè)改良劑用量預(yù)測模型；將微調(diào)后的各個(gè)改良劑用量預(yù)測模型分別遷移至新盾構(gòu)工程；選擇準(zhǔn)確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的米酒發(fā)酵監(jiān)測系統(tǒng)，本發(fā)明中，模型構(gòu)建模塊融合物料熱傳導(dǎo)與氣體擴(kuò)散方程形成物理場計(jì)算基底，嵌入代謝環(huán)境動(dòng)態(tài)耦合函數(shù)生成聯(lián)合計(jì)算模型；反演解析模塊以傳感器溫濕度數(shù)據(jù)為邊界約束，通過逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工作中心的分布式資源配置與任務(wù)調(diào)度的集成方法，具體涉及生產(chǎn)制造資源配置與任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)收集，包括訂單生產(chǎn)內(nèi)容及時(shí)間、各中心設(shè)備的加工能力以及運(yùn)輸時(shí)間；終檢工序時(shí)間計(jì)算，基于多因素加權(quán)模型，確定訂單的實(shí)際時(shí)間窗；建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)，包括有：個(gè)性化訂單解析模塊、物流狀態(tài)采集模塊、內(nèi)部物流建模模塊、外部物流優(yōu)化模塊、供給策略管理模塊、聯(lián)合排程優(yōu)化模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊、擁堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有缺少靈活調(diào)整的彈性聚合方法的問題，該方法包括以下步驟：通過分位數(shù)回歸、孿生長短期記憶構(gòu)建的QR?SiameseLSTM模型，預(yù)測靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了項(xiàng)目管理與智能決策技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動(dòng)態(tài)多維建模的項(xiàng)目成本智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建項(xiàng)目成本預(yù)測模型；步驟S2、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測試集，通過訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法，方法包括能量供應(yīng)數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預(yù)測、能源響應(yīng)滯后矯正、多目標(biāo)優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調(diào)度的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過對電網(wǎng)能源、分布式光伏能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與貨運(yùn)信息核驗(yàn)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維數(shù)據(jù)的貨運(yùn)業(yè)務(wù)核驗(yàn)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型；步驟S2、獲取大量的歷史貨運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集對貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S3、服務(wù)器設(shè)定包含若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評估方法，步驟如下：對目標(biāo)淺水湖泊的多光譜遙感影像進(jìn)行分析處理，提取目標(biāo)淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù)；構(gòu)建一個(gè)評估沉水植被最適水位的適應(yīng)性食物網(wǎng)模型；模型構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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