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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的港口動(dòng)態(tài)閾值生成方法，涉及港口數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，獲取港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)；根據(jù)所述港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，獲取港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)所述港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種大豆脫皮機(jī)脫皮質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取大豆脫皮圖像序列中每幀大豆脫皮圖像內(nèi)的若干個(gè)超像素塊，根據(jù)每個(gè)超像素塊邊界上像素點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離的差異，確定每個(gè)超像素塊的破損指標(biāo)值，根據(jù)每幀大豆脫皮圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種低碳資源生產(chǎn)計(jì)劃生成方法及相關(guān)設(shè)備，涉及低碳生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，所述低碳資源生產(chǎn)計(jì)劃生成方法，包括：通過(guò)預(yù)設(shè)的量化模型對(duì)低碳資源生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，確定低碳資源生產(chǎn)計(jì)劃模型；獲取生產(chǎn)優(yōu)化需求，基于所述生產(chǎn)優(yōu)化需求，構(gòu)建約束條件函數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多因子加權(quán)評(píng)分的植被群生態(tài)修復(fù)設(shè)計(jì)方法，包括如下步驟：調(diào)研賦分；指數(shù)計(jì)算；分級(jí)匹配；植被配置設(shè)計(jì)；實(shí)施與驗(yàn)證。本發(fā)明通過(guò)調(diào)研關(guān)鍵環(huán)境因子，計(jì)算生態(tài)修復(fù)適宜性指數(shù)，結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景引入多層匹配機(jī)制，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于微調(diào)大語(yǔ)言模型的星群任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)，涉及星群任務(wù)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)約束解析?標(biāo)簽化的大語(yǔ)言模型對(duì)任務(wù)規(guī)劃請(qǐng)求進(jìn)行處理，得到包含問(wèn)題定義、推理過(guò)程及最終答案的結(jié)構(gòu)化樣本；通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的面向衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域知識(shí)對(duì)齊的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于云邊端協(xié)同的智慧城市動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括在智慧城市云端控制中心基于歷史任務(wù)的資源特征及端側(cè)設(shè)備狀態(tài)，訓(xùn)練XGBoost優(yōu)先級(jí)預(yù)測(cè)模型，并利用遺傳算法構(gòu)建云端經(jīng)驗(yàn)池，周期性下發(fā)至邊緣節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種風(fēng)電機(jī)組多源數(shù)據(jù)融合與功率預(yù)測(cè)方法。包括S1、對(duì)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括特征選擇、異常值剔除、數(shù)據(jù)集生成和劃分；S2、構(gòu)造Transformer基生成模塊，并與多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合形成Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)的任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及項(xiàng)目管理預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)自動(dòng)調(diào)整任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重以適應(yīng)項(xiàng)目不同階段進(jìn)程狀態(tài)與外部環(huán)境變化，顯著提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性與靈活性，具有良好的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性；借助量化綜合風(fēng)險(xiǎn)值對(duì)項(xiàng)目各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了配電網(wǎng)系統(tǒng)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明方法包括步驟：數(shù)據(jù)采集、風(fēng)速影響分析、日照強(qiáng)度影響分析、綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；本發(fā)明通過(guò)在架空線路關(guān)鍵位置部署多功能氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備，同步采集風(fēng)速、風(fēng)向、日照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種油氣管道定量風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法，具體涉及管道風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域；是基于油氣管道運(yùn)行期間采集的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，通過(guò)頻域變換和空間幾何分析提取流體擾動(dòng)特征數(shù)據(jù)與腐蝕缺陷形貌數(shù)據(jù)，分別建立油氣管道內(nèi)壁剪切應(yīng)力強(qiáng)度序列與腐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及輸電線路技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種輸電線路災(zāi)害韌性數(shù)字化設(shè)計(jì)方法，包括獲取輸電線路的實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)，基于實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)計(jì)算綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；基于覆冰厚度序列計(jì)算覆冰厚度變化率和歷史同期平均變化率的比值，以得到覆冰風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；獲取相鄰監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)輸電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及務(wù)信息數(shù)據(jù)安全管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的政務(wù)信息數(shù)據(jù)的安全管理系統(tǒng)及方法，本發(fā)明，通過(guò)對(duì)政務(wù)機(jī)構(gòu)各數(shù)據(jù)存儲(chǔ)終端的存儲(chǔ)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，計(jì)算轉(zhuǎn)存壓力指數(shù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)雙閾值進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)轉(zhuǎn)存壓力指數(shù)超過(guò)上限時(shí)自動(dòng)觸發(fā)強(qiáng)制轉(zhuǎn)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能汽車(chē)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了自動(dòng)駕駛營(yíng)運(yùn)車(chē)輛運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)綜合量化評(píng)估方法，包括以下步驟：獲取自動(dòng)駕駛營(yíng)運(yùn)車(chē)輛的評(píng)估信息；基于評(píng)估信息計(jì)算自動(dòng)駕駛營(yíng)運(yùn)車(chē)輛的評(píng)估分?jǐn)?shù)；獲取評(píng)估分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，將同一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)估分?jǐn)?shù)對(duì)應(yīng)的評(píng)估信息作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自由流程編排的電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過(guò)對(duì)電池?cái)?shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成流程進(jìn)行梳理，明確各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)及其邏輯關(guān)系，將冗長(zhǎng)的功能拆分成多個(gè)小的服務(wù)，可以自由進(jìn)行組合編排，以滿(mǎn)足不同人群的變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)流程調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待調(diào)度生產(chǎn)流程，獲取預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊(duì)列，預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊(duì)列由當(dāng)前生產(chǎn)任務(wù)和多個(gè)待處理生產(chǎn)任務(wù)組成，獲取完成時(shí)間和生產(chǎn)信息；獲取環(huán)境趨勢(shì)信息并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源管理領(lǐng)域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)形成商業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)流；將所述商業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)流注入空調(diào)資產(chǎn)評(píng)估模型，生成運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)估報(bào)告；同時(shí)，商業(yè)預(yù)測(cè)引擎利用歷史與市場(chǎng)數(shù)據(jù)，生成前瞻性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬電廠的資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，根據(jù)采集到的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶(hù)調(diào)度策略；其中，所述用戶(hù)調(diào)度策略用于表征對(duì)目標(biāo)用戶(hù)的資源分配傾向；根據(jù)所述用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和所述用戶(hù)調(diào)度策略，計(jì)算所述目標(biāo)用戶(hù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)值；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的標(biāo)注任務(wù)指派方法及裝置，包括：獲取歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維用戶(hù)畫(huà)像；接收任務(wù)描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質(zhì)量要求文檔，得到多維任務(wù)特征向量；基于多維用戶(hù)畫(huà)像和多維任務(wù)特征向量，通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化算法計(jì)算匹配度得分，生成最優(yōu)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及纖維生產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：根據(jù)對(duì)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(jìn)而結(jié)合漿粕原料的庫(kù)存清單生成庫(kù)存表；基于庫(kù)存表制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N儲(chǔ)能投資測(cè)算方法及系統(tǒng)，涉及能源管理領(lǐng)域，解決了用戶(hù)無(wú)法充分利用峰谷電價(jià)差來(lái)獲取經(jīng)濟(jì)利益，使得儲(chǔ)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(fèi)以及經(jīng)濟(jì)效益的損失的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：建立儲(chǔ)能投資測(cè)算模型和削峰填谷...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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