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								      本發(fā)明涉及廢水處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種污水自動(dòng)化處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取各采集周期的振動(dòng)頻率、離心轉(zhuǎn)速以及下料速度；構(gòu)建采集周期與對(duì)應(yīng)遞進(jìn)采集周期之間的遞進(jìn)狀態(tài)系數(shù)，計(jì)算采集周期的待處理水濃度遞進(jìn)變化系數(shù)；構(gòu)建采集周期與遞進(jìn)采集周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全生命周期的資產(chǎn)管理系統(tǒng)，本發(fā)明涉及資產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括資產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中管理、實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能分析以及科學(xué)決策，基于全生命周期的資產(chǎn)管理系統(tǒng)包括資產(chǎn)信息管理模塊、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析與智能維護(hù)模塊、智能決策支持模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的物流運(yùn)輸系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)整合與分析模塊、實(shí)時(shí)決策支持模塊和中轉(zhuǎn)站管理與容量優(yōu)化模塊，其特征在于：所述數(shù)據(jù)整合與分析模塊，用于整合航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、貨物種類、目的地要求數(shù)據(jù)，以提供全面的物流優(yōu)化分析；所述實(shí)時(shí)決策支持...
								
            
							
            
							
						
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								      動(dòng)態(tài)無線充電模式下電動(dòng)公交系統(tǒng)全生命周期綜合效益評(píng)估方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，本發(fā)明屬于城市公共交通運(yùn)營管理領(lǐng)域，具體涉及電動(dòng)公交系統(tǒng)全生命周期綜合效益評(píng)估方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法僅聚焦于公交系統(tǒng)的特定階...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及住宅工程檢測機(jī)構(gòu)信用評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種住宅工程檢測機(jī)構(gòu)信用分級(jí)評(píng)估方法及系統(tǒng)，該方法包括獲取檢測機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)資質(zhì)和歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，采集全維度監(jiān)管數(shù)據(jù)并清洗分類，建立多維信用評(píng)價(jià)模型，形成初始信用評(píng)價(jià)模型；疊加市場環(huán)境參數(shù)與政策約...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向智能配電網(wǎng)的負(fù)荷概率預(yù)測與多目標(biāo)優(yōu)化方法，涉及智能配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取智能配電網(wǎng)的歷史負(fù)荷特性數(shù)據(jù)，并對(duì)歷史負(fù)荷特性數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建混合深度學(xué)習(xí)模型，提取歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)型多目標(biāo)粒子群算法的油藏注采優(yōu)化方法，屬于油氣田開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò)，引入注意力機(jī)制、Transformer和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合地質(zhì)特征與生產(chǎn)制度信息，以井間含水率預(yù)測為目標(biāo)，構(gòu)建了HSTMF模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于作物模型與人工智能的冬小麥多目標(biāo)灌溉動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，屬于農(nóng)業(yè)智能灌溉優(yōu)化與決策領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：對(duì)氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物參數(shù)數(shù)據(jù)和灌溉管理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的輸入數(shù)據(jù)；基于標(biāo)準(zhǔn)化的輸入數(shù)據(jù)對(duì)AquaCro...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數(shù)評(píng)價(jià)方法。該頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數(shù)評(píng)價(jià)方法，包括，多源數(shù)據(jù)獲取：采集目標(biāo)頁巖油井的壓裂施工數(shù)據(jù)、測井?dāng)?shù)據(jù)、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及井間干擾信息。滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)含量監(jiān)測：通過井筒傳感器系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)壓后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于受控環(huán)境的土壤及微生物綜合監(jiān)測系統(tǒng)，涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊和用戶終端；本發(fā)明通過數(shù)據(jù)分析處理模塊運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)算法和模型，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，結(jié)合鹽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤礦安全技術(shù)領(lǐng)域，解決了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)未綜合考慮瓦斯?jié)舛群屯L(fēng)量，以及無法有效判斷事故隱患級(jí)別的技術(shù)問題，尤其涉及一種智能化的煤礦事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，該方法包括：S1、實(shí)時(shí)獲取瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)和礦井內(nèi)部溫度；S2、根據(jù)瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)計(jì)算瓦斯?jié)?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)檢測模塊、行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模塊、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測模塊、行為模式聚類模塊和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)檢測的敏感性和準(zhǔn)確性，動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種財(cái)務(wù)系統(tǒng)智能風(fēng)險(xiǎn)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(píng)估模塊、決策支持模塊、綜合風(fēng)險(xiǎn)管理模塊。本發(fā)明，利用圖數(shù)據(jù)庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電力行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)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(shí)時(shí)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(jī)建模，存儲(chǔ)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(chǔ)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(shí)間序列集；根據(jù)多模態(tài)時(shí)間序列集進(jìn)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(shí)特征根據(jù)當(dāng)前資源占用結(jié)果進(jìn)行資源...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電動(dòng)醫(yī)療廢物轉(zhuǎn)運(yùn)車與移動(dòng)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(duì)每只螢火蟲的路徑計(jì)算總成本和感染風(fēng)險(xiǎn)，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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								      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(shí)間，計(jì)算工人疲勞度，基于工人疲勞度，對(duì)實(shí)際加工時(shí)間進(jìn)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(shí)間最小、最大機(jī)器能耗最小、工人最大疲勞度最小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空尺縮算法的動(dòng)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(dòng)態(tài)反饋模塊。本發(fā)明通過兩階段分解協(xié)調(diào)與動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，突破多水源分水的高維耦合瓶頸...
								
            
							
            
							
						
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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(qiáng)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(jī)器分配和加工順序，最小化最大完工時(shí)間；步驟3：引入分垛批量編...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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