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								      本發(fā)明公開了基于多目標優(yōu)化的微能源網群分析方法、設備及介質，涉及新能源領域，解決當前無法綜合考慮微能源網群中多個不同能量系統(tǒng)的運行情況的問題，方法為：對微能源網群對應熱能側能量系統(tǒng)和光電側能量系統(tǒng)中不同設備的工作原理進行分析，構建熱能側能量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及票據智能核驗技術領域，公開了基于機器學習的財務票據智能識別與核驗方法。該方法實時獲取財務票據原始圖像數據流，監(jiān)控輸入票據數量總量并判斷是否超過系統(tǒng)處理安全閾值；超限時，用機器學習算法處理票據圖像特征元素生成特征交互圖以評估潛在錯誤...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于招投標信息管理技術領域，具體提供了基于電子招投標交易平臺的招投標信息管理方法及系統(tǒng)，方法主要包括：獲取招標文件原始數據；對招標文件原始數據進行結構化提取和版本標定，得到版本化的關鍵條款集合；對版本化的關鍵條款集合進行變更關系鏈構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于金融安全技術領域，提供了一種金融交易實時反欺詐監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括：實時采集用戶設備交互數據，提取操作曲率變化頻譜特征向量，識別常規(guī)驗證步驟缺失時段及設備靜默狀態(tài)區(qū)間；計算局部熵增速率、資金網絡溫度梯度空間分布，生成熵變指標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉儲裝備智能化管理技術領域，公開了自演化數字孿生的倉儲裝備故障預測與健康管理系統(tǒng)。裝備孿生建模模塊基于振動頻譜、能耗數據構建行為演化模型，整合多源數據生成維護方案；協同感知模塊結合模型生成含健康指數與校準參數的健康狀態(tài)演化表；模式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了應用于物流對接的云服務系統(tǒng)及方法，涉及云服務技術領域，該方法包括：實時接收電商平臺和經銷商發(fā)送的訂單數據，獲取各倉庫的庫存數據；分析訂單數據提取通信特征，分析下單時間與促銷活動的關聯，獲取目標地區(qū)特定時段內緊急訂單占比；關聯訂單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數字化管理技術領域，具體涉及一種海上平臺構件加工全生命周期質量追溯系統(tǒng)，包括構件唯一標識碼生成模塊、多源加工數據采集模塊、質量判定與追溯碼關聯模塊、全息數字檔案構建模塊以及三維可視化追溯模塊；其中：構件唯一標識碼生成模塊：用于生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及區(qū)塊鏈及數據處理技術領域，具體為基于區(qū)塊鏈的產業(yè)數字化實時風控與決策支持系統(tǒng)，包括：因果熵鏈構建模塊、商業(yè)預案仿真模塊、多方可信協作模塊和商業(yè)資信評估模塊。本發(fā)明通過因果熵鏈構建模塊利用動態(tài)圖神經網絡推斷企業(yè)運營數據的因果關系，量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及地鐵安全管控的技術領域，公開了一種用于地鐵場段安全管控的動態(tài)預警系統(tǒng)，包括監(jiān)控模塊、識別模塊、邊界演化模塊、違規(guī)預測模塊、預警模塊；其中：監(jiān)控模塊用于收集地鐵場段每個管控區(qū)域的現場數據；識別模塊用于識別每個管控區(qū)域的硬違規(guī)行為和軟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于雙向語義匹配的團隊構建優(yōu)化系統(tǒng)，屬于雙向語義匹配技術領域；通過成員授權，提取歷史團隊協作過程中的自然語言表達參數，構建成員表達風格標記集，并結合協作評分序列計算波動強度指標；融合成員性格標簽與語言行為特征，生成個性化表達風格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于個性化學習路徑的醫(yī)院員工發(fā)展管理系統(tǒng)及方法，涉及資源發(fā)展管理技術領域，通過職業(yè)發(fā)展意向數據構建醫(yī)院員工職業(yè)能力對應的動態(tài)能力畫像；基于醫(yī)院的崗位晉升屬性生成醫(yī)院員工在崗位晉升中的能級演化趨勢，并確定醫(yī)院員工在晉升評估窗口期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數據分析的籃球訓練效果評估方法及系統(tǒng)，涉及訓練效果評估技術領域，采集生理指標數據并建立第一時間軸，建立傳球網絡和防守協作網絡并建立第二時間軸，根據傳球網絡和防守協作網絡計算傳球實戰(zhàn)效果數據和防守協作實戰(zhàn)效果數據，對數據進行關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多維度影響因素的數字檔案管理脆弱性評估方法及系統(tǒng)，涉及數字信息管理技術領域，包括：采集數字對象的內部數據完整性校驗結果，外部文件格式支持數據，關聯源流記錄；計算格式過時風險指標，數據完整性衰減度指標，源流鏈脆弱性指標；計算格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動化安全管理技術領域，具體為一種自動化安全設施審查系統(tǒng)，系統(tǒng)包括設備依賴評估模塊、風險權重計算模塊、故障趨勢分析模塊、審查優(yōu)先調整模塊、故障診斷決策模塊。本發(fā)明中，通過同步采集鋼絲繩張力、吊鉤承載、絞盤頻率等關鍵數據，精確反映聯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據處理與預測技術領域，具體的說是一種多維數據驅動的訂閱服務用戶流失風險與價值聯合預測方法，旨在解決現有訂閱服務用戶流失風險與價值聯合預測中存在的數據稀疏性與高維特征沖突、多任務目標干擾的問題。該方法通過采集訂閱服務用戶的多維數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術領域，提供了指令生成式協同機器人決策處理方法、系統(tǒng)及康養(yǎng)機器人，其技術方案為：接收待執(zhí)行任務指令，將待執(zhí)行任務解耦拆分為一系列原子任務；融合多維度動態(tài)信息，實時計算各子任務的動態(tài)觸發(fā)因子，基于各子任務的動態(tài)觸發(fā)因子構造...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于合同生成領域，提供了一種基于多輪對話交互與智能要素提取的合同生成方法及系統(tǒng)，進行多輪對話交互，利用預訓練的大模型對交互的多輪對話內容進行意圖識別，確定其中的關鍵詞，根據預配置的關鍵詞—合同操作的匹配關系，確定合同生成需要執(zhí)行的操作...
								
            
							
            
							
						
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								      一種SRAM連接性驗證方法、裝置、設備及可讀存儲介質。該方法包括：從SoC的設計文檔中提取有效信息并記錄在標準化中間文件中；在進行RTL仿真前，檢測所述標準化中間文件是否有誤；若所述標準化中間文件無誤，則基于所述標準化中間文件生成每個子系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N射流噴管氣動特性建模與優(yōu)化方法，屬于航空發(fā)動機技術領域，包括根據等熵流動理論，確定面積比與馬赫數之間的函數關系，作為噴管氣動特性基礎模型；基于不同壓強比，對噴管內部的流動狀態(tài)進行劃分，獲得多工況及各工況下狀態(tài)參數；基于噴管氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及核電生態(tài)監(jiān)測技術領域，公開了一種利用神經網絡的核電取水口魚類累計量預測方法。該方法首先采集核電取水口周邊的環(huán)境參數數據和歷史魚類捕獲數據，經特征預處理生成第一預測樣本集；接著構建包含特征提取層和時序預測層的初始預測模型，特征提取層...
								
            
							
            
							
						
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