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          • 本發(fā)明屬于碳管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種產(chǎn)品碳足跡建模方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過(guò)節(jié)點(diǎn)示例網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化機(jī)制,顯著提升了復(fù)雜生產(chǎn)流程中碳排放數(shù)據(jù)的建模精度與計(jì)算效率,相較于傳統(tǒng)的基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型,本方案不僅解決了數(shù)據(jù)層級(jí)語(yǔ)義不清晰、存儲(chǔ)效...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于改進(jìn)G2?AEW?UMT模型的鐵路工程低碳施工評(píng)價(jià)方法,涉及鐵路低碳施工技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建鐵路工程低碳施工評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;采集指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù),利用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化預(yù)處理,得到指標(biāo)集;基于指標(biāo)集...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)行為分析的酒店管理方法及系統(tǒng),涉及酒店管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立配送熱點(diǎn)區(qū)域知識(shí)圖譜;基于配送熱點(diǎn)區(qū)域知識(shí)圖譜,挖掘配送任務(wù)集中程度與配送路徑交叉頻率之間的關(guān)聯(lián)特征;依據(jù)關(guān)聯(lián)特征確定熱點(diǎn)區(qū)域的路徑交叉風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);并...
          • 本發(fā)明提供一種面向全域土地綜合整治的全生命周期動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法,首先利用多源數(shù)據(jù)融合模塊采集并融合全域土地綜合整治相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一且語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)底板;之后智能監(jiān)測(cè)模塊基于數(shù)據(jù)底板,利用預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)規(guī)則與機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)...
          • 本發(fā)明提供一種變電專(zhuān)業(yè)復(fù)雜高空作業(yè)場(chǎng)景分析方法及系統(tǒng),涉及變電高空作業(yè)場(chǎng)景領(lǐng)域,包括根據(jù)變電設(shè)備數(shù)據(jù)對(duì)變電設(shè)備故障情況進(jìn)行分析,根據(jù)高空作業(yè)排班數(shù)據(jù)對(duì)變電設(shè)備負(fù)荷狀態(tài)進(jìn)行分析,根據(jù)待評(píng)估工作人員的工作數(shù)據(jù)對(duì)作業(yè)安全區(qū)域的軌跡變動(dòng)進(jìn)行模擬,根...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分組混合專(zhuān)家模型的個(gè)性化學(xué)生心理咨詢(xún)方法及系統(tǒng),屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。本發(fā)明方法首先將單輪問(wèn)答數(shù)據(jù)改寫(xiě)成多輪對(duì)話并嵌入咨詢(xún)師角色特征,形成對(duì)話文本數(shù)據(jù)。隨后從中提取問(wèn)題背景、角色標(biāo)簽和支持策略,分別訓(xùn)練角色匹配模型和策略...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的教育認(rèn)知引擎自適應(yīng)優(yōu)化方法,包括:S1:制定采集規(guī)范從教育數(shù)據(jù)庫(kù)中采集教學(xué)行為數(shù)據(jù),通過(guò)ETL工具形成統(tǒng)一格式,并通過(guò)認(rèn)知信號(hào)編碼器結(jié)合預(yù)設(shè)的認(rèn)知維度將行為數(shù)據(jù)映射為認(rèn)知狀態(tài)向量;S2:通過(guò)BERT從認(rèn)知狀態(tài)向量...
          • 本發(fā)明屬于圖書(shū)館管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及大模型驅(qū)動(dòng)的智慧圖書(shū)館管理系統(tǒng),包括:語(yǔ)義分析模塊用于將圖書(shū)資源數(shù)據(jù)輸入到大語(yǔ)言模型中進(jìn)行分析并提取關(guān)鍵語(yǔ)義知識(shí);聚類(lèi)模塊用于根據(jù)大語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)換的語(yǔ)義向量,使用四叉樹(shù)分割算法對(duì)其進(jìn)行聚類(lèi)劃分;RDF...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種合同條款的風(fēng)險(xiǎn)審查方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取待審合同文本,解構(gòu)每個(gè)合同條款的句子,得到條款解析特征集。本發(fā)明通過(guò)將合同條款逐句拆解為基本語(yǔ)義單位,提取句法樹(shù)深度、指代距離、邏輯嵌套層數(shù)和專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多物理場(chǎng)模塊化量子電路的流體動(dòng)力學(xué)模擬方法,利用量子比特作為系統(tǒng)的基本單元,將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為量子狀態(tài)向量并通過(guò)量子操作進(jìn)行直接求解。通過(guò)量子邏輯門(mén)對(duì)輸入的量子態(tài)進(jìn)行矩陣與向量相乘等操作,大大提高了計(jì)算效率。本發(fā)明通過(guò)采用分布...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多旋翼風(fēng)場(chǎng)估計(jì)方法,涉及無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟;S1、參數(shù)定義與數(shù)據(jù)獲取;S2、無(wú)人機(jī)完整飛行的實(shí)時(shí)質(zhì)量估計(jì);S3、建立動(dòng)力學(xué)方程;S3?1、計(jì)算水平推力分量;S3?2、計(jì)算空速方向角Δa;S3?...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種深部頁(yè)巖儲(chǔ)層防壓竄的壓裂優(yōu)化方法、系統(tǒng)及介質(zhì),屬于頁(yè)巖油氣地質(zhì)開(kāi)采技術(shù)領(lǐng)域;包括以下步驟:獲取深部頁(yè)巖儲(chǔ)層的不同尺度裂縫特征和地應(yīng)力分布規(guī)律;獲取巖石樣品的不同尺度斷裂力學(xué)參數(shù)和滲流參數(shù)特征;通過(guò)深部頁(yè)巖儲(chǔ)層基質(zhì)特征使用損傷...
          • 本發(fā)明涉及汽車(chē)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種防撞梁的智能生成式設(shè)計(jì)方法,首先對(duì)防撞梁進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,獲取包括防撞梁的斷面圖像及其對(duì)應(yīng)的性能響應(yīng)數(shù)據(jù);對(duì)斷面圖像進(jìn)行圖像識(shí)別和文本提取;利用多模態(tài)多層融合模型對(duì)識(shí)別的圖像和提取的文本進(jìn)行融合,得到多模...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N復(fù)雜物體的氣動(dòng)外形優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:對(duì)物體的初始三維幾何模型的多個(gè)模型點(diǎn)進(jìn)行位移參數(shù)變換后,結(jié)合直接自由變形技術(shù)對(duì)初始三維幾何模型進(jìn)行變形處理生成新的三維幾何模型;基于氣動(dòng)性能預(yù)測(cè)模型對(duì)多個(gè)新的三維幾何模型的...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)共享交換的茶產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括感知采集模塊、共享交換模塊、運(yùn)行分析模塊、應(yīng)用展示模塊。本方案構(gòu)建覆蓋茶產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游的多源感知體系,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及車(chē)輛駕駛行為量化評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于GPS?INS設(shè)備的車(chē)輛漂移行為實(shí)時(shí)評(píng)估方法、設(shè)備及介質(zhì),其包括將賽道劃分為普通區(qū)與額外得分區(qū)域,分別設(shè)計(jì)評(píng)分機(jī)制:額外得分區(qū)域從速度、角度、距離及面積四個(gè)維度量化得分;普通區(qū)域采用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種水下聲磁多模態(tài)融合處理方法,包括:采集的聲吶與磁力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及時(shí)空對(duì)齊,提取管線的形態(tài)特征向量與磁特征向量;基于管線路由走向,通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算聲吶輪廓與磁力異常帶的最優(yōu)匹配路徑,建立聲磁映射并融合特征生成聯(lián)合向量;最...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,本發(fā)明涉及一種用于風(fēng)機(jī)控制器的加工產(chǎn)線監(jiān)控方法及系統(tǒng)。其中的方法包括:獲取多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù);并構(gòu)建產(chǎn)線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,利用時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)處理所述數(shù)據(jù),提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征;實(shí)時(shí)判斷產(chǎn)線是否存在異常狀態(tài);計(jì)算生產(chǎn)線健康熵對(duì)各工位...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與多模態(tài)情感識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種多模態(tài)情感分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法及系統(tǒng),包括獲取視頻數(shù)據(jù)并提取音視頻特征;對(duì)音視頻特征進(jìn)行軟硬混合數(shù)據(jù)增強(qiáng)獲得增強(qiáng)后的音視頻特征,將原始的音視頻特征和增強(qiáng)后的音視頻特征在批次維度上進(jìn)行加權(quán)融...
          • 本公開(kāi)涉及一種可控震源諧波影響范圍的確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及地震采集數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,上述確定方法包括:獲取可控震源的掃描信號(hào),并計(jì)算得到上述掃描信號(hào)的瞬時(shí)頻率;根據(jù)上述瞬時(shí)頻率,生成不同滑動(dòng)時(shí)間和不同階次諧波信號(hào)對(duì)應(yīng)的諧波瞬時(shí)頻率...
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