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								      本發(fā)明提供一種基于BIM的地下綜合管廊智能運維管理系統(tǒng)，涉及建筑信息技術(shù)領(lǐng)域，包括：三維集成模塊，用于云端構(gòu)建地下綜合管廊的三維數(shù)字化集成平臺，將通信管線的全生命周期數(shù)據(jù)、權(quán)屬單位信息及實時運行參數(shù)上傳至云端中央數(shù)據(jù)庫，并為每個管線單元分配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于動態(tài)策略配置的核銷流程自動化系統(tǒng)，包括：獲取核銷交互信息，進行場景特征萃取及策略元素解構(gòu)，形成策略元素知識庫；解析憑證標識碼，進行多維度憑證屬性解構(gòu)和類型畫像刻畫，生成憑證智能畫像；進行規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于多智能體的多式聯(lián)運方案生成系統(tǒng)及方法。包括：任務(wù)解析模塊，用于生成任務(wù)上下文；網(wǎng)絡(luò)建模模塊，用于獲取與運輸網(wǎng)絡(luò)及運行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)并構(gòu)建環(huán)境態(tài)勢表示；候選路徑生成模塊，用于在多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)上生成滿足約束的候選路徑集；資源校核...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于城市規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種低效用地再開發(fā)優(yōu)先度評價方法及系統(tǒng)，通過引入地塊間關(guān)聯(lián)特征的識別，并基于這些關(guān)聯(lián)特征和預設(shè)的關(guān)聯(lián)效應量化規(guī)則，迭代修正地塊的優(yōu)先度得分以生成多個地塊開發(fā)序列，最終通過計算各序列的整體效益來確定最優(yōu)開發(fā)策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教育評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于GIS的應用型高校人才培養(yǎng)質(zhì)量跟蹤服務(wù)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與定位模塊，用于采集學生、校友、實習及用人單位信息并標準化處理，生成標準化就業(yè)指標數(shù)據(jù)與空間要素數(shù)據(jù)；質(zhì)量評分模塊，用于基于預設(shè)權(quán)重對就業(yè)指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于來水頻率?破壞深度約束的河流斷面生態(tài)流量保障評估方法及系統(tǒng)，包括收集河流斷面歷史長系列和評估期的徑流數(shù)據(jù)，構(gòu)建河湖斷面生態(tài)流量目標評估數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建分水期最枯月平均流量理論概率分布曲線，并提取最枯月月徑流數(shù)據(jù)作為曲線的輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種資源利用生態(tài)評價方法、系統(tǒng)及存儲及介質(zhì)，屬于資源利用評價技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過獲取目標區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息，基于目標區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息對目標區(qū)域中的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息進行預估評價，獲取生態(tài)承載力預估結(jié)果，從而根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基礎(chǔ)設(shè)施綠色低碳發(fā)展技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種考慮碳排放的埋地供水管道全生命周期風險優(yōu)化方法，方法包括：步驟S1、采集碳排放數(shù)據(jù)構(gòu)建碳排放評估數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于所述碳排放評估數(shù)據(jù)集構(gòu)建碳排放模型和風險評估模型；步驟S3、基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種船舶建造智能安全防護系統(tǒng)，包括：可穿戴式智能安全檢測裝備、作業(yè)環(huán)境檢測及人員管控系統(tǒng)、AI感知預測與評判模塊、安全生產(chǎn)檢測一體化平臺；其中：可穿戴式智能安全檢測裝備與作業(yè)環(huán)境檢測及人員管控系統(tǒng)采集的多源數(shù)據(jù)輸入到AI感知預測與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉庫環(huán)境風險監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉庫環(huán)境風險監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取目標倉庫內(nèi)叉車司機或巡檢員的排班表與當前作業(yè)時間，再采集當前任務(wù)類型的任務(wù)負荷因子與作業(yè)區(qū)域的溫度和噪音等級，計算得到情景疲勞風險值。本發(fā)明通過解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種面向群智感知的Stackelberg動態(tài)異構(gòu)任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。方法包括獲取眾包任務(wù)的任務(wù)數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和工人歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和任務(wù)歷史數(shù)據(jù)計算任務(wù)分配策略指標；基于改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市排水防澇技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度強化學習的城市實時排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構(gòu)建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標獎勵函數(shù)及約束條件，采用水動力機理模型結(jié)合目標區(qū)域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行降雨徑流模擬，建立基于深度強...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及城市防洪排澇技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。方法包括：從多源水文觀測數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù)，預處理后獲取多源數(shù)據(jù)集；基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù)，并結(jié)合參數(shù)敏感性分析確定其對淹沒范圍的影響權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電動汽車充電技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：結(jié)合目標區(qū)域的歷史電網(wǎng)負荷曲線和實時電網(wǎng)負荷曲線，預測第二時段內(nèi)的目標電網(wǎng)負荷曲線，確定目標電網(wǎng)負荷曲線的高負荷時段、平穩(wěn)負荷時段及低負荷時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，并進行亞字節(jié)量化；在微控制器固件中調(diào)用推理計算庫接口，將量化后的權(quán)重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計算庫內(nèi)部執(zhí)行，具體為：將量化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異構(gòu)計算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將算子映射問題建模為多目標優(yōu)化問題；基于非支配排序遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題，得到由多個不同的算子映射方案構(gòu)成的帕累托前沿解集；根據(jù)以多個目標分別構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識蒸餾的方法、裝置和電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法中溫度采用動態(tài)調(diào)整機制，隨著訓練周期的增加，訓練周期對應的預設(shè)初始溫度逐步減??；此外，在每個訓練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對該預設(shè)初始溫度進行細微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓練方法及系統(tǒng)，其取樣任務(wù)，并提取各個Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務(wù)的元特征向量，結(jié)合各個Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務(wù)的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設(shè)計參數(shù)，包括連接器位置坐標、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強度和振動頻率；對設(shè)計參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構(gòu)建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該電鍍模型的構(gòu)建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據(jù)壓力與流量之間的關(guān)系，構(gòu)建電鍍模型的運算公式；將流量計算公式與法拉第電解定律結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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