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          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的易腐品多級庫存水平優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟:對于零售節(jié)點,采集易腐品的歷史銷售數(shù)據(jù)和外部特征數(shù)據(jù),并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;采集易腐品的運輸環(huán)境信息;構(gòu)造并初始化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗回放池;...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于植草護(hù)坡根系與格柵的協(xié)同固土系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括根系分布優(yōu)化模塊、格柵結(jié)構(gòu)適配模塊、固土能力提升模塊、坡面穩(wěn)定性評估模塊、動態(tài)調(diào)整模塊。本發(fā)明中,通過提取根系支撐強度關(guān)鍵區(qū)段并結(jié)合根系深度與密度變化構(gòu)建...
          • 本申請公開了一種智能體協(xié)作方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及能源管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:截取能源管控智能體的歷史操作指令,并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)信息;根據(jù)詞向量模型對文本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行語義映射,得到每個能源管控智能體之間的語義相似度;根據(jù)語義相似度...
          • 本發(fā)明提供一種GNN與Transformer融合的污水處理預(yù)測方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及污水?dāng)?shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域;獲取污水處理廠的工藝信息及按時間序列排列的進(jìn)水、出水監(jiān)測數(shù)據(jù),構(gòu)建高維度特征矩陣并進(jìn)行降維處理,得到污水降維特征矩陣,然后,構(gòu)建預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及智能體可解釋檢索路徑生成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智能體可解釋檢索路徑生成系統(tǒng)及驗證方法。所述方法包括以下步驟:通過關(guān)聯(lián)知識檢索獲取智能體關(guān)聯(lián)知識檢索數(shù)據(jù),基于該數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點多路徑初始結(jié)構(gòu);確定路徑節(jié)點因果推理鏈條及節(jié)點語義解釋信息,...
          • 本發(fā)明提供了一種基于NLP的法律文書與項目管理領(lǐng)域關(guān)聯(lián)分析方法,屬于項目管理技術(shù)領(lǐng)域。方法通過大語言模型對法律文書進(jìn)行爭議焦點提取,得到爭議焦點表,并將爭議焦點表中的關(guān)鍵詞映射到項目管理知識領(lǐng)域,得到包含第一項目管理領(lǐng)域的案例糾紛原因映射表...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同和檢索增強的中文糾錯方法及系統(tǒng),屬于網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟1,基于大語言模型和智能體提示工程,構(gòu)建多個中文糾錯專家智能體和1個中文糾錯裁判智能體;步驟2,搭建糾錯文本知識庫,將知識庫中的語料轉(zhuǎn)...
          • 本說明書的多個實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的科創(chuàng)材料智能查重方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟:讀取歷史科研項目材料,生成所述科研項目材料的解構(gòu)信息,所述解構(gòu)信息包括若干個技術(shù)目標(biāo)描述、技術(shù)棧畫像及主體信息摘要;根據(jù)所述解構(gòu)信息建...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)信息的傳輸技術(shù)領(lǐng)域,提供分布式系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)及方法、高速時鐘對齊系統(tǒng)及方法,其中,所述高速時鐘對齊方法包括:獲得待對齊分布式系統(tǒng)的標(biāo)定低頻時鐘;將待對齊分布式系統(tǒng)時鐘源切換到標(biāo)定低頻時鐘;在時鐘源為標(biāo)定低頻時鐘的狀態(tài)下,對所有...
          • 本申請涉及用電負(fù)荷分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于分時電量的用電負(fù)荷模型建模方法及系統(tǒng)。該方法包括:基于智能電表分時電量采集和設(shè)備啟停頻率識別,采用分時電量經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法提取峰谷平時段基礎(chǔ)負(fù)荷特征,通過分時變分模態(tài)分解算法結(jié)合設(shè)備啟停狀態(tài)矩陣...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于鋼桁梁的多桁段拼裝方法,其包括:獲取桁段各端部的螺栓孔群的特征信息以及各螺栓孔群中權(quán)重孔的三維坐標(biāo),并將特征信息和三維坐標(biāo)進(jìn)行融合,生成螺栓孔群的所有螺栓孔的初始坐標(biāo)信息;根據(jù)桁段的實際參數(shù),建立有限元分析模型,獲取桁段...
          • 本發(fā)明公開了城市生態(tài)單元尺度的水源涵養(yǎng)功能演變模擬系統(tǒng),涉及生態(tài)水文模擬技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)要點為:該系統(tǒng)結(jié)合InVEST模型、水量平衡法、地理探測器與莫蘭指數(shù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合的水源涵養(yǎng)評估方法。本發(fā)明的該系統(tǒng)通過遙感數(shù)據(jù)與地統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的區(qū)塊鏈動態(tài)信任評估系統(tǒng)及方法,對區(qū)塊鏈節(jié)點的交易數(shù)據(jù)和節(jié)點參與共識的共識歷史記錄進(jìn)行時序建模,得到區(qū)塊鏈節(jié)點的行為可信度,進(jìn)而計算各個交易節(jié)點的資源貢獻(xiàn)度,融合所述行為可信度和各個資源貢獻(xiàn)度,得到各個交易節(jié)點的...
          • 本發(fā)明公開了基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評估方法及系統(tǒng),方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)相干性檢測、聚類處理和數(shù)據(jù)安全評估。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體是指基于聚類處理的數(shù)據(jù)安全評估方法及系統(tǒng),本方案通過計算每對母線間的相關(guān)性,并引入圖模型表示電力網(wǎng)絡(luò),有...
          • 本申請公開了一種基于遷移學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)的腔道多模態(tài)檢測方法及相關(guān)裝置。該方法包括:術(shù)中同步獲取視覺、力學(xué)、電磁信號;將視覺信號輸入凍結(jié)參數(shù)的卷積主干,其多級中間特征分別送入視覺、力學(xué)、電磁檢測頭,后兩者經(jīng)適配層輸出病灶掩膜、力學(xué)熱點向量、位...
          • 本發(fā)明提供了一種高頻焊管軋輥磨損狀態(tài)監(jiān)測方法及裝置,涉及人工智能與數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過多源傳感器同步監(jiān)測構(gòu)建工況參數(shù)與物理信號的全息感知體系,并基于數(shù)據(jù)在不同模態(tài)的時頻表達(dá)實時追蹤噪聲頻譜偏移,構(gòu)建抗誤濾除保護(hù)通道,能夠?qū)p傷固有特征有效...
          • 本申請公開了一種基于因果正則化的工業(yè)時序事件分析方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對多元時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時序特征編碼,得到時序特征數(shù)據(jù);對時序特征數(shù)據(jù)進(jìn)行概率分布的潛在向量重構(gòu),以確定重構(gòu)損失和距離度量損失;基于先驗因...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N制動片簧裂紋數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng),涉及車輛故障診斷和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,接收第三方維修站維保報告、車載振動傳感器數(shù)據(jù)及用戶反饋數(shù)據(jù);識別三者間矛盾且車輛發(fā)動機熄火時,下發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化制動指令驅(qū)動制動卡鉗夾緊,使含制動片簧的制動片總成受激勵...
          • 本發(fā)明公開了一種面向醫(yī)療大語言模型的有害回復(fù)防御方法及裝置,涉及自然語言處理領(lǐng)域,包括:獲取用戶的輸入語句并輸入到經(jīng)訓(xùn)練的改寫模型中,輸出改寫語句;若需要進(jìn)行檢索增強生成,則將改寫語句在醫(yī)學(xué)知識庫中進(jìn)行檢索,將改寫語句與每個醫(yī)學(xué)知識片段拼接...
          • 本發(fā)明公開了基于GIS和Python的多目標(biāo)復(fù)合型需求三維近鄰搜索方法,涉及地理信息系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:提取多目標(biāo)中心點地理三維坐標(biāo),數(shù)字化處理多目標(biāo)復(fù)合型需求;圈定分析區(qū)域,劃定分析單元;基于GIS構(gòu)建區(qū)域分析指標(biāo)體...
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