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								      本發(fā)明屬于電池數(shù)字產品護照技術領域，具體涉及基于自由流程編排的電池數(shù)字產品護照生成系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過對電池數(shù)字產品護照生成流程進行梳理，明確各業(yè)務節(jié)點及其邏輯關系，將冗長的功能拆分成多個小的服務，可以自由進行組合編排，以滿足不同人群的變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的生產流程調度方法、系統(tǒng)、設備及介質，涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：獲取待調度生產流程，獲取預設生產隊列，預設生產隊列由當前生產任務和多個待處理生產任務組成，獲取完成時間和生產信息；獲取環(huán)境趨勢信息并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源管理領域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：構建能源數(shù)據(jù)資產庫形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流；將所述商業(yè)運營數(shù)據(jù)流注入空調資產評估模型，生成運營績效評估報告；同時，商業(yè)預測引擎利用歷史與市場數(shù)據(jù)，生成前瞻性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠的資源調度方法、裝置、設備、介質和產品，根據(jù)采集到的用戶行為數(shù)據(jù)，計算用戶調度策略；其中，所述用戶調度策略用于表征對目標用戶的資源分配傾向；根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)和所述用戶調度策略，計算所述目標用戶的負荷預測值；采用預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的標注任務指派方法及裝置，包括：獲取歷史行為數(shù)據(jù)，構建多維用戶畫像；接收任務描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質量要求文檔，得到多維任務特征向量；基于多維用戶畫像和多維任務特征向量，通過多目標優(yōu)化算法計算匹配度得分，生成最優(yōu)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及纖維生產與質量預測領域，具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產與質量預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：根據(jù)對萊賽爾纖維的聚合度要求和配料原則，使用中心配料法生成萊賽爾纖維的配料規(guī)則表，進而結合漿粕原料的庫存清單生成庫存表；基于庫存表制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N儲能投資測算方法及系統(tǒng)，涉及能源管理領域，解決了用戶無法充分利用峰谷電價差來獲取經濟利益，使得儲能系統(tǒng)的削峰填谷、套利增收的作用大打折扣，造成了電能的浪費以及經濟效益的損失的技術問題。該方法包括：建立儲能投資測算模型和削峰填谷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水治理技術領域，公開了一種排水管網(wǎng)治理方法、裝置、存儲介質及程序產品，本發(fā)明通過管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)集構建污水特征因子集族，能夠明確污水特征信息并將管網(wǎng)本底污水與外水隔離開，有效解決了不同本底污水差異巨大，傳統(tǒng)多源解析方法維數(shù)災難的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)以及其檢查方法，屬于航運安全信息化技術領域，其技術方案要點是包括基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)和檢查方法，系統(tǒng)的移動設備含多模態(tài)網(wǎng)絡自適應模塊、船舶檢查全流程閉環(huán)管理模塊和多階段數(shù)據(jù)處理與同步模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于植物抗性篩選領域，提供了一種基于生態(tài)環(huán)境模擬的高抗性植物篩選方法及系統(tǒng)，方法，通過建立模擬復合脅迫的生態(tài)環(huán)境模型，周期性采集植物生理生化表型、環(huán)境及資源消耗數(shù)據(jù)，將植物抗性行為量化為環(huán)境修復資產點，結合資源消耗計算生態(tài)負債點，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能施工調度與路徑規(guī)劃技術領域，公開了一種多機協(xié)同作業(yè)的冷再生碾壓路徑智能規(guī)劃系統(tǒng)，包括：作業(yè)區(qū)域建模模塊，用于獲取施工區(qū)域的邊界、地形高程數(shù)據(jù)以及區(qū)域內各位置的壓實任務密度信息；度量張量構建模塊，基于所述地形高程數(shù)據(jù)和壓實任務密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預測自適應方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術交叉應用技術領域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進行預處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術領域，具體涉及了一種基于鋁電解槽生產過程數(shù)據(jù)的出鋁量預測方法。包括以下步驟：S1、采集電解槽生產過程數(shù)據(jù)，對生產過程數(shù)據(jù)進行預處理并標記出關鍵特征；S2、根據(jù)預訓練好的練出鋁預測模型，將生產過程數(shù)據(jù)輸入訓練預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學習技術領域，尤其涉及一種基于多媒體學習認知理論的大語言模型微調效果的評估方法、大語言模型、大語言模型微調效果的評估裝置、計算機系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質。通過構建了教育認知理論與大語言模型技術的雙向映射框架，通過提出多媒體學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶诜答伡皬娀哪Ｐ臀⒄{方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術領域，方法包括：獲取語言模型生成的輸出文本并進行嵌入編碼；識別文本中結構性語義單元，生成結構標記信息；基于結構標記信息構建低層膠囊集合，執(zhí)行動態(tài)路由生成高層語義膠囊集合；依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的創(chuàng)意素材自動生成系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與量子計算技術領域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計算模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、AI生成模型模塊和后處理模塊以及用戶交互模塊；本發(fā)明通過集成量子計算模塊，利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學習技術領域，尤其涉及一種目標檢測深度學習網(wǎng)絡量化方法，對訓練后的待量化網(wǎng)絡模型的初始權重矩陣進行仿射變換；利用漸擴掩碼對仿射變換后的矩陣進行約束；根據(jù)約束后的矩陣，對初始權重矩陣進行權重變換，得到權重變換矩陣；利用約束后的矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種脈沖神經網(wǎng)絡的卷積加速方法、裝置、設備及介質，由于加速卡僅接收脈沖相機發(fā)送的有變化像素坐標事件，所以能夠自動過濾全0數(shù)據(jù)，與逐像素掃描的傳統(tǒng)幀式處理相比，計算量明顯下降，且無需通過CPU解碼，直接使用加速器/卡可以實現(xiàn)解碼。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向CGF的典型范式行為模型轉換方法和裝置。所述方法包括：接收用戶輸入的轉換指令；當接收到第一轉換指令時，采用預先設置的第一轉換算法，分別將有限狀態(tài)機的各任務流程以及各任務流程中的狀態(tài)和轉移關系映射為行為樹的子樹以及各子樹的層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N履歷式調度日志智能分析方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括：獲取目標調度事件的調度日志文本以及業(yè)務系統(tǒng)發(fā)送的調控數(shù)據(jù)；對調度日志文本進行實體識別，以獲得至少一個數(shù)據(jù)組，數(shù)據(jù)組包括任一實體及對應的語義關系；對數(shù)據(jù)組與調控...
								
            
							
            
							
						
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