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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種問題應(yīng)答的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及語(yǔ)義處理及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：識(shí)別輸入問題中的主題實(shí)體作為初始實(shí)體；將輸入問題分解為多個(gè)分層子問題，根據(jù)多個(gè)分層子問題和初始實(shí)體確定副詞限定詞；根據(jù)每個(gè)分層子問題和副詞限定詞生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于邊緣算力網(wǎng)關(guān)的基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法包括：若接收到推理任務(wù)，確定參與所述推理任務(wù)的多個(gè)目標(biāo)智能車輛；獲取專家推理模型，并將所述專家推理模型部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種規(guī)模化多智能體協(xié)同推理方法和社交網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)。方法包括：通過(guò)智能體模擬社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶，為所有智能體分配人物畫像，并構(gòu)建智能體社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌挥?jì)算所有智能體在上一個(gè)時(shí)間步的立場(chǎng)數(shù)值的熵值；選取前設(shè)定比例...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種離子量子比特尋址系統(tǒng)和離子量子比特尋址方法。離子量子比特尋址系統(tǒng)包括控制模塊、自旋電子學(xué)器件陣列和表面芯片離子阱。其中，控制模塊被配置為根據(jù)獲取到的量子操控需求，確定電信號(hào)控制序列。自旋電子學(xué)器件陣列被配置為根據(jù)電信號(hào)控制序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了碳賬戶協(xié)同優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立不同主體碳賬戶，并確定不同主體碳賬戶的基準(zhǔn)碳排放量和碳配額彈性浮動(dòng)區(qū)間；基于實(shí)際碳排放量和基準(zhǔn)碳排放量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的非穩(wěn)態(tài)人群疏散路徑規(guī)劃方法及裝置。所述方法包括：以離散網(wǎng)格法將非穩(wěn)態(tài)疏散環(huán)境簡(jiǎn)化為二維區(qū)域。對(duì)危險(xiǎn)源動(dòng)態(tài)擴(kuò)散建模，據(jù)此實(shí)時(shí)更新火源位置與范圍，模擬火災(zāi)動(dòng)態(tài)發(fā)展。將人員被視為智能體，按勢(shì)能場(chǎng)引導(dǎo)的決策規(guī)則移動(dòng)。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，公開了道路運(yùn)輸重點(diǎn)營(yíng)運(yùn)車輛智能監(jiān)管系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于實(shí)時(shí)采集車輛終端與外部環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；認(rèn)知數(shù)字孿生構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)異構(gòu)圖表征人?車?路?環(huán)境系統(tǒng)，并通過(guò)圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及建筑構(gòu)件檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括：基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組；依據(jù)首層模型實(shí)體ID施工形成首層建筑后，點(diǎn)云掃描生成實(shí)時(shí)模型；空間投影比對(duì)首層模型定位P個(gè)缺陷；動(dòng)態(tài)補(bǔ)償后依第二層模型施工，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動(dòng)汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個(gè)人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù)，更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶提出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng)，包括：智能體調(diào)度模塊，為多個(gè)政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體，輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級(jí)排序；公平性監(jiān)測(cè)模塊，定義并監(jiān)測(cè)公平性指標(biāo)；偏見分析模塊分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測(cè)的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，包括：通過(guò)按照單位監(jiān)測(cè)體積劃分為單體空間，然后基于獲取的n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間，同時(shí)根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng)，涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域，利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本，再將含指紋的預(yù)測(cè)摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識(shí)固化時(shí)序；鏈上智能合約基于滑動(dòng)窗口預(yù)測(cè)執(zhí)行自適應(yīng)閾值評(píng)估生成帶可驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)供水調(diào)度方法及系統(tǒng)，本方案通過(guò)采集多個(gè)供水目標(biāo)的多源數(shù)據(jù)，使得本方案在供水目標(biāo)的調(diào)度規(guī)劃上能夠獲得更可靠的數(shù)據(jù)支持；基于多源數(shù)據(jù)作為輸入特征，本方案將其分別與圖時(shí)空預(yù)測(cè)模型、季節(jié)統(tǒng)計(jì)模型和梯度提升回歸模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的一次性餐具包裝智能管理方法及系統(tǒng)，屬于智慧醫(yī)療及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、采集管理單元的固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù)；S2、基于固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，計(jì)算生成量化的病區(qū)總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的所有風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)定義風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫(kù)；在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫(kù)中提取業(yè)務(wù)主體作為節(jié)點(diǎn)，提取風(fēng)險(xiǎn)影響路徑作為關(guān)系邊，構(gòu)建場(chǎng)景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)密度分析方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)不準(zhǔn)確的問題。其包括：獲取多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)；采用非結(jié)構(gòu)化文本風(fēng)險(xiǎn)量化與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法對(duì)多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和融合，得到融合后的特征矩陣；采用時(shí)空聯(lián)合建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N機(jī)場(chǎng)應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：首先獲取機(jī)場(chǎng)的實(shí)時(shí)信息文本，據(jù)此確定風(fēng)險(xiǎn)事件類型，接著依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件類型及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)事件要素模板，從實(shí)時(shí)信息文本中提取相關(guān)要素，最后綜合風(fēng)險(xiǎn)事件類型、風(fēng)險(xiǎn)事件要素、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池裝配風(fēng)險(xiǎn)分析方法，包括以下步驟：步驟S1，使用雙層猶豫模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集對(duì)鋰電池裝配中失效模式的嚴(yán)重度、發(fā)生頻率、探測(cè)度進(jìn)行評(píng)價(jià)；其中，所述雙層猶豫模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集包括雙層語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集和猶豫模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集，均由評(píng)價(jià)人員的評(píng)價(jià)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的列車與客貨路徑協(xié)同重調(diào)度方法、系統(tǒng)，涉及鐵路列車調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于目標(biāo)鐵路物理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出時(shí)空網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而建立三個(gè)子問題的協(xié)同重調(diào)度模型，并結(jié)合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、線性化方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行多輪迭代運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導(dǎo)，構(gòu)建居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；依據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進(jìn)行k?means聚類，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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