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          • 本申請?zhí)峁┮环N機場應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:首先獲取機場的實時信息文本,據(jù)此確定風(fēng)險事件類型,接著依據(jù)風(fēng)險事件類型及其對應(yīng)的風(fēng)險事件要素模板,從實時信息文本中提取相關(guān)要素,最后綜合風(fēng)險事件類型、風(fēng)險事件要素、...
          • 本發(fā)明公開了一種區(qū)域風(fēng)險密度分析方法及系統(tǒng),解決了現(xiàn)有技術(shù)中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)險不準確的問題。其包括:獲取多源動態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù);采用非結(jié)構(gòu)化文本風(fēng)險量化與動態(tài)權(quán)重分配算法對多源動態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和融合,得到融合后的特征矩陣;采用時空聯(lián)合建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法,涉及風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務(wù)場景下的所有風(fēng)險數(shù)據(jù),利用風(fēng)險數(shù)據(jù)定義風(fēng)險傳導(dǎo)規(guī)則庫;在風(fēng)險傳導(dǎo)規(guī)則庫中提取業(yè)務(wù)主體作為節(jié)點,提取風(fēng)險影響路徑作為關(guān)系邊,構(gòu)建場景...
          • 本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的一次性餐具包裝智能管理方法及系統(tǒng),屬于智慧醫(yī)療及物流管理技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:S1、采集管理單元的固有風(fēng)險因子與可控風(fēng)險因子,并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù);S2、基于固有風(fēng)險因子與可控風(fēng)險因子,計算生成量化的病區(qū)總...
          • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多目標供水調(diào)度方法及系統(tǒng),本方案通過采集多個供水目標的多源數(shù)據(jù),使得本方案在供水目標的調(diào)度規(guī)劃上能夠獲得更可靠的數(shù)據(jù)支持;基于多源數(shù)據(jù)作為輸入特征,本方案將其分別與圖時空預(yù)測模型、季節(jié)統(tǒng)計模型和梯度提升回歸模型進...
          • 本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng),涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域,利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本,再將含指紋的預(yù)測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識固化時序;鏈上智能合約基于滑動窗口預(yù)測執(zhí)行自適應(yīng)閾值評估生成帶可驗...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì),包括:通過按照單位監(jiān)測體積劃分為單體空間,然后基于獲取的n個時間點的環(huán)境數(shù)據(jù),計算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間,同時根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計算環(huán)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度強化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng),包括:智能體調(diào)度模塊,為多個政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體,輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級排序;公平性監(jiān)測模塊,定義并監(jiān)測公平性指標;偏見分析模塊分析...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù),更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運營數(shù)據(jù);當(dāng)用戶提出...
          • 本申請涉及建筑構(gòu)件檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括:基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組;依據(jù)首層模型實體ID施工形成首層建筑后,點云掃描生成實時模型;空間投影比對首層模型定位P個缺陷;動態(tài)補償后依第二層模型施工,...
          • 本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域,公開了道路運輸重點營運車輛智能監(jiān)管系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集與融合模塊,用于實時采集車輛終端與外部環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并進行標準化處理;認知數(shù)字孿生構(gòu)建模塊,用于構(gòu)建動態(tài)異構(gòu)圖表征人?車?路?環(huán)境系統(tǒng),并通過圖神...
          • 本申請涉及一種基于深度強化學(xué)習(xí)的非穩(wěn)態(tài)人群疏散路徑規(guī)劃方法及裝置。所述方法包括:以離散網(wǎng)格法將非穩(wěn)態(tài)疏散環(huán)境簡化為二維區(qū)域。對危險源動態(tài)擴散建模,據(jù)此實時更新火源位置與范圍,模擬火災(zāi)動態(tài)發(fā)展。將人員被視為智能體,按勢能場引導(dǎo)的決策規(guī)則移動。...
          • 本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了碳賬戶協(xié)同優(yōu)化方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:實時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù);基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立不同主體碳賬戶,并確定不同主體碳賬戶的基準碳排放量和碳配額彈性浮動區(qū)間;基于實際碳排放量和基準碳排放量...
          • 本申請公開了一種離子量子比特尋址系統(tǒng)和離子量子比特尋址方法。離子量子比特尋址系統(tǒng)包括控制模塊、自旋電子學(xué)器件陣列和表面芯片離子阱。其中,控制模塊被配置為根據(jù)獲取到的量子操控需求,確定電信號控制序列。自旋電子學(xué)器件陣列被配置為根據(jù)電信號控制序...
          • 本發(fā)明涉及計算機軟件技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種規(guī)模化多智能體協(xié)同推理方法和社交網(wǎng)絡(luò)模擬系統(tǒng)。方法包括:通過智能體模擬社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶,為所有智能體分配人物畫像,并構(gòu)建智能體社交網(wǎng)絡(luò)拓撲;計算所有智能體在上一個時間步的立場數(shù)值的熵值;選取前設(shè)定比例...
          • 本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域,提供一種基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),應(yīng)用于邊緣算力網(wǎng)關(guān)的基于混合專家架構(gòu)的分布式推理方法包括:若接收到推理任務(wù),確定參與所述推理任務(wù)的多個目標智能車輛;獲取專家推理模型,并將所述專家推理模型部...
          • 本發(fā)明實施例提供一種問題應(yīng)答的方法、裝置及存儲介質(zhì),涉及語義處理及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:識別輸入問題中的主題實體作為初始實體;將輸入問題分解為多個分層子問題,根據(jù)多個分層子問題和初始實體確定副詞限定詞;根據(jù)每個分層子問題和副詞限定詞生...
          • 本公開實施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法及設(shè)備、圖形處理器和電子設(shè)備,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,以解決相關(guān)技術(shù)中激活函數(shù)存在復(fù)雜度高、執(zhí)行時間長、占用較多的硬件資源等問題。該數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理設(shè)備中,該數(shù)據(jù)處理設(shè)備包括處理單元和存儲單元,該數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于自一致性擴散模塊的哈希編碼優(yōu)化方法,屬于深度哈希技術(shù)領(lǐng)域。通過參數(shù)無關(guān)的擴散機制利用圖關(guān)系矩陣平滑潛在表征,增強樣本間信息交互和特征多樣性,并結(jié)合自編碼器結(jié)構(gòu)以哈希函數(shù)為編碼器、鏡像解碼器重構(gòu)特征,通過最小化重構(gòu)誤差細化...
          • 本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于大語言模型的中醫(yī)古籍癥狀標準化處理方法,包括:獲取并預(yù)處理中醫(yī)古籍文本,提取初始癥狀表述;針對初始癥狀表述中存在的復(fù)合癥狀,采用預(yù)設(shè)規(guī)則引擎及大語言模型相結(jié)合的方式進行拆分,得到單一癥狀表述;基于預(yù)...
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