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								      本發(fā)明公開了基于RAG與知識圖譜的智能訴訟案件識別方法及系統(tǒng)，涉及訴訟案件識別技術領域，包括以下步驟：基于預訓練文本嵌入模型對訴訟案件文本進行語義向量化處理，輸出語義向量序列；將語義向量序列與獲取的知識圖譜實體向量進行相似度匹配，得到相關圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及在線合同技術領域，具體涉及了一種合同在線生成方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：S1、獲取用戶設定的文本元素，以及各個文本元素在合同頁中的位置得到合同模板，將配置好的合同模板存儲在合同庫中，并根據(jù)合同模板包含的文本元素，生成包含所設定的文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其是指一種基于依存關系與多層GAT的醫(yī)學實體識別方法及系統(tǒng)。該方法先處理醫(yī)學文本數(shù)據(jù)，獲得初始特征表示，接著將其轉(zhuǎn)化為結構化依存關系圖，圖中節(jié)點和邊分別代表詞匯及句法依存關系。之后，基于所述依存關系圖，圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的AI數(shù)字員工對話生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，所述方法包括：步驟1，獲取并分析用戶當前的對話文本及其關聯(lián)的歷史對話文本，提取表示用戶個性化需求的語義信息，輸出標識結果；步驟2，根據(jù)預定義的個性化類別對標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種防碰撞的標簽主動接入方法，該方法在標簽主動接入過程中，由發(fā)射機在主動接入信令中生成一個抽簽基數(shù)，并將標簽配置為基于該抽簽基數(shù)進行抽簽以確定自身的通信輪次，并按照通信輪次進行響應，從而可以避免發(fā)生所有標簽在同一時刻發(fā)生響應的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多機器人任務技術領域，公開了一種大語言模型驅(qū)動的混合式多機器人協(xié)作方法和系統(tǒng)。方法包括：接收用戶輸入的自然語言任務指令，并通過任務分解大語言模型進行語義解析，生成包含多個結構化子任務的任務集合；多個機器人采用去中心化協(xié)商機制對每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多智能體協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術領域，包括：根據(jù)各個初始智能體的注冊信息，生成智能體目錄；響應于待處理的復合任務，將復合任務分解為多個子任務；根據(jù)智能體目錄中各初始智能體的注冊信息，為各個子任務分配至少一個實際智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多模態(tài)語義對齊的智能體自適應決策方法及裝置，方法包括：通過多模態(tài)傳感器陣列采集語音信息、視覺信息和觸覺信息進行時間戳同步，得到時間對齊的多模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)預設分層注意力機制，將多模態(tài)數(shù)據(jù)進行細粒度語義對齊，得到統(tǒng)一語義表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于外部激勵驅(qū)動的剪切波物理信息反演方法及相關裝置，涉及物理信息反應技術領域，該方法具體如下：借助外部激勵裝置在被測物體表面引發(fā)低頻機械振動，同時基于超快超聲采集序列采集獲取剪切波回波信號并進行振動檢測。隨后，將純凈速度場實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于深度強化學習技術領域，提供了一種用于建筑能源控制的深度強化學習方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標建筑環(huán)境構建智能體；收集智能體與目標建筑環(huán)境進行交互時的普通經(jīng)驗數(shù)據(jù)；構建提示文本；將提示文本輸入大語言模型，得到控制動作的動作范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種溫度場確定模型的訓練方法、溫度場確定方法和裝置，該溫度場確定模型的訓練方法包括：獲取關于目標硬件模塊的樣本溫度數(shù)據(jù)集合，樣本溫度數(shù)據(jù)集合包括真實溫度數(shù)據(jù)集合、模擬溫度數(shù)據(jù)集合和生成溫度數(shù)據(jù)集合；基于真實溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域，公開一種動態(tài)更新知識圖譜用數(shù)據(jù)處理方法，包括：為知識單元預設基礎權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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								      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的交叉領域，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、實時響應與反饋以及檢索...
								
            
							
            
							
						
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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)化技術領域。包括：設置初始提示詞；構建訓練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務模型；從訓練數(shù)據(jù)中隨機采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓練集，任務模型根據(jù)初始提示詞對訓練集的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的光伏設備故障預警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個目標設備在歷史時段內(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)絡預測模型，確定目標設備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于水量平衡和機器學習的梯級電站水位預測方法及系統(tǒng)，屬于梯級電站水位預測的技術領域。獲取預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測方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。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)明涉及電力系統(tǒng)技術領域，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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								      本發(fā)明公開了基于陸氣耦合模型和機器學習算法的糧食產(chǎn)量預估方法，本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預測與智能決策技術領域，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報模型進行內(nèi)核級算法融合，構建WRF?Crop耦合系統(tǒng)，所述WRF?Crop耦合...
								
            
							
            
							
						
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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測方法及系統(tǒng)，涉及土壤水分預測技術領域，包括：將土壤按深度劃分多個分層，各分層對應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)，構建時間序列數(shù)據(jù)集并訓練長短期記憶網(wǎng)絡模型；結合燕麥當前...
								
            
							
            
							
						
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