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								      本發(fā)明公開了一種多旋翼風(fēng)場估計(jì)方法，涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟；S1、參數(shù)定義與數(shù)據(jù)獲取；S2、無人機(jī)完整飛行的實(shí)時(shí)質(zhì)量估計(jì)；S3、建立動(dòng)力學(xué)方程；S3?1、計(jì)算水平推力分量；S3?2、計(jì)算空速方向角Δa；S3?...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多物理場模塊化量子電路的流體動(dòng)力學(xué)模擬方法，利用量子比特作為系統(tǒng)的基本單元，將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為量子狀態(tài)向量并通過量子操作進(jìn)行直接求解。通過量子邏輯門對輸入的量子態(tài)進(jìn)行矩陣與向量相乘等操作，大大提高了計(jì)算效率。本發(fā)明通過采用分布...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種合同條款的風(fēng)險(xiǎn)審查方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取待審合同文本，解構(gòu)每個(gè)合同條款的句子，得到條款解析特征集。本發(fā)明通過將合同條款逐句拆解為基本語義單位，提取句法樹深度、指代距離、邏輯嵌套層數(shù)和專業(yè)術(shù)語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖書館管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及大模型驅(qū)動(dòng)的智慧圖書館管理系統(tǒng)，包括：語義分析模塊用于將圖書資源數(shù)據(jù)輸入到大語言模型中進(jìn)行分析并提取關(guān)鍵語義知識；聚類模塊用于根據(jù)大語言模型轉(zhuǎn)換的語義向量，使用四叉樹分割算法對其進(jìn)行聚類劃分；RDF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的教育認(rèn)知引擎自適應(yīng)優(yōu)化方法，包括：S1：制定采集規(guī)范從教育數(shù)據(jù)庫中采集教學(xué)行為數(shù)據(jù)，通過ETL工具形成統(tǒng)一格式，并通過認(rèn)知信號編碼器結(jié)合預(yù)設(shè)的認(rèn)知維度將行為數(shù)據(jù)映射為認(rèn)知狀態(tài)向量；S2：通過BERT從認(rèn)知狀態(tài)向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分組混合專家模型的個(gè)性化學(xué)生心理咨詢方法及系統(tǒng)，屬于自然語言處理領(lǐng)域。本發(fā)明方法首先將單輪問答數(shù)據(jù)改寫成多輪對話并嵌入咨詢師角色特征，形成對話文本數(shù)據(jù)。隨后從中提取問題背景、角色標(biāo)簽和支持策略，分別訓(xùn)練角色匹配模型和策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種變電專業(yè)復(fù)雜高空作業(yè)場景分析方法及系統(tǒng)，涉及變電高空作業(yè)場景領(lǐng)域，包括根據(jù)變電設(shè)備數(shù)據(jù)對變電設(shè)備故障情況進(jìn)行分析，根據(jù)高空作業(yè)排班數(shù)據(jù)對變電設(shè)備負(fù)荷狀態(tài)進(jìn)行分析，根據(jù)待評估工作人員的工作數(shù)據(jù)對作業(yè)安全區(qū)域的軌跡變動(dòng)進(jìn)行模擬，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向全域土地綜合整治的全生命周期動(dòng)態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及方法，首先利用多源數(shù)據(jù)融合模塊采集并融合全域土地綜合整治相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一且語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)底板；之后智能監(jiān)測模塊基于數(shù)據(jù)底板，利用預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)規(guī)則與機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)行為分析的酒店管理方法及系統(tǒng)，涉及酒店管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：建立配送熱點(diǎn)區(qū)域知識圖譜；基于配送熱點(diǎn)區(qū)域知識圖譜，挖掘配送任務(wù)集中程度與配送路徑交叉頻率之間的關(guān)聯(lián)特征；依據(jù)關(guān)聯(lián)特征確定熱點(diǎn)區(qū)域的路徑交叉風(fēng)險(xiǎn)等級；并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于改進(jìn)G2?AEW?UMT模型的鐵路工程低碳施工評價(jià)方法，涉及鐵路低碳施工技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建鐵路工程低碳施工評價(jià)指標(biāo)體系；采集指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù)，利用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化預(yù)處理，得到指標(biāo)集；基于指標(biāo)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于碳管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種產(chǎn)品碳足跡建模方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過節(jié)點(diǎn)示例網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化機(jī)制，顯著提升了復(fù)雜生產(chǎn)流程中碳排放數(shù)據(jù)的建模精度與計(jì)算效率，相較于傳統(tǒng)的基于樹結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型，本方案不僅解決了數(shù)據(jù)層級語義不清晰、存儲(chǔ)效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多式聯(lián)運(yùn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于人工智能技術(shù)的多式聯(lián)運(yùn)一箱制智能可信協(xié)同方法，包括：S1:運(yùn)輸數(shù)據(jù)根據(jù)約定規(guī)則得到標(biāo)準(zhǔn)化JSON數(shù)據(jù)包，進(jìn)行三重加密得到加密數(shù)據(jù)包并廣播至區(qū)塊鏈；S2：驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)和電子運(yùn)單關(guān)鍵字段進(jìn)行共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供智能工單填寫方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：若故障設(shè)備機(jī)組判斷故障上報(bào)信息不屬于實(shí)驗(yàn)室設(shè)備機(jī)組范圍，反饋智能工單填寫校驗(yàn)提示；若故障設(shè)備機(jī)組與故障類型或故障描述信息不一致，結(jié)合故障設(shè)備機(jī)組、故障類型和/或故障描述信息生成智能工單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程編碼管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種公路工程自動(dòng)編碼協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，包括：編碼生成模塊，用于基于五級工程劃分模板規(guī)則生成工程劃分編碼，并寫入聯(lián)盟鏈系統(tǒng)；任務(wù)管理模塊，用于根據(jù)工程劃分編碼匹配各任務(wù)，并確定任務(wù)工作量和任務(wù)狀態(tài)，計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于博弈論的電動(dòng)汽車充電站選址優(yōu)化方法，涉及電動(dòng)汽車充電站選址技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：對充電站節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)放置，記錄所有節(jié)點(diǎn)的初始坐標(biāo)，基于博弈論構(gòu)建電動(dòng)汽車充電站博弈模型；計(jì)算當(dāng)前迭代中每個(gè)充電站節(jié)點(diǎn)的所有策略對應(yīng)的效用函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的多維度科技成果與創(chuàng)新資源匹配方法，涉及科技金融技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取企業(yè)工況數(shù)據(jù)和保險(xiǎn)金融條款，輸入動(dòng)態(tài)分類模型，輸出企業(yè)類型，關(guān)聯(lián)至成果轉(zhuǎn)化階段；在投保界面渲染保險(xiǎn)方案優(yōu)先級，按企業(yè)類型置頂對應(yīng)保險(xiǎn)方案，并嵌入格式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于VR技術(shù)的實(shí)景互動(dòng)安全教學(xué)管理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人員培訓(xùn)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集目標(biāo)教學(xué)環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)與全景圖像，構(gòu)建帶有語義標(biāo)簽的三維空間結(jié)構(gòu)體；生成具備交互檢測能力的VR孿生環(huán)境，并配置標(biāo)準(zhǔn)操作軌跡與教學(xué)內(nèi)容腳...
								
            
							
            
							
						
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								      一種水下機(jī)器人的作業(yè)自動(dòng)糾偏方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)領(lǐng)域，該方法包括：獲取焊縫圖像，根據(jù)焊縫圖像中局部圖像的噪聲強(qiáng)度調(diào)整濾波參數(shù)，得到降噪圖像；對降噪圖像執(zhí)行雙層閾值分割，得到二值化圖像；在二值化圖像中設(shè)置多個(gè)檢測區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于SLAM與視覺圖形的大空間實(shí)時(shí)定位方法及系統(tǒng)，涉及空間定位與智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括獲取空間場景圖像和環(huán)境點(diǎn)云并進(jìn)行預(yù)處理；基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型對場景圖像進(jìn)行檢測，識別動(dòng)態(tài)目標(biāo)以及對應(yīng)類別和邊界框；保留環(huán)境點(diǎn)云的靜態(tài)空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI視覺檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于有監(jiān)督與無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的AI視覺檢測方法，包括：利用實(shí)時(shí)采樣圖像數(shù)據(jù)建立采樣圖像視覺特征；利用所述采樣圖像視覺特征基于有監(jiān)督與無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)建立AI視覺特征分析模型；根據(jù)所述AI視覺特征分析模型得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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