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								      本發(fā)明公開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)計數(shù)據(jù)可獲取難度，提出基于使用岸電船舶數(shù)量對減排量進行核算的第一層次，基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時間對減排量進行核算的第二層次，以及基于岸電使用量對減排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于AIoT的城市管理數(shù)智消納場管理平臺，包括：感知檢測模塊，用于連接消納場各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以對消納場進行多方位感知檢測；隊列生成模塊，用于根據(jù)獲取的運輸任務(wù)信息，生成消納管理隊列；車輛調(diào)度模塊，用于基于消納管理隊列，通過感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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)中各類組件的功率平衡約束、經(jīng)濟?低碳聯(lián)合目標函數(shù)，優(yōu)化求解柴油機功率、電網(wǎng)交易、負荷策略及儲能調(diào)度；將系統(tǒng)級CVaR尾部風險指標根據(jù)其概率分布，按時間窗面積比例解耦至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風險評估方法，屬于地質(zhì)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風險評估方法無法實現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風險評估隨多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)、自動化更新并預測未來風險趨勢的問題。所述方法包括：S1、根據(jù)目標工程區(qū)域的初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及面向可重構(gòu)模塊化生產(chǎn)的過程管控系統(tǒng)及實現(xiàn)方法。包括應(yīng)力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲模塊、精度預測模塊、預緊力補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)過程中的機械應(yīng)力殘留量；所述歷史數(shù)據(jù)存儲...
								
            
							
            
							
						
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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：通過時空預測模型，計算路網(wǎng)中各路段在未來多個時間窗口的預測通行時間成本；利用貝葉斯推斷模型，為每個訂單在所述多個時間窗口內(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)明屬于醫(yī)藥物流追溯調(diào)度領(lǐng)域，具體是公開了一種智能化醫(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)器和本地數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過構(gòu)建混合整數(shù)多目標調(diào)度模型，結(jié)合醫(yī)藥物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點及車輛容量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運資源協(xié)同動態(tài)配置方法，包括以下步驟：構(gòu)建實時數(shù)據(jù)層，用于采集多維數(shù)據(jù)；對實時數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進行預處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)信息，動態(tài)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺；訓練多個智能體；并將多個智能體在聯(lián)邦學習集群框架下進行協(xié)同訓練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于通信技術(shù)領(lǐng)域，提供了商品庫存管理方法、裝置及電子設(shè)備，包括：獲取商品購買請求；將商品購買請求分配到對應(yīng)的庫存段；判斷目標庫存段的剩余庫存是否滿足商品購買請求對應(yīng)的商品購買數(shù)量要求；若目標庫存段的剩余庫存滿足商品購買請求對應(yīng)的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯式反饋的人力資源增強推薦方法及裝置，涉及在線招聘技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標崗位信息、針對目標崗位投遞的簡歷文本信息和招聘方對目標崗位投遞簡歷的顯式反饋信息；提取簡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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								      本發(fā)明屬于工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與預測性維護技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡(luò)的機床進給軸精度退化預測性維護方法。本發(fā)明通過三向振動傳感器采集機床進給軸振動信號，經(jīng)基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后，構(gòu)建低維特征向量。利用試驗平臺軸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過對項目描述進行深度解析，形成關(guān)鍵特征字典，構(gòu)成后續(xù)精準匹配的基礎(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)分類的項目編碼與能快速鎖定核心要素的關(guān)鍵特征相結(jié)合，對龐大的標準定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于招投標風險識別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于動態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圍串標預測方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備；方法包括：構(gòu)建動態(tài)的圖結(jié)構(gòu)模型；獲取標書文本數(shù)據(jù)、投標企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標行為數(shù)據(jù)；分別提取標書文本語義特征、企業(yè)屬性特征和行為時序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)村金融風險實時監(jiān)控與預警系統(tǒng)，涉及風險預警技術(shù)領(lǐng)域，包括評價得分統(tǒng)計單元、預測模型分析單元、初始個體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風險識別單元。本發(fā)明使用風險識別單元獲取指定農(nóng)作物在預測周期內(nèi)的價格以及產(chǎn)量，來...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種影響因子的確定方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子裝置、計算機程序產(chǎn)品，涉及計算機領(lǐng)域，該影響因子的確定方法包括：獲取目標交易系統(tǒng)的目標歷史數(shù)據(jù)，其中，所述目標歷史數(shù)據(jù)包括：歷史評估價格、歷史交易價格、歷史交易評估值；根據(jù)所述目標歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息感知與決策技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多源感知融合的農(nóng)業(yè)監(jiān)測方法及系統(tǒng)；所述方法包括：通過將多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)感知信號轉(zhuǎn)化為時空張量并構(gòu)建語義共振場模擬模態(tài)間非線性耦合，利用引力演化機制驅(qū)動多模態(tài)數(shù)據(jù)自適應(yīng)聚合形成融合語義場；計算非線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)及方法，建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)包括相互之間數(shù)據(jù)連接的巡檢機器人、BIM模型數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生引擎、AI分析模塊以及云端管理平臺，本發(fā)明提高了巡檢效率和準確性，確保了工程安全和質(zhì)量通過數(shù)字孿生技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)認知評估題卷構(gòu)建系統(tǒng)及方法，涉及題卷評估技術(shù)領(lǐng)域，通過采集用戶在實際答題過程中的首次模態(tài)響應(yīng)行為，提取模態(tài)響應(yīng)時間向量，并進一步推導出模態(tài)響應(yīng)順序向量與模態(tài)響應(yīng)權(quán)重向量，進而在多題范圍內(nèi)統(tǒng)計構(gòu)建模態(tài)響應(yīng)權(quán)重集合，并據(jù)此...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，提供一種混合空間索引方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品，其中方法包括：確定檢索查詢請求指示的目標三維空間范圍在目標投影平面上的第一投影區(qū)域；基于二維空間索引，從多個三維對象中篩選出在所述目標投影平面上的投影區(qū)域與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理、計算機視覺與圖像盲去模糊技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分層貝葉斯表示的自監(jiān)督圖像盲去模糊方法，包括：獲取清晰圖像并進行處理，合成模糊圖像，建立模糊圖像數(shù)據(jù)集；基于運動退化模型結(jié)合模糊圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建分層貝葉斯先驗?zāi)Ｐ秃湍繕撕瘮?shù)...
								
            
							
            
							
						
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