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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)的配網(wǎng)不停電作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)勘察方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網(wǎng)關(guān)聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計(jì)算車(chē)輛移動(dòng)至作業(yè)點(diǎn)距離成本、關(guān)鍵設(shè)備關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)以及道路通行效率因子，根據(jù)預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)權(quán)重分配規(guī)則對(duì)作業(yè)點(diǎn)距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GIS的煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度管理方法和裝置，本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析，難以形成全面的生產(chǎn)態(tài)勢(shì)感知，調(diào)度方案的科學(xué)性與及時(shí)性不足的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎集成，構(gòu)建煤礦三維模型，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制造業(yè)領(lǐng)域，具體為一種面向石榴剝粒生產(chǎn)線(xiàn)的多工序協(xié)同調(diào)度優(yōu)化方法，包括從物聯(lián)網(wǎng)接口采集并處理第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預(yù)測(cè)模型生成第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；通過(guò)商業(yè)決策優(yōu)化引擎，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學(xué)個(gè)性化服務(wù)方法及其系統(tǒng)，涉及智慧教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括周期性地采集當(dāng)前學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析，生成分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果中的群體標(biāo)簽和能力預(yù)測(cè)模型構(gòu)建權(quán)重矩陣，并根據(jù)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的石油樹(shù)脂生產(chǎn)管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：將石油樹(shù)脂生產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分為包含生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程層和質(zhì)量檢測(cè)交互層的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)；對(duì)所述結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)特征提取，得到綜合生產(chǎn)工藝特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及逃生導(dǎo)引方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于消防多物理場(chǎng)分析和AR設(shè)備的逃生導(dǎo)引方法及系統(tǒng)。針對(duì)傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)滯后等缺陷，通過(guò)多源傳感器融合探測(cè)生命體征，結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)應(yīng)力場(chǎng)、毒氣擴(kuò)散場(chǎng)及火災(zāi)熱流場(chǎng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種旱作農(nóng)田限量補(bǔ)灌下土壤水分預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及土壤水分預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將土壤按深度劃分多個(gè)分層，各分層對(duì)應(yīng)不同保水和吸水能力系數(shù)，采集各分層多時(shí)刻含水量及其影響參數(shù)，構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合燕麥當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于陸氣耦合模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的糧食產(chǎn)量預(yù)估方法，本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預(yù)測(cè)與智能決策技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：將動(dòng)態(tài)玉米生長(zhǎng)模型與天氣研究與預(yù)報(bào)模型進(jìn)行內(nèi)核級(jí)算法融合，構(gòu)建WRF?Crop耦合系統(tǒng)，所述WRF?Crop耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種空調(diào)聚合商主從博弈調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，本方法通過(guò)用戶(hù)的支出滿(mǎn)意度和溫度舒適度，構(gòu)建用戶(hù)參與空調(diào)聚合商的意愿程度模型，并以所有用戶(hù)支出成本最小化以及所有用戶(hù)不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于用戶(hù)充電行為畫(huà)像的充電站充電量預(yù)測(cè)方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集各用戶(hù)對(duì)車(chē)輛充電時(shí)的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量；基于最大充電功率、充電時(shí)長(zhǎng)及充電時(shí)間段構(gòu)建特征坐標(biāo)系，對(duì)特征坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于水量平衡和機(jī)器學(xué)習(xí)的梯級(jí)電站水位預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于梯級(jí)電站水位預(yù)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域。獲取預(yù)定時(shí)段的上游水庫(kù)的水庫(kù)蓄水?dāng)?shù)據(jù)，并計(jì)算得到上游水庫(kù)的出庫(kù)流量；基于歷史水庫(kù)蓄水?dāng)?shù)據(jù)確定折算系數(shù)，結(jié)合出庫(kù)流量估算下游庫(kù)區(qū)的入庫(kù)流量，基于毛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的光伏設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個(gè)目標(biāo)設(shè)備在歷史時(shí)段內(nèi)的歷史故障報(bào)告、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史故障報(bào)告和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，確定目標(biāo)設(shè)備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報(bào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種大語(yǔ)言模型提示詞自動(dòng)優(yōu)化方法，涉及提示詞優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。包括：設(shè)置初始提示詞；構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務(wù)模型；從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中隨機(jī)采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，任務(wù)模型根據(jù)初始提示詞對(duì)訓(xùn)練集的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模塊協(xié)同智能角色扮演系統(tǒng)，屬于人工智能與人機(jī)交互技術(shù)的交叉領(lǐng)域，主要包括動(dòng)態(tài)角色定義模塊、動(dòng)態(tài)約束模塊、長(zhǎng)期記憶模塊、RAG模塊以及React模塊。通過(guò)結(jié)合長(zhǎng)期記憶、情感識(shí)別、動(dòng)態(tài)角色定義、動(dòng)態(tài)約束、實(shí)時(shí)響應(yīng)與反饋以及檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開(kāi)一種動(dòng)態(tài)更新知識(shí)圖譜用數(shù)據(jù)處理方法，包括：為知識(shí)單元預(yù)設(shè)基礎(chǔ)權(quán)重并計(jì)算其隨時(shí)間衰減的活性指數(shù)，當(dāng)活性指數(shù)超閾值時(shí)向鄰居單元廣播更新脈沖信號(hào)，鄰居單元依據(jù)信號(hào)屬性自主判斷是否觸發(fā)更新或繼續(xù)傳播信號(hào)。本發(fā)明通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種溫度場(chǎng)確定模型的訓(xùn)練方法、溫度場(chǎng)確定方法和裝置，該溫度場(chǎng)確定模型的訓(xùn)練方法包括：獲取關(guān)于目標(biāo)硬件模塊的樣本溫度數(shù)據(jù)集合，樣本溫度數(shù)據(jù)集合包括真實(shí)溫度數(shù)據(jù)集合、模擬溫度數(shù)據(jù)集合和生成溫度數(shù)據(jù)集合；基于真實(shí)溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于建筑能源控制的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標(biāo)建筑環(huán)境構(gòu)建智能體；收集智能體與目標(biāo)建筑環(huán)境進(jìn)行交互時(shí)的普通經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；構(gòu)建提示文本；將提示文本輸入大語(yǔ)言模型，得到控制動(dòng)作的動(dòng)作范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于外部激勵(lì)驅(qū)動(dòng)的剪切波物理信息反演方法及相關(guān)裝置，涉及物理信息反應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域，該方法具體如下：借助外部激勵(lì)裝置在被測(cè)物體表面引發(fā)低頻機(jī)械振動(dòng)，同時(shí)基于超快超聲采集序列采集獲取剪切波回波信號(hào)并進(jìn)行振動(dòng)檢測(cè)。隨后，將純凈速度場(chǎng)實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊的智能體自適應(yīng)決策方法及裝置，方法包括：通過(guò)多模態(tài)傳感器陣列采集語(yǔ)音信息、視覺(jué)信息和觸覺(jué)信息進(jìn)行時(shí)間戳同步，得到時(shí)間對(duì)齊的多模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)分層注意力機(jī)制，將多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度語(yǔ)義對(duì)齊，得到統(tǒng)一語(yǔ)義表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多智能體協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)各個(gè)初始智能體的注冊(cè)信息，生成智能體目錄；響應(yīng)于待處理的復(fù)合任務(wù)，將復(fù)合任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)；根據(jù)智能體目錄中各初始智能體的注冊(cè)信息，為各個(gè)子任務(wù)分配至少一個(gè)實(shí)際智能...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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