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								      本發(fā)明提出了一種城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建低碳處理維度庫(kù)及其維度環(huán)節(jié)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，獲得得分變量、指標(biāo)得分、環(huán)節(jié)得分、維度得分和城市低碳處理得分；建立指標(biāo)模型、環(huán)節(jié)模型和維度模型，進(jìn)行增長(zhǎng)和減小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及耗電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的電力物聯(lián)網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對(duì)不同設(shè)備在每一時(shí)刻的鄰域范圍內(nèi)不同時(shí)刻的耗電量分布進(jìn)行分析，獲得設(shè)備之間在每一時(shí)刻的耗電關(guān)聯(lián)程度，并獲得每個(gè)設(shè)備的關(guān)聯(lián)設(shè)備；根據(jù)每個(gè)設(shè)備在每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)急決策推演系統(tǒng)及方法，涉及應(yīng)急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域，包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜，基于對(duì)時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜進(jìn)行分析確定耦合數(shù)據(jù)體，基于耦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點(diǎn)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，其方法包括：基于不同日期和不同時(shí)間顆粒度統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)在各時(shí)間窗口內(nèi)的進(jìn)、出站客流量；利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點(diǎn)的通勤屬性；構(gòu)建差異化通勤類(lèi)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；利用熵權(quán)法結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及危險(xiǎn)化學(xué)品管理領(lǐng)域。在該方法中，對(duì)化學(xué)相容性風(fēng)險(xiǎn)值、環(huán)境失控風(fēng)險(xiǎn)值、設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)值和操作風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合風(fēng)險(xiǎn)值；當(dāng)綜合風(fēng)險(xiǎn)值小于預(yù)設(shè)第一閾值時(shí)，預(yù)測(cè)本地需求預(yù)測(cè)值，根據(jù)服務(wù)水平與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道通風(fēng)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風(fēng)量預(yù)測(cè)方法。所述方法包括以下步驟：根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列；利用多層傳感器陣列進(jìn)行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集，同時(shí)整合交通流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)補(bǔ)給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：實(shí)時(shí)獲取參賽人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行解析，確定待補(bǔ)給人員；判斷待補(bǔ)給人員距離最近補(bǔ)給站的擁堵程度和補(bǔ)給供應(yīng)狀態(tài)是否滿足供給需求，在不滿足供給需求的情況下，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預(yù)制任務(wù)調(diào)度方法，涉及任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，該方法將建筑預(yù)制任務(wù)抽象為量子優(yōu)化模型，以量子比特概率幅編碼任務(wù)分配方案；通過(guò)蒙特卡洛觀測(cè)把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解，并以加權(quán)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)量化評(píng)價(jià)。引入受控相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管理領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于BIM技術(shù)的機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管控方法，包括以下步驟：S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項(xiàng)機(jī)電設(shè)備參數(shù)建立基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型；S2、在步驟S1建立的基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型上對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)田水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種水肥耦合碳效應(yīng)智能調(diào)控方法，該方法先獲取農(nóng)田環(huán)境感知信息，解析后構(gòu)建水肥碳耦合場(chǎng)景，確定初始調(diào)控參數(shù)集；再獲取用戶反饋的動(dòng)態(tài)調(diào)整操作，確定調(diào)控調(diào)整信息集；接著對(duì)調(diào)控調(diào)整信息集層級(jí)化拆解分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備實(shí)際使用環(huán)境數(shù)據(jù)確定海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)使用壽命；基于第一預(yù)測(cè)使用壽命和海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備使用狀態(tài)數(shù)據(jù)集確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng)，涉及生態(tài)流量核算技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點(diǎn)圖；基于劃分散點(diǎn)圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間；分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多源數(shù)據(jù)融合的智能農(nóng)作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)與優(yōu)化方法，屬于作物分析技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：獲取空間遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊處理生成融合數(shù)據(jù)表示；將融合數(shù)據(jù)表示輸入預(yù)測(cè)模型，通過(guò)耦合作物生長(zhǎng)機(jī)理與動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)關(guān)系，輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的低碳建筑監(jiān)控系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元、算力協(xié)同單元、調(diào)控執(zhí)行單元和用戶交互單元，通過(guò)數(shù)據(jù)采集單元進(jìn)行區(qū)域針對(duì)性定時(shí)監(jiān)測(cè)，搭建統(tǒng)一語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)和動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜，提升數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的全面性和效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大模型的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，采用該方法、系統(tǒng)及設(shè)備，通過(guò)大模型提取原始語(yǔ)料數(shù)據(jù)中的主體及預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬性，從而通過(guò)大模型得到主體與預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬相關(guān)聯(lián)的候選知識(shí)單元，即，通過(guò)扁平化冗余存儲(chǔ)與大模型驅(qū)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N掃碼真實(shí)性驗(yàn)證方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：在二維碼圖像生成前，基于擾動(dòng)參數(shù)依據(jù)擾動(dòng)類(lèi)型選擇機(jī)制動(dòng)態(tài)配置擾動(dòng)類(lèi)型及擾動(dòng)注入強(qiáng)度等級(jí)，生成擾動(dòng)圖層邏輯結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的預(yù)期擾動(dòng)結(jié)構(gòu)特征；在二維碼圖像生成階段，基于擾動(dòng)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程檢測(cè)信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種力學(xué)試驗(yàn)真?zhèn)巫匪莘椒?，步驟包括：試樣經(jīng)核酸條碼?三維掃描雙錨定生成唯一標(biāo)識(shí)并封裝第一數(shù)據(jù)包；事件流映射為三階稀疏張量，提取拓?fù)錀l碼并以門(mén)限簽名生成第二數(shù)據(jù)包；圖神經(jīng)常微分方程輸出一致性評(píng)分，異常時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種合同風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及文本識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：提取待識(shí)別文件的語(yǔ)義向量；基于語(yǔ)義向量和審查清單獲得第一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果；將語(yǔ)義向量和審查知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義匹配獲得潛在風(fēng)險(xiǎn)；基于潛在風(fēng)險(xiǎn)和審查知識(shí)譜圖獲得第一風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于NLP的信貸文本數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。方法包括：對(duì)多個(gè)待測(cè)信貸文本進(jìn)行分詞；將每個(gè)單句中的各個(gè)詞組進(jìn)行重組，得到多個(gè)重組詞；根據(jù)各重組詞分別與高頻欺詐意圖詞、歷史正常信貸文本、以及上下文的關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種預(yù)防半導(dǎo)體封裝中晶圓MAP取錯(cuò)的方法，涉及半導(dǎo)體器件封裝技術(shù)領(lǐng)域，包括，S1.指定人員將晶圓的MAP源文件中的方向旋轉(zhuǎn)至統(tǒng)一方向，并將旋轉(zhuǎn)后的MAP圖上傳至MAP服務(wù)器，技術(shù)人員從MAP服務(wù)器下載已轉(zhuǎn)換方向的MAP圖，避免人工...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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