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          • 本發(fā)明提供了人工智能與貨運(yùn)信息核驗(yàn)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維數(shù)據(jù)的貨運(yùn)業(yè)務(wù)核驗(yàn)方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、創(chuàng)建貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型;步驟S2、獲取大量的歷史貨運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集對(duì)貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練;步驟S3、服務(wù)器設(shè)定包含若...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法,方法包括能量供應(yīng)數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預(yù)測(cè)、能源響應(yīng)滯后矯正、多目標(biāo)優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調(diào)度的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)電網(wǎng)能源、分布式光伏能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
          • 本發(fā)明提供了項(xiàng)目管理與智能決策技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動(dòng)態(tài)多維建模的項(xiàng)目成本智能管控方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、創(chuàng)建項(xiàng)目成本預(yù)測(cè)模型;步驟S2、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集;步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集,通過(guò)訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有缺少靈活調(diào)整的彈性聚合方法的問(wèn)題,該方法包括以下步驟:通過(guò)分位數(shù)回歸、孿生長(zhǎng)短期記憶構(gòu)建的QR?SiameseLSTM模型,預(yù)測(cè)靈活...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及生產(chǎn)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng),包括有:個(gè)性化訂單解析模塊、物流狀態(tài)采集模塊、內(nèi)部物流建模模塊、外部物流優(yōu)化模塊、供給策略管理模塊、聯(lián)合排程優(yōu)化模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊、擁堵...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于工作中心的分布式資源配置與任務(wù)調(diào)度的集成方法,具體涉及生產(chǎn)制造資源配置與任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)收集,包括訂單生產(chǎn)內(nèi)容及時(shí)間、各中心設(shè)備的加工能力以及運(yùn)輸時(shí)間;終檢工序時(shí)間計(jì)算,基于多因素加權(quán)模型,確定訂單的實(shí)際時(shí)間窗;建...
          • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的米酒發(fā)酵監(jiān)測(cè)系統(tǒng),本發(fā)明中,模型構(gòu)建模塊融合物料熱傳導(dǎo)與氣體擴(kuò)散方程形成物理場(chǎng)計(jì)算基底,嵌入代謝環(huán)境動(dòng)態(tài)耦合函數(shù)生成聯(lián)合計(jì)算模型;反演解析模塊以傳感器溫濕度數(shù)據(jù)為邊界約束,通過(guò)逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
          • 本發(fā)明屬于盾構(gòu)控制技術(shù)領(lǐng)域,涉及基于聚類(lèi)遷移學(xué)習(xí)的盾構(gòu)隧道渣土改良參數(shù)預(yù)測(cè)方法。該方法包括:構(gòu)建歷史盾構(gòu)工程掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)集;聚類(lèi)劃分得到若干個(gè)聚類(lèi);建立若干個(gè)改良劑用量預(yù)測(cè)模型;將微調(diào)后的各個(gè)改良劑用量預(yù)測(cè)模型分別遷移至新盾構(gòu)工程;選擇準(zhǔn)確...
          • 本發(fā)明涉及盾構(gòu)隧道施工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于聚類(lèi)的盾構(gòu)施工結(jié)泥餅預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取盾構(gòu)掘進(jìn)施工參數(shù)數(shù)據(jù)集,并對(duì)各環(huán)段進(jìn)行類(lèi)別標(biāo)注;對(duì)所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用聚類(lèi)算法對(duì)預(yù)處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi),基于聚類(lèi)結(jié)果定...
          • 本發(fā)明涉及智能口岸分析技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種全流程智慧口岸查驗(yàn)預(yù)約優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:獲取報(bào)關(guān)單數(shù)據(jù)集以及來(lái)自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集,采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,構(gòu)建統(tǒng)一關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集;基于集裝箱號(hào)字段對(duì)報(bào)關(guān)單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種LLM輸出結(jié)果的核驗(yàn)方法,該方法在業(yè)務(wù)LLM得到輸出結(jié)果后,獲得業(yè)務(wù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過(guò)程,并將該輸出結(jié)果和推理過(guò)程輸入預(yù)先訓(xùn)練的核驗(yàn)LLM,由該核驗(yàn)LLM從該推理過(guò)程中提取運(yùn)算過(guò)程,并對(duì)業(yè)務(wù)LLM執(zhí)行每個(gè)運(yùn)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種LLM輸出結(jié)果的核驗(yàn)方法,該方法在LLM得到輸出結(jié)果后,識(shí)別LLM得到該輸出結(jié)果的推理任務(wù)的類(lèi)型,若是邏輯判斷類(lèi)型的推理任務(wù),則根據(jù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過(guò)程和該輸出結(jié)果,對(duì)該輸出結(jié)果的正確性進(jìn)行核驗(yàn),若是信息獲...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N電網(wǎng)智能決策方法、模型的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì),對(duì)歷史電網(wǎng)元數(shù)據(jù)及電網(wǎng)調(diào)控策略數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,對(duì)獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類(lèi)并生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽,利用標(biāo)簽和策略特征構(gòu)建知識(shí)圖譜,并基于知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建電網(wǎng)智能決策模型,這樣...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理方法,該方法將通過(guò)獲取包含大模型的推理過(guò)程的初始數(shù)據(jù)集,從推理過(guò)程中確定在初始數(shù)據(jù)集的模型輸入中,大模型推理出輸出結(jié)果所需的條件,并對(duì)模型輸入中確定出的條件進(jìn)行更新,使模型輸入不再具備大模型輸出結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)模擬方法和系統(tǒng)。方法包括:將用戶畫(huà)像和記憶分配至對(duì)應(yīng)的智能體,為智能體構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò);根據(jù)影響力度量區(qū)分核心智能體和常規(guī)智能體;核心智能體采用大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)并通過(guò)自然語(yǔ)言...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種大規(guī)模動(dòng)態(tài)社會(huì)模擬方法和系統(tǒng),方法包括:構(gòu)建智能體;為智能體隨機(jī)分配基礎(chǔ)人口屬性并初始化觀點(diǎn)傾向值,基于基礎(chǔ)人口屬性和大語(yǔ)言模型生成興趣和大五人格特征;通過(guò)優(yōu)先連接機(jī)制形成意見(jiàn)領(lǐng)袖節(jié)點(diǎn),通過(guò)三角連接機(jī)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谧赃m應(yīng)停滯檢測(cè)鯨魚(yú)優(yōu)化算法的任務(wù)處理方法及裝置,針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)針對(duì)靜態(tài)閾值在動(dòng)態(tài)優(yōu)化場(chǎng)景中適應(yīng)性不足的缺陷,在整體方面引入停滯計(jì)數(shù)器動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)算法停滯狀態(tài),當(dāng)連續(xù)未改進(jìn)迭代次數(shù)超過(guò)動(dòng)態(tài)閾值時(shí),自適應(yīng)調(diào)整螺旋概率以增強(qiáng)全局探索能力...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智能護(hù)理記錄生成方法及裝置,包括:獲取護(hù)理語(yǔ)音數(shù)據(jù)后,經(jīng)降噪和聲音增強(qiáng)處理得到預(yù)處理語(yǔ)音流;采用融合ECAPA?TDNN與x矢量的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),從中識(shí)別醫(yī)療專業(yè)術(shù)語(yǔ),生成文本轉(zhuǎn)錄結(jié)果;結(jié)合獨(dú)立于說(shuō)話人模型及說(shuō)話人條件模型,從...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于健康管理信息推送的用戶畫(huà)像文本生成方法及系統(tǒng),方法包括:響應(yīng)于目標(biāo)用戶所反饋的推送分析授權(quán)認(rèn)證信息,獲取目標(biāo)用戶的健康管理數(shù)據(jù)集合,健康管理數(shù)據(jù)集合包括多個(gè)健康行為記錄,每個(gè)健康行為記錄由至少一個(gè)生理指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種版圖的SSA規(guī)則計(jì)算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方案可以根據(jù)版圖對(duì)應(yīng)的焦距曝光矩陣數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)規(guī)則確定工藝窗口要求數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)表記錄不同中心距下滿足光刻工藝窗口的最小線寬和最小間距,根據(jù)預(yù)設(shè)的線寬區(qū)間序列和間距區(qū)...
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