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								      本發(fā)明涉及海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的海葡萄養(yǎng)殖監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及裝置，所述方法包括：獲取海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)并分析光強糾正參數(shù)、鹽度穩(wěn)定參數(shù)和營養(yǎng)失衡指數(shù)；構(gòu)建第一環(huán)境關(guān)聯(lián)模型，以得到滯后響應(yīng)系數(shù)并確定預(yù)警類型；構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)盟博弈的集群分簇分配優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法主要包括：分析集群分簇分配場景任務(wù)需求與資源約束，建立集群分簇分配數(shù)學(xué)模型，表征集群分簇和分配過程間的耦合關(guān)系；進行集群分簇分配初始化；將集群分簇分配數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為分簇分配聯(lián)盟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的施工工程檢測系統(tǒng)及方法，涉及工程檢測技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)通過傳感器實時采集施工現(xiàn)場的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù)，并經(jīng)過去噪與歸一化處理后形成數(shù)據(jù)集W，保證了數(shù)據(jù)的準確性和可用性。實時環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與高效預(yù)處理使得環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，特別是涉及一種結(jié)合過站松弛時間與航班延誤的航班環(huán)編排方法，包括：基于待處理的航班任務(wù)信息表，獲取初始的任務(wù)節(jié)點集；基于貪心算法，獲取初始的待處理任務(wù)節(jié)點列表；如果迭代次數(shù)未達預(yù)設(shè)迭代次數(shù)閾值或者當前的節(jié)點序列集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于運籌優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于大模型與運籌優(yōu)化的智能任務(wù)規(guī)劃方法，包括獲取用戶任務(wù)需求和系統(tǒng)可用資源；基于用戶任務(wù)需求，利用大模型生成多個初始規(guī)劃方案，并獲取對應(yīng)的資源需求清單；基于系統(tǒng)可用資源和資源需求清單，獲取各個初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機的配網(wǎng)不停電作業(yè)現(xiàn)場勘察方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網(wǎng)關(guān)聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計算車輛移動至作業(yè)點距離成本、關(guān)鍵設(shè)備關(guān)聯(lián)風險以及道路通行效率因子，根據(jù)預(yù)設(shè)的動態(tài)權(quán)重分配規(guī)則對作業(yè)點距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GIS的煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度管理方法和裝置，本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析，難以形成全面的生產(chǎn)態(tài)勢感知，調(diào)度方案的科學(xué)性與及時性不足的技術(shù)問題，本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫引擎集成，構(gòu)建煤礦三維模型，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制造業(yè)領(lǐng)域，具體為一種面向石榴剝粒生產(chǎn)線的多工序協(xié)同調(diào)度優(yōu)化方法，包括從物聯(lián)網(wǎng)接口采集并處理第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流，將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預(yù)測模型生成第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流；通過商業(yè)決策優(yōu)化引擎，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學(xué)個性化服務(wù)方法及其系統(tǒng)，涉及智慧教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括周期性地采集當前學(xué)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)；對多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學(xué)習數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析，生成分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果中的群體標簽和能力預(yù)測模型構(gòu)建權(quán)重矩陣，并根據(jù)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的石油樹脂生產(chǎn)管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：將石油樹脂生產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分為包含生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、實時生產(chǎn)過程層和質(zhì)量檢測交互層的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)；對所述結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)特征提取，得到綜合生產(chǎn)工藝特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及逃生導(dǎo)引方案設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于消防多物理場分析和AR設(shè)備的逃生導(dǎo)引方法及系統(tǒng)。針對傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動態(tài)風險響應(yīng)滯后等缺陷，通過多源傳感器融合探測生命體征，結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)應(yīng)力場、毒氣擴散場及火災(zāi)熱流場的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種旱作農(nóng)田限量補灌下土壤水分預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及土壤水分預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括：將土壤按深度劃分多個分層，各分層對應(yīng)不同保水和吸水能力系數(shù)，采集各分層多時刻含水量及其影響參數(shù)，構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合燕麥當前...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于陸氣耦合模型和機器學(xué)習算法的糧食產(chǎn)量預(yù)估方法，本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預(yù)測與智能決策技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：將動態(tài)玉米生長模型與天氣研究與預(yù)報模型進行內(nèi)核級算法融合，構(gòu)建WRF?Crop耦合系統(tǒng)，所述WRF?Crop耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種空調(diào)聚合商主從博弈調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，本方法通過用戶的支出滿意度和溫度舒適度，構(gòu)建用戶參與空調(diào)聚合商的意愿程度模型，并以所有用戶支出成本最小化以及所有用戶不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于用戶充電行為畫像的充電站充電量預(yù)測方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集各用戶對車輛充電時的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量；基于最大充電功率、充電時長及充電時間段構(gòu)建特征坐標系，對特征坐標系中的數(shù)據(jù)點進行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于水量平衡和機器學(xué)習的梯級電站水位預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于梯級電站水位預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域。獲取預(yù)定時段的上游水庫的水庫蓄水數(shù)據(jù)，并計算得到上游水庫的出庫流量；基于歷史水庫蓄水數(shù)據(jù)確定折算系數(shù)，結(jié)合出庫流量估算下游庫區(qū)的入庫流量，基于毛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的光伏設(shè)備故障預(yù)警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個目標設(shè)備在歷史時段內(nèi)的歷史故障報告、歷史運行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史故障報告和歷史運行數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，確定目標設(shè)備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大語言模型提示詞自動優(yōu)化方法，涉及提示詞優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。包括：設(shè)置初始提示詞；構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務(wù)模型；從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中隨機采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，任務(wù)模型根據(jù)初始提示詞對訓(xùn)練集的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模塊協(xié)同智能角色扮演系統(tǒng)，屬于人工智能與人機交互技術(shù)的交叉領(lǐng)域，主要包括動態(tài)角色定義模塊、動態(tài)約束模塊、長期記憶模塊、RAG模塊以及React模塊。通過結(jié)合長期記憶、情感識別、動態(tài)角色定義、動態(tài)約束、實時響應(yīng)與反饋以及檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開一種動態(tài)更新知識圖譜用數(shù)據(jù)處理方法，包括：為知識單元預(yù)設(shè)基礎(chǔ)權(quán)重并計算其隨時間衰減的活性指數(shù)，當活性指數(shù)超閾值時向鄰居單元廣播更新脈沖信號，鄰居單元依據(jù)信號屬性自主判斷是否觸發(fā)更新或繼續(xù)傳播信號。本發(fā)明通過...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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