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								      本發(fā)明涉及智能客服系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種多智能體用戶畫像驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)角色定制智能客服系統(tǒng)，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶畫像，以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化客服角色選擇，多個(gè)智能體協(xié)作優(yōu)化服務(wù)策略，并利用自然語(yǔ)言生成技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與流程自動(dòng)化交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目自動(dòng)審核方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)項(xiàng)目審核模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S2、將項(xiàng)目審核模型部署至不同項(xiàng)目的聯(lián)邦節(jié)點(diǎn)上；步驟S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的審計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及審計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集各類審計(jì)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)預(yù)處理后的各類審計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，識(shí)別潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預(yù)測(cè)方法，涉及農(nóng)作物良種培育技術(shù)領(lǐng)域，利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術(shù)以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊，收集當(dāng)前作物生長(zhǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用記錄與更新模塊，提取近半年內(nèi)作物生長(zhǎng)環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評(píng)估方法，步驟如下：對(duì)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(píng)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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								      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(shí)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(duì)貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(kāi)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(cè)、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(guò)對(duì)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(cè)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(cè)試集，通過(guò)訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(wèn)題，該方法包括以下步驟：通過(guò)分位數(shù)回歸、孿生長(zhǎng)短期記憶構(gòu)建的QR?SiameseLSTM模型，預(yù)測(cè)靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kāi)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(cè)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(chǎng)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(guò)逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)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(cè)模型；將微調(diào)后的各個(gè)改良劑用量預(yù)測(cè)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(cè)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(duì)各環(huán)段進(jìn)行類別標(biāo)注；對(duì)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(duì)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)明涉及智能口岸分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(lái)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(duì)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(hào)字段對(duì)報(bào)關(guān)單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)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(guò)程，并將該輸出結(jié)果和推理過(guò)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(guò)程中提取運(yùn)算過(guò)程，并對(duì)業(yè)務(wù)LLM執(zhí)行每個(gè)運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)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(shí)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(guò)程和該輸出結(jié)果，對(duì)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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								      本申請(qǐng)?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(duì)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(duì)獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類并生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，利用標(biāo)簽和策略特征構(gòu)建知識(shí)圖譜，并基于知識(shí)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(shuō)明書實(shí)施例公開(kāi)了一種大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理方法，該方法將通過(guò)獲取包含大模型的推理過(guò)程的初始數(shù)據(jù)集，從推理過(guò)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(duì)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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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(duì)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(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)并通過(guò)自然語(yǔ)言...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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