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								      本發(fā)明屬于商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于收銀聯(lián)動的智能冰柜自動結(jié)算系統(tǒng)，包括虛擬訂單生成模塊，在用戶觸發(fā)開門行為時，通過配置于冰柜內(nèi)外部的傳感裝置感知商品的取放動作信息，并結(jié)合商品參數(shù)信息，生成與用戶操作對應(yīng)的虛擬訂單項，并暫存...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于工程造價的數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、業(yè)務(wù)邏輯模塊、數(shù)據(jù)同步模塊和終端交互模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取施工場所中的供應(yīng)商的工程物資的實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步模塊響應(yīng)于企業(yè)終端和供應(yīng)商終端的數(shù)據(jù)修改操作，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能客服系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種多智能體用戶畫像驅(qū)動的動態(tài)角色定制智能客服系統(tǒng)，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶畫像，以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化客服角色選擇，多個智能體協(xié)作優(yōu)化服務(wù)策略，并利用自然語言生成技術(shù)實現(xiàn)實時交互。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與流程自動化交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的項目自動審核方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史項目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)集對項目審核模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S2、將項目審核模型部署至不同項目的聯(lián)邦節(jié)點上；步驟S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的審計方法及系統(tǒng)，涉及審計技術(shù)領(lǐng)域，包括采集各類審計數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，通過預(yù)處理后的各類審計數(shù)據(jù)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集，構(gòu)建風(fēng)險評估模型，根據(jù)風(fēng)險評估模型對多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，識別潛在的審計風(fēng)險。基于風(fēng)險評估模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預(yù)測方法，涉及農(nóng)作物良種培育技術(shù)領(lǐng)域，利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術(shù)以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊，收集當(dāng)前作物生長環(huán)境的實時數(shù)據(jù)，利用記錄與更新模塊，提取近半年內(nèi)作物生長環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)計算模塊，并將實時數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評估方法，步驟如下：對目標(biāo)淺水湖泊的多光譜遙感影像進(jìn)行分析處理，提取目標(biāo)淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù)；構(gòu)建一個評估沉水植被最適水位的適應(yīng)性食物網(wǎng)模型；模型構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與貨運(yùn)信息核驗交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維數(shù)據(jù)的貨運(yùn)業(yè)務(wù)核驗方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險識別模型；步驟S2、獲取大量的歷史貨運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集對貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險識別模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S3、服務(wù)器設(shè)定包含若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法，方法包括能量供應(yīng)數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預(yù)測、能源響應(yīng)滯后矯正、多目標(biāo)優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調(diào)度的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過對電網(wǎng)能源、分布式光伏能源和儲能系統(tǒng)的運(yùn)行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了項目管理與智能決策技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動態(tài)多維建模的項目成本智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建項目成本預(yù)測模型；步驟S2、獲取大量的歷史項目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集以及測試集，通過訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有缺少靈活調(diào)整的彈性聚合方法的問題，該方法包括以下步驟：通過分位數(shù)回歸、孿生長短期記憶構(gòu)建的QR?SiameseLSTM模型，預(yù)測靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。一種結(jié)合物流管理的生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)，包括有：個性化訂單解析模塊、物流狀態(tài)采集模塊、內(nèi)部物流建模模塊、外部物流優(yōu)化模塊、供給策略管理模塊、聯(lián)合排程優(yōu)化模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊、擁堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工作中心的分布式資源配置與任務(wù)調(diào)度的集成方法，具體涉及生產(chǎn)制造資源配置與任務(wù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)收集，包括訂單生產(chǎn)內(nèi)容及時間、各中心設(shè)備的加工能力以及運(yùn)輸時間；終檢工序時間計算，基于多因素加權(quán)模型，確定訂單的實際時間窗；建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的米酒發(fā)酵監(jiān)測系統(tǒng)，本發(fā)明中，模型構(gòu)建模塊融合物料熱傳導(dǎo)與氣體擴(kuò)散方程形成物理場計算基底，嵌入代謝環(huán)境動態(tài)耦合函數(shù)生成聯(lián)合計算模型；反演解析模塊以傳感器溫濕度數(shù)據(jù)為邊界約束，通過逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于盾構(gòu)控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于聚類遷移學(xué)習(xí)的盾構(gòu)隧道渣土改良參數(shù)預(yù)測方法。該方法包括：構(gòu)建歷史盾構(gòu)工程掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)集；聚類劃分得到若干個聚類；建立若干個改良劑用量預(yù)測模型；將微調(diào)后的各個改良劑用量預(yù)測模型分別遷移至新盾構(gòu)工程；選擇準(zhǔn)確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及盾構(gòu)隧道施工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于聚類的盾構(gòu)施工結(jié)泥餅預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取盾構(gòu)掘進(jìn)施工參數(shù)數(shù)據(jù)集，并對各環(huán)段進(jìn)行類別標(biāo)注；對所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；采用聚類算法對預(yù)處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，基于聚類結(jié)果定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能口岸分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種全流程智慧口岸查驗預(yù)約優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：獲取報關(guān)單數(shù)據(jù)集以及來自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集，采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建統(tǒng)一關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集；基于集裝箱號字段對報關(guān)單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗方法，該方法在業(yè)務(wù)LLM得到輸出結(jié)果后，獲得業(yè)務(wù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程，并將該輸出結(jié)果和推理過程輸入預(yù)先訓(xùn)練的核驗LLM，由該核驗LLM從該推理過程中提取運(yùn)算過程，并對業(yè)務(wù)LLM執(zhí)行每個運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗方法，該方法在LLM得到輸出結(jié)果后，識別LLM得到該輸出結(jié)果的推理任務(wù)的類型，若是邏輯判斷類型的推理任務(wù)，則根據(jù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程和該輸出結(jié)果，對該輸出結(jié)果的正確性進(jìn)行核驗，若是信息獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電網(wǎng)智能決策方法、模型的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì)，對歷史電網(wǎng)元數(shù)據(jù)及電網(wǎng)調(diào)控策略數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，對獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類并生成對應(yīng)的標(biāo)簽，利用標(biāo)簽和策略特征構(gòu)建知識圖譜，并基于知識圖譜和深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建電網(wǎng)智能決策模型，這樣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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