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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化和電力電量平衡分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及電力市場(chǎng)環(huán)境下考慮靈活性需求的時(shí)序隨機(jī)生產(chǎn)模擬方法，包括：1、構(gòu)建市場(chǎng)環(huán)境下考慮靈活性需求的電力系統(tǒng)時(shí)序?隨機(jī)生產(chǎn)模擬框架；2、上層模型以最小化系統(tǒng)總運(yùn)行成本為目標(biāo)，得到啟停調(diào)度方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于BIM技術(shù)的數(shù)字化工程管理系統(tǒng)、裝置及方法，該方法包括：獲取城市道路空間中不同預(yù)設(shè)道路之間的接縫線上不同預(yù)設(shè)位置處的橫截面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建點(diǎn)云模型；對(duì)點(diǎn)云模型中每個(gè)預(yù)設(shè)位置處每個(gè)材料層的點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N結(jié)合地理位置的郵件展示位置分析方法、裝置和電子設(shè)備，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于用戶的郵箱訪問請(qǐng)求，獲取用戶地理位置數(shù)據(jù)、郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)和用戶交互行為數(shù)據(jù)；基于用戶地理位置數(shù)據(jù)和郵件地理位置屬性數(shù)據(jù)，確定郵件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能機(jī)器人巡檢技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法，其中，一種基于數(shù)字孿生的具身智能AI巡檢方法包括：利用動(dòng)態(tài)注意力多層特征提取網(wǎng)絡(luò)分析機(jī)器人搭載傳感器采集的多光譜圖像，生成工業(yè)設(shè)施異常覆蓋度實(shí)時(shí)分布圖；利用時(shí)空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人機(jī)協(xié)同驅(qū)動(dòng)的電纜線路運(yùn)行維護(hù)方法，該方法包括：采集電纜線路實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，導(dǎo)入電橋平衡故障定位模型構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；啟動(dòng)蒙特卡羅模擬RAMS模型生成故障概率分布矩陣，調(diào)用電橋平衡故障定位模型確定故障區(qū)段初步范圍；結(jié)合人機(jī)協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種支付方法、電子設(shè)備及通信系統(tǒng)。智能體可以在支付側(cè)獲取多個(gè)購物應(yīng)用的授權(quán)，然后在支付側(cè)代理購物應(yīng)用進(jìn)行收款。智能體還可以獲取用戶在支付側(cè)的支付授權(quán)，然后在支付側(cè)代理用戶進(jìn)行付款。其中，支付側(cè)可以包括多個(gè)支付應(yīng)用及其服務(wù)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種零碳園區(qū)全生命周期碳足跡追蹤核算方法和系統(tǒng)，屬于碳排放領(lǐng)域。本申請(qǐng)適用于在光伏、儲(chǔ)能與市電多能源耦合供電的零碳園區(qū)，通過獲取零碳園區(qū)的空間拓?fù)鋽?shù)據(jù)、實(shí)時(shí)功率數(shù)據(jù)及各供能單元的碳強(qiáng)度因子，構(gòu)建一個(gè)將涉能單元定義為節(jié)點(diǎn)、物理線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能銷售鏈路AI輔助方法，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。包括利用接口實(shí)時(shí)同步、數(shù)據(jù)庫日志監(jiān)聽、前端埋點(diǎn)等技術(shù)獲取銷售全鏈路的目標(biāo)銷售數(shù)據(jù)；接著，通過特征工程提取業(yè)務(wù)特征集，并按時(shí)間周期劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集，設(shè)計(jì)多輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力營銷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于AI大模型的電力營銷數(shù)據(jù)分析方法，包括：采集電力營銷系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空對(duì)齊與預(yù)訓(xùn)練詞嵌入模型處理后生成統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)；將統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的電力領(lǐng)域大模型，通過多模態(tài)融合、特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種增強(qiáng)元學(xué)習(xí)的購買意向預(yù)測(cè)方法、模型訓(xùn)練方法及設(shè)備，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，該訓(xùn)練方法包括：獲取行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)處理并劃分為歷史數(shù)據(jù)集和目標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集；通過歷史數(shù)據(jù)集和目標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)基于不同目標(biāo)的基礎(chǔ)預(yù)設(shè)模型分別訓(xùn)練獲取基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于公共網(wǎng)絡(luò)信息的保險(xiǎn)智能定價(jià)方法，屬于信息處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過構(gòu)建基于公網(wǎng)信息的保險(xiǎn)智能定價(jià)方法架構(gòu)、三級(jí)數(shù)據(jù)庫（原始數(shù)據(jù)庫、標(biāo)定數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用數(shù)據(jù)庫），設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)檢索邏輯、數(shù)據(jù)可用性多維度標(biāo)定規(guī)則和治理方法，建立公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種服裝款式精準(zhǔn)匹配分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及服裝個(gè)性化推薦技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集服裝匹配耦合數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行時(shí)空特征解耦，形成選款特征矩陣，對(duì)選款特征矩陣進(jìn)行語義聚類分析與流形空間映射，輸出服裝選款標(biāo)簽，將服裝選款標(biāo)簽和用戶行為數(shù)據(jù)輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于相似度計(jì)算生成工作票的電力巡檢方法，其包括：接收巡檢終端輸入的操作描述和檢修范圍。根據(jù)與操作描述的文本相似度，在歷史票數(shù)據(jù)庫中對(duì)歷史工作票進(jìn)行一次排序，得到第一備選工作票。根據(jù)文本相似度以及與檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具本涉及一種基于圖像識(shí)別的IBMS中能源使用效率評(píng)估方法，解決傳統(tǒng)靜態(tài)能效評(píng)估與實(shí)際動(dòng)態(tài)人耗脫節(jié)的問題。方法包括：同步采集樓層能耗功率與圖像數(shù)據(jù)；基于圖像變化像素波動(dòng)計(jì)算攝像頭區(qū)域穩(wěn)定性權(quán)重（第一權(quán)重）；通過幀差分與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的城市地下電纜管網(wǎng)管理方法及系統(tǒng)，首先整合城市地下電纜管網(wǎng)的基礎(chǔ)屬性與實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含物理實(shí)體數(shù)字化復(fù)現(xiàn)及實(shí)體間動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系的管網(wǎng)數(shù)字孿生映射模型，通過預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)交互協(xié)議持續(xù)輸入物理管網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于五員角色轉(zhuǎn)化的流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)協(xié)同治理方法，屬于社區(qū)治理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：采集流動(dòng)人口事件信息及治理主體的空間坐標(biāo)與職能屬性，根據(jù)事件類型與空間坐標(biāo)匹配關(guān)系激活對(duì)應(yīng)角色屬性，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空推演沙盤，注入角色行為特征參數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地鐵車載信息智能展示方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取列車運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)以及列車事件流數(shù)據(jù)；根據(jù)車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行乘客行為分析，得到乘客行為數(shù)據(jù)；根據(jù)乘客行為數(shù)據(jù)得到聚焦態(tài)勢(shì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及海洋地球物理勘探與測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多源、多物理場(chǎng)重力數(shù)據(jù)超分辨率重建方法。所述方法包括：獲取預(yù)處理后的低分辨率衛(wèi)星測(cè)高重力數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的高分辨率船載重力數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建對(duì)偶回歸深度學(xué)習(xí)模型；利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于物理擴(kuò)散模型的高光譜圖像超分辨率方法及裝置。本發(fā)明獲取低分辨率高光譜圖像和對(duì)應(yīng)高分辨率多光譜圖像；從高分辨率多光譜圖像中提取邊緣信息和語義信息；將低分辨率高光譜圖像、邊緣信息、語義信息輸入至物理擴(kuò)散模型，重建得到高分辨率高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于滑模變結(jié)構(gòu)控制的圖像融合模型魯棒性增強(qiáng)方法，涉及圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中融合方法魯棒性差，普適能力低，融合結(jié)果容易失真的技術(shù)問題。該方法包括以下步驟：獲取來自同一場(chǎng)景且已完成圖像配準(zhǔn)的原始紅外圖像與原始可見光圖像...
								
            
							
            
							
						
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