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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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								      本發(fā)明涉及輸電線路技術(shù)領域，具體為一種輸電線路災害韌性數(shù)字化設計方法，包括獲取輸電線路的實時環(huán)境參數(shù)，基于實時環(huán)境參數(shù)計算綜合風險指數(shù)；基于覆冰厚度序列計算覆冰厚度變化率和歷史同期平均變化率的比值，以得到覆冰風險指數(shù)；獲取相鄰監(jiān)測時段內(nèi)輸電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及務信息數(shù)據(jù)安全管理技術(shù)領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的政務信息數(shù)據(jù)的安全管理系統(tǒng)及方法，本發(fā)明，通過對政務機構(gòu)各數(shù)據(jù)存儲終端的存儲狀態(tài)參數(shù)進行監(jiān)測，計算轉(zhuǎn)存壓力指數(shù)，并結(jié)合預設雙閾值進行比對，當轉(zhuǎn)存壓力指數(shù)超過上限時自動觸發(fā)強制轉(zhuǎn)存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能汽車技術(shù)領域，具體公開了自動駕駛營運車輛運行風險綜合量化評估方法，包括以下步驟：獲取自動駕駛營運車輛的評估信息；基于評估信息計算自動駕駛營運車輛的評估分數(shù)；獲取評估分數(shù)對應的風險等級，將同一風險等級的評估分數(shù)對應的評估信息作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池數(shù)字產(chǎn)品護照技術(shù)領域，具體涉及基于自由流程編排的電池數(shù)字產(chǎn)品護照生成系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過對電池數(shù)字產(chǎn)品護照生成流程進行梳理，明確各業(yè)務節(jié)點及其邏輯關系，將冗長的功能拆分成多個小的服務，可以自由進行組合編排，以滿足不同人群的變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工業(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)領域，包括：獲取待調(diào)度生產(chǎn)流程，獲取預設生產(chǎn)隊列，預設生產(chǎn)隊列由當前生產(chǎn)任務和多個待處理生產(chǎn)任務組成，獲取完成時間和生產(chǎn)信息；獲取環(huán)境趨勢信息并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源管理領域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流；將所述商業(yè)運營數(shù)據(jù)流注入空調(diào)資產(chǎn)評估模型，生成運營績效評估報告；同時，商業(yè)預測引擎利用歷史與市場數(shù)據(jù)，生成前瞻性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠的資源調(diào)度方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品，根據(jù)采集到的用戶行為數(shù)據(jù)，計算用戶調(diào)度策略；其中，所述用戶調(diào)度策略用于表征對目標用戶的資源分配傾向；根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)和所述用戶調(diào)度策略，計算所述目標用戶的負荷預測值；采用預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的標注任務指派方法及裝置，包括：獲取歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維用戶畫像；接收任務描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質(zhì)量要求文檔，得到多維任務特征向量；基于多維用戶畫像和多維任務特征向量，通過多目標優(yōu)化算法計算匹配度得分，生成最優(yōu)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及纖維生產(chǎn)與質(zhì)量預測領域，具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產(chǎn)與質(zhì)量預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：根據(jù)對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，進而結(jié)合漿粕原料的庫存清單生成庫存表；基于庫存表制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N儲能投資測算方法及系統(tǒng)，涉及能源管理領域，解決了用戶無法充分利用峰谷電價差來獲取經(jīng)濟利益，使得儲能系統(tǒng)的削峰填谷、套利增收的作用大打折扣，造成了電能的浪費以及經(jīng)濟效益的損失的技術(shù)問題。該方法包括：建立儲能投資測算模型和削峰填谷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水治理技術(shù)領域，公開了一種排水管網(wǎng)治理方法、裝置、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，本發(fā)明通過管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建污水特征因子集族，能夠明確污水特征信息并將管網(wǎng)本底污水與外水隔離開，有效解決了不同本底污水差異巨大，傳統(tǒng)多源解析方法維數(shù)災難的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)以及其檢查方法，屬于航運安全信息化技術(shù)領域，其技術(shù)方案要點是包括基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)和檢查方法，系統(tǒng)的移動設備含多模態(tài)網(wǎng)絡自適應模塊、船舶檢查全流程閉環(huán)管理模塊和多階段數(shù)據(jù)處理與同步模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于植物抗性篩選領域，提供了一種基于生態(tài)環(huán)境模擬的高抗性植物篩選方法及系統(tǒng)，方法，通過建立模擬復合脅迫的生態(tài)環(huán)境模型，周期性采集植物生理生化表型、環(huán)境及資源消耗數(shù)據(jù)，將植物抗性行為量化為環(huán)境修復資產(chǎn)點，結(jié)合資源消耗計算生態(tài)負債點，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能施工調(diào)度與路徑規(guī)劃技術(shù)領域，公開了一種多機協(xié)同作業(yè)的冷再生碾壓路徑智能規(guī)劃系統(tǒng)，包括：作業(yè)區(qū)域建模模塊，用于獲取施工區(qū)域的邊界、地形高程數(shù)據(jù)以及區(qū)域內(nèi)各位置的壓實任務密度信息；度量張量構(gòu)建模塊，基于所述地形高程數(shù)據(jù)和壓實任務密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預測自適應方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應用技術(shù)領域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進行預處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領域，具體涉及了一種基于鋁電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的出鋁量預測方法。包括以下步驟：S1、采集電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行預處理并標記出關鍵特征；S2、根據(jù)預訓練好的練出鋁預測模型，將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)輸入訓練預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學習技術(shù)領域，尤其涉及一種基于多媒體學習認知理論的大語言模型微調(diào)效果的評估方法、大語言模型、大語言模型微調(diào)效果的評估裝置、計算機系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)。通過構(gòu)建了教育認知理論與大語言模型技術(shù)的雙向映射框架，通過提出多媒體學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶诜答伡皬娀哪Ｐ臀⒄{(diào)方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術(shù)領域，方法包括：獲取語言模型生成的輸出文本并進行嵌入編碼；識別文本中結(jié)構(gòu)性語義單元，生成結(jié)構(gòu)標記信息；基于結(jié)構(gòu)標記信息構(gòu)建低層膠囊集合，執(zhí)行動態(tài)路由生成高層語義膠囊集合；依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的創(chuàng)意素材自動生成系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與量子計算技術(shù)領域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計算模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、AI生成模型模塊和后處理模塊以及用戶交互模塊；本發(fā)明通過集成量子計算模塊，利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學習技術(shù)領域，尤其涉及一種目標檢測深度學習網(wǎng)絡量化方法，對訓練后的待量化網(wǎng)絡模型的初始權(quán)重矩陣進行仿射變換；利用漸擴掩碼對仿射變換后的矩陣進行約束；根據(jù)約束后的矩陣，對初始權(quán)重矩陣進行權(quán)重變換，得到權(quán)重變換矩陣；利用約束后的矩...
								
            
							
            
							
						
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