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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括評(píng)價(jià)得分統(tǒng)計(jì)單元、預(yù)測(cè)模型分析單元、初始個(gè)體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元。本發(fā)明使用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元獲取指定農(nóng)作物在預(yù)測(cè)周期內(nèi)的價(jià)格以及產(chǎn)量，來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圍串標(biāo)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備；方法包括：構(gòu)建動(dòng)態(tài)的圖結(jié)構(gòu)模型；獲取標(biāo)書(shū)文本數(shù)據(jù)、投標(biāo)企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標(biāo)行為數(shù)據(jù)；分別提取標(biāo)書(shū)文本語(yǔ)義特征、企業(yè)屬性特征和行為時(shí)序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過(guò)對(duì)項(xiàng)目描述進(jìn)行深度解析，形成關(guān)鍵特征字典，構(gòu)成后續(xù)精準(zhǔn)匹配的基礎(chǔ)；接著，采用“粗篩?精排”兩階段流程：在粗篩階段，將指向?qū)I(yè)分類(lèi)的項(xiàng)目編碼與能快速鎖定核心要素的關(guān)鍵特征相結(jié)合，對(duì)龐大的標(biāo)準(zhǔn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡(luò)的機(jī)床進(jìn)給軸精度退化預(yù)測(cè)性維護(hù)方法。本發(fā)明通過(guò)三向振動(dòng)傳感器采集機(jī)床進(jìn)給軸振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)基線(xiàn)矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后，構(gòu)建低維特征向量。利用試驗(yàn)平臺(tái)軸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顯式反饋的人力資源增強(qiáng)推薦方法及裝置，涉及在線(xiàn)招聘技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)崗位信息、針對(duì)目標(biāo)崗位投遞的簡(jiǎn)歷文本信息和招聘方對(duì)目標(biāo)崗位投遞簡(jiǎn)歷的顯式反饋信息；提取簡(jiǎn)歷摘要信息和招聘需求信息，從招聘需求信息中提取篩選條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于通信技術(shù)領(lǐng)域，提供了商品庫(kù)存管理方法、裝置及電子設(shè)備，包括：獲取商品購(gòu)買(mǎi)請(qǐng)求；將商品購(gòu)買(mǎi)請(qǐng)求分配到對(duì)應(yīng)的庫(kù)存段；判斷目標(biāo)庫(kù)存段的剩余庫(kù)存是否滿(mǎn)足商品購(gòu)買(mǎi)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的商品購(gòu)買(mǎi)數(shù)量要求；若目標(biāo)庫(kù)存段的剩余庫(kù)存滿(mǎn)足商品購(gòu)買(mǎi)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于AI的多式聯(lián)運(yùn)資源協(xié)同動(dòng)態(tài)配置方法，包括以下步驟：構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層，用于采集多維數(shù)據(jù)；對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息，動(dòng)態(tài)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái)；訓(xùn)練多個(gè)智能體；并將多個(gè)智能體在聯(lián)邦學(xué)習(xí)集群框架下進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)藥物流追溯調(diào)度領(lǐng)域，具體是公開(kāi)了一種智能化醫(yī)藥物流追溯調(diào)度系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、醫(yī)藥信息管理模塊、智能調(diào)度優(yōu)化模塊、醫(yī)藥追溯模塊、云服務(wù)器和本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建混合整數(shù)多目標(biāo)調(diào)度模型，結(jié)合醫(yī)藥物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及車(chē)輛容量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的物流配送的方法及系統(tǒng)，包括：通過(guò)時(shí)空預(yù)測(cè)模型，計(jì)算路網(wǎng)中各路段在未來(lái)多個(gè)時(shí)間窗口的預(yù)測(cè)通行時(shí)間成本；利用貝葉斯推斷模型，為每個(gè)訂單在所述多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)生成離散的簽收成功概率分布；應(yīng)用多目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及面向可重構(gòu)模塊化生產(chǎn)的過(guò)程管控系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法。包括應(yīng)力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、精度預(yù)測(cè)模塊、預(yù)緊力補(bǔ)償模塊以及主控制模塊；所述應(yīng)力采集模塊用于采集模塊重構(gòu)過(guò)程中的機(jī)械應(yīng)力殘留量；所述歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，屬于地質(zhì)安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隨多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)、自動(dòng)化更新并預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)的問(wèn)題。所述方法包括：S1、根據(jù)目標(biāo)工程區(qū)域的初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種碳約束微電網(wǎng)能源管理的兩階段優(yōu)化方法，包括步驟：建立微電網(wǎng)中各類(lèi)組件的功率平衡約束、經(jīng)濟(jì)?低碳聯(lián)合目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化求解柴油機(jī)功率、電網(wǎng)交易、負(fù)荷策略及儲(chǔ)能調(diào)度；將系統(tǒng)級(jí)CVaR尾部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)根據(jù)其概率分布，按時(shí)間窗面積比例解耦至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于AIoT的城市管理數(shù)智消納場(chǎng)管理平臺(tái)，包括：感知檢測(cè)模塊，用于連接消納場(chǎng)各類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以對(duì)消納場(chǎng)進(jìn)行多方位感知檢測(cè)；隊(duì)列生成模塊，用于根據(jù)獲取的運(yùn)輸任務(wù)信息，生成消納管理隊(duì)列；車(chē)輛調(diào)度模塊，用于基于消納管理隊(duì)列，通過(guò)感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種船舶使用岸電期間顆粒污染物減排量核算方法，步驟為：S1、根據(jù)碼頭統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可獲取難度，提出基于使用岸電船舶數(shù)量對(duì)減排量進(jìn)行核算的第一層次，基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時(shí)間對(duì)減排量進(jìn)行核算的第二層次，以及基于岸電使用量對(duì)減排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于醫(yī)療問(wèn)答任務(wù)的兩階段知識(shí)推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，涉及醫(yī)療問(wèn)答領(lǐng)域，方法包括：采用教師模型對(duì)原始醫(yī)療問(wèn)答數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)解析及結(jié)構(gòu)化處理得到多個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)三元組；學(xué)生模型進(jìn)行一階段知識(shí)蒸餾得到一次訓(xùn)練完成的學(xué)生模型，然后進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預(yù)測(cè)方法和裝置，包括：獲取鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)，并對(duì)鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；使用BERT?BiLSTM?CRF模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取結(jié)果；基于缺陷事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其中的工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法包括如下步驟：S1、獲取工程規(guī)范文檔和合同文檔；S2、從工程規(guī)范文檔提取技術(shù)要素，構(gòu)建技術(shù)知識(shí)子圖，所述技術(shù)知識(shí)子圖包含相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)參數(shù)節(jié)點(diǎn)；S3、從合同文檔提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個(gè)計(jì)算設(shè)備組成的混合拓?fù)浼軜?gòu)，建立訓(xùn)練時(shí)間模型，綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計(jì)算和參數(shù)通信三類(lèi)時(shí)延。其次基于訓(xùn)練時(shí)間模型，定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標(biāo)的調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能，提供一種文本處理模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。訓(xùn)練方法包括：基于第一文本中的每個(gè)語(yǔ)句的每個(gè)字符的編碼，對(duì)每個(gè)語(yǔ)句進(jìn)行重排序，其中，第二文本包括多個(gè)語(yǔ)句；在第二文本中根據(jù)所述多個(gè)語(yǔ)句的位置順序選取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第一語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種大語(yǔ)言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型中輸入問(wèn)題得到候選答案，計(jì)算候選答案的第一獎(jiǎng)勵(lì)值、第二獎(jiǎng)勵(lì)值和第三獎(jiǎng)勵(lì)值，其中第一獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案的基礎(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì)，第二獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案與...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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