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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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(qǐng)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(qǐng)?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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								      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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)方法，通過引入基于PPIR的抗性評(píng)價(jià)方法和抗性等級(jí)范圍，使評(píng)價(jià)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)明公開了基于滑行時(shí)間修正的飛機(jī)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(jī)型發(fā)動(dòng)機(jī)匹配信息和民航飛機(jī)起降數(shù)據(jù)；S2、計(jì)算不同飛機(jī)型號(hào)LTO各階段的燃油流量；S3、計(jì)算不同飛機(jī)型號(hào)LTO各階段的不同污染物排放因子；S4、求...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)采集；S3：進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；S4：確定碳足跡計(jì)算模型；S5：進(jìn)行結(jié)果分析與展示，本申請(qǐng)實(shí)現(xiàn)用戶端電機(jī)相...
								
            
							
            
							
						
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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(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)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)明提供一種基于改進(jìn)烏鴉搜索算法的電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃方法，其中，方法包括：構(gòu)建電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型，通過改進(jìn)烏鴉搜索算法計(jì)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(jìn)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)明提供一種多約束電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃方法，包括：構(gòu)建冷鏈物流電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述冷鏈物流電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型，通過改進(jìn)烏鴉搜索算法計(jì)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(dòng)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)明涉及基于多尺度時(shí)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(shí)現(xiàn)，包含以下步驟：S1：生成公交車到站出站時(shí)刻表、乘客上車下車打卡數(shù)據(jù)表；S2：生成時(shí)空特征向量矩陣；S3：引入站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的外部因素信息，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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