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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于實(shí)測(cè)功率和風(fēng)速協(xié)同同化的風(fēng)功率智能預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，構(gòu)建兩階段協(xié)同的“宏觀趨勢(shì)約束?微觀觀測(cè)校正”雙模態(tài)學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)Resnet3D?Attention模型對(duì)NWP數(shù)據(jù)進(jìn)行三維殘差卷積與多頭自注意力建模，生成具備氣象動(dòng)力學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了人群疏散動(dòng)力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維恐慌情緒特征的異質(zhì)人群疏散模型，包括多維恐慌情緒解析單元和改進(jìn)的社會(huì)力模型單元，多維恐慌情緒解析單元用于量化環(huán)境壓力、個(gè)體特征及群體效應(yīng)三個(gè)維度的恐慌情緒影響，生成動(dòng)態(tài)多維情緒壓力因子，改進(jìn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種展示與倉(cāng)儲(chǔ)一體化智能鞋墻的庫(kù)位管理系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括：信息采集模塊，用于基于預(yù)設(shè)采集周期，實(shí)時(shí)采集鞋墻各庫(kù)位的占用狀態(tài)、各型號(hào)及尺碼鞋品的銷售頻率數(shù)據(jù)，以及移動(dòng)目標(biāo)從鞋墻取用鞋品時(shí)的路徑消耗，生成鞋墻狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與項(xiàng)目數(shù)據(jù)管理交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目數(shù)據(jù)質(zhì)量核查方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量核查模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)質(zhì)量核查模型部署為微服務(wù)；步驟S2、通過(guò)微服務(wù)將獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      一種大模型調(diào)度多智能體電網(wǎng)故障應(yīng)對(duì)策略知識(shí)圖譜擴(kuò)展方法及系統(tǒng)，所述方法包括：將任務(wù)派發(fā)建模為混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)松弛?修正算法實(shí)現(xiàn)求解；提取并規(guī)范化知識(shí)的核心任務(wù)，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；將得到的文本片段進(jìn)行總結(jié)，提示大型語(yǔ)言模型保留關(guān)鍵實(shí)體、關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的風(fēng)控策略動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先確定當(dāng)前風(fēng)控策略體系及其對(duì)應(yīng)的策略執(zhí)行數(shù)據(jù)，接著調(diào)用大模型對(duì)二者進(jìn)行聯(lián)合分析，生成策略結(jié)構(gòu)圖譜和偏差診斷報(bào)告，然后基于策略結(jié)構(gòu)圖譜和偏差診斷報(bào)告生成包含規(guī)則邏輯重構(gòu)建議及規(guī)則優(yōu)先級(jí)優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于公有云AI技術(shù)的電子郵件營(yíng)銷內(nèi)容生成方法，包括以下步驟：S1：通過(guò)公有云事件總線監(jiān)測(cè)用戶行為事件流；S2：實(shí)時(shí)獲取頁(yè)面交互行為數(shù)據(jù)，并同步獲取用戶地理圍欄內(nèi)的突發(fā)環(huán)境事件數(shù)據(jù)；S3：計(jì)算行為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)模型的農(nóng)資產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：獲取模塊、預(yù)測(cè)模塊、事件判定模塊、類型確定模塊、等級(jí)確定模塊、調(diào)整模塊以及輸出模塊。本發(fā)明通過(guò)綜合分析作物灌溉頻率與生長(zhǎng)高度之間的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶在輸入過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于公寓運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的公寓運(yùn)維數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法。該發(fā)明，通過(guò)對(duì)能源和設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)公寓整體運(yùn)行狀況的可視化大屏展示，縮短故障發(fā)現(xiàn)與響應(yīng)時(shí)間，提升運(yùn)維效率，基于實(shí)際能源消耗與參考自動(dòng)調(diào)整分?jǐn)偨痤~，既...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種交易數(shù)據(jù)處理方法和裝置，通過(guò)兩級(jí)匹配流程，解決了有明確匹配字段平臺(tái)因本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)延遲導(dǎo)致的匹配失敗問(wèn)題，減少人工補(bǔ)配需求；通過(guò)支持用戶定制匹配要素，基于定制要素執(zhí)行第二匹配，解決了無(wú)明確匹配字段平臺(tái)的匹配難題，突破固定字段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種?基于人工智能的動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置智能投顧系統(tǒng)，具體涉及智能投資領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊以及判斷模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及投資者個(gè)人數(shù)據(jù)并傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化金融服務(wù)方案，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：對(duì)用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征提取，生成用戶性格特征向量矩陣；分析用戶性格特性向量與交易決策模式的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成性格行為關(guān)聯(lián)模型；分析交易行為預(yù)測(cè)規(guī)則集合，確定各...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種收款憑證自動(dòng)核銷方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及財(cái)務(wù)自動(dòng)化處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了收款憑證自動(dòng)核銷方法，包括：獲取發(fā)票對(duì)應(yīng)的字段圖像切片，并根據(jù)字段圖像切片提取發(fā)票的關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到發(fā)票的綜合置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)院經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括：根據(jù)醫(yī)院經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制構(gòu)建經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)和預(yù)警指標(biāo)；通過(guò)最優(yōu)云熵法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的云關(guān)聯(lián)度；通過(guò)極大熵準(zhǔn)則改進(jìn)區(qū)間層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重，并利用云關(guān)聯(lián)度和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于元路徑語(yǔ)義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法，包括以下步驟：根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑，并進(jìn)行簡(jiǎn)化整合，生成有效路徑集合；根據(jù)特定異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定節(jié)點(diǎn)路徑權(quán)重，確定節(jié)點(diǎn)采樣概率，構(gòu)建反向采樣策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)信息模型技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于CIM模型拓展的電氫供能系統(tǒng)信息模型，以解決現(xiàn)有模型局限性的問(wèn)題。本發(fā)明模型的建立包括：分析電氫供能系統(tǒng)中電、熱、氫、甲醇能流間的耦合與轉(zhuǎn)化路徑，確定電氫供能系統(tǒng)包含的能源設(shè)備實(shí)體類型并抽象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度隱寫(xiě)圖像秘密信息盲提取方法，包括編碼階段、自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)生成監(jiān)督信號(hào)、通過(guò)注意力耦合模塊進(jìn)行注意力耦合和解碼階段；所述編碼階段包括分別將兩張含秘圖像作為輸入，進(jìn)行哈爾變換方法處理，通過(guò)耦合層的雙向耦合機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了圖像融合方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過(guò)篩選參考時(shí)刻的第一粗糙圖像和待預(yù)測(cè)時(shí)刻的第二粗糙圖像之間的變化區(qū)域，能夠區(qū)分不變區(qū)域和變化區(qū)域以進(jìn)行差異化處理，使得后續(xù)根據(jù)特征差異較小的不變區(qū)域補(bǔ)全第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的骨密度圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建結(jié)構(gòu)復(fù)雜度圖像，篩選高頻分量并進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)增強(qiáng)后的頻域圖像進(jìn)行反傅里葉變換，得到空間域增強(qiáng)圖像，結(jié)合拉普拉斯值和鄰域均值，計(jì)算剛性場(chǎng)值，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及舌診圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于舌診圖像增強(qiáng)的中醫(yī)慢性咳嗽辨證檢測(cè)方法，包括：獲取患者的舌診灰度圖像；分析各邊緣像素點(diǎn)在各方向上的灰度共生矩陣中所體現(xiàn)的舌苔粗糙性，結(jié)合在各方向上對(duì)應(yīng)的所述舌苔粗糙性的差異程度，得到各邊緣像素...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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