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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種模型推理方法和裝置，該方法包括：對輸入數(shù)據(jù)進行拆分，得到至少一個模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；根據(jù)至少一個模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對第一語言模型進行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練完成的第一語言模型的模型參數(shù)傳遞至第二語言模型；由所述第二語言模型根據(jù)訓(xùn)練完成的第一語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于專家親和放置與熱點冗余的混合專家模型推理優(yōu)化方法，屬于人工智能領(lǐng)域。該方法針對分布式混合專家模型(Mixture of Experts，簡稱MoE)在推理階段面臨的通信開銷大和計算負載不均衡問題，通過分析混合專家模型中專...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多量子比特控制系統(tǒng)，包括第一溫區(qū)電路；其中，第一溫區(qū)電路包括N個第一電路組，分別位于N個第一懸浮地上，N為大于1的自然數(shù)。第一電路組包括：控制模塊，在偏置電流的作用下，基于接收的直流輸入信號生成一路脈沖序列并輸出；第一電流復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信譽機制和Stackelberg博弈的聯(lián)邦學(xué)習(xí)激勵機制方法，包括：分析了聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中任務(wù)發(fā)布者和執(zhí)行節(jié)點的成本與效用，并將二者的效用函數(shù)建模為二階段Stackelberg博弈模型。其中，任務(wù)發(fā)布者作為領(lǐng)導(dǎo)者首先制定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多尺度時空深度學(xué)習(xí)的公交車客流預(yù)測方法，屬于交通信息大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，由公交數(shù)據(jù)收集與處理系統(tǒng)實現(xiàn)，包含以下步驟：S1：生成公交車到站出站時刻表、乘客上車下車打卡數(shù)據(jù)表；S2：生成時空特征向量矩陣；S3：引入站點對應(yīng)的外部因素信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多約束電動汽車路徑規(guī)劃方法，包括：構(gòu)建冷鏈物流電動車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述冷鏈物流電動車路徑規(guī)劃模型，通過改進烏鴉搜索算法計算最優(yōu)路徑；根據(jù)所述最優(yōu)路徑生成配送方案。本發(fā)明在冷鏈物流電動車路徑規(guī)劃中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。模型以總成本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于改進烏鴉搜索算法的電動汽車路徑規(guī)劃方法，其中，方法包括：構(gòu)建電動車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述電動車路徑規(guī)劃模型，通過改進烏鴉搜索算法計算最優(yōu)路徑；根據(jù)所述最優(yōu)路徑生成配送方案。本發(fā)明通過改進的烏鴉搜索算法與多目標(biāo)優(yōu)化模型的結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明創(chuàng)造公開了一種基于模態(tài)特征值的風(fēng)電極限滲透率評估方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃與運行技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于無功和電壓之間的增量關(guān)系，以及風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的雅克比矩陣，推導(dǎo)得到風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的降階雅克比矩陣；基于風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的最小模態(tài)特征值，推導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳足跡估算技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于時間序列分析的用戶生產(chǎn)過程碳足跡估算方法，包括如下步驟：S1：確定碳足跡的測算范圍；S2：進行數(shù)據(jù)采集；S3：進行數(shù)據(jù)處理；S4：確定碳足跡計算模型；S5：進行結(jié)果分析與展示，本申請實現(xiàn)用戶端電機相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于滑行時間修正的飛機起降循環(huán)大氣污染物排放估算方法及系統(tǒng)，包括：S1、獲取不同機型發(fā)動機匹配信息和民航飛機起降數(shù)據(jù)；S2、計算不同飛機型號LTO各階段的燃油流量；S3、計算不同飛機型號LTO各階段的不同污染物排放因子；S4、求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于小區(qū)植株發(fā)病率(PPIR)的花生果腐病抗性評價方法，屬于抗病育種技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明建立了一種高效穩(wěn)定可靠的花生果腐病抗性評價方法，通過引入基于PPIR的抗性評價方法和抗性等級范圍，使評價結(jié)果更客觀高效且減少了工作量；通過探...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮零件分垛和夾具切換的齒輪強噴作業(yè)調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟；步驟1：收集齒輪生產(chǎn)車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為調(diào)度模型所需的參數(shù)；步驟2：智能優(yōu)化調(diào)度，優(yōu)化零件垛的機器分配和加工順序，最小化最大完工時間；步驟3：引入分垛批量編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時空尺縮算法的動態(tài)協(xié)調(diào)式跨流域多水源調(diào)水系統(tǒng)，涉及跨流域調(diào)水工程水資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括：多水源分水問題獲取模塊、主協(xié)調(diào)模塊、子優(yōu)化模塊和動態(tài)反饋模塊。本發(fā)明通過兩階段分解協(xié)調(diào)與動態(tài)反饋機制，突破多水源分水的高維耦合瓶頸...
								
            
							
            
							
						
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								      一種考慮工件裝卸與工人疲勞的產(chǎn)品柔性生產(chǎn)調(diào)度方法，包括以下步驟，步驟S1：根據(jù)工人加工時間，計算工人疲勞度，基于工人疲勞度，對實際加工時間進行修正和約束，以設(shè)定加工約束條件；步驟S2：建立以生產(chǎn)時間最小、最大機器能耗最小、工人最大疲勞度最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電動醫(yī)療廢物轉(zhuǎn)運車與移動電池交換車的協(xié)同調(diào)度方法，涉及調(diào)度優(yōu)化領(lǐng)域，該方法包括獲取客戶數(shù)據(jù)并初始化算法參數(shù)；構(gòu)建初始可行解，對每只螢火蟲的路徑計算總成本和感染風(fēng)險，選擇目標(biāo)函數(shù)值最小的螢火蟲路徑作為當(dāng)前的全局最優(yōu)解；選擇變異操...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種智能體育場館資源調(diào)度優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取體育場館的多源數(shù)據(jù)，并經(jīng)過處理得到多模態(tài)時間序列集；根據(jù)多模態(tài)時間序列集進行體育場館資源現(xiàn)狀分析，得到當(dāng)前資源占用結(jié)果；基于現(xiàn)實特征根據(jù)當(dāng)前資源占用結(jié)果進行資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智能制造生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化方法，包括如下步驟：S1、采集并預(yù)處理生產(chǎn)數(shù)據(jù)；S2、利用神經(jīng)圖靈機建模，存儲并更新調(diào)度歷史，生成任務(wù)調(diào)度序列；S3、通過情景記憶網(wǎng)絡(luò)存儲任務(wù)歷史數(shù)據(jù)，生成調(diào)度策略；S4、基于調(diào)度序列和策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種電力行業(yè)的風(fēng)險控制和隱患排查方法及系統(tǒng)，包括：基于多模態(tài)感知模塊實時采集電力行業(yè)數(shù)據(jù)，電力行業(yè)數(shù)據(jù)包括：電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境信息數(shù)據(jù)、人員行為數(shù)據(jù)，并將電力行業(yè)數(shù)據(jù)上傳至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)獲取電力行業(yè)數(shù)據(jù)，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能風(fēng)險分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種財務(wù)系統(tǒng)智能風(fēng)險分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)流程分析模塊、關(guān)系圖構(gòu)建模塊、異常模式探測模塊、安全邊界監(jiān)控模塊、階段性策略規(guī)劃模塊、場景模擬評估模塊、決策支持模塊、綜合風(fēng)險管理模塊。本發(fā)明，利用圖數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財務(wù)風(fēng)險管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為大數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)檢測模塊、行為風(fēng)險評級模塊、動態(tài)風(fēng)險監(jiān)測模塊、行為模式聚類模塊和財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模塊。本發(fā)明中，通過分析交易行為與歷史數(shù)據(jù)的微小偏差，提升了風(fēng)險檢測的敏感性和準(zhǔn)確性，動...
								
            
							
            
							
						
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