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          • 本發(fā)明提供一種展示與倉儲一體化智能鞋墻的庫位管理系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:信息采集模塊,用于基于預設(shè)采集周期,實時采集鞋墻各庫位的占用狀態(tài)、各型號及尺碼鞋品的銷售頻率數(shù)據(jù),以及移動目標從鞋墻取用鞋品時的路徑消耗,生成鞋墻狀態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了人群疏散動力學技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維恐慌情緒特征的異質(zhì)人群疏散模型,包括多維恐慌情緒解析單元和改進的社會力模型單元,多維恐慌情緒解析單元用于量化環(huán)境壓力、個體特征及群體效應(yīng)三個維度的恐慌情緒影響,生成動態(tài)多維情緒壓力因子,改進的...
          • 本發(fā)明公開一種基于實測功率和風速協(xié)同同化的風功率智能預測方法和系統(tǒng),構(gòu)建兩階段協(xié)同的“宏觀趨勢約束?微觀觀測校正”雙模態(tài)學習架構(gòu),通過Resnet3D?Attention模型對NWP數(shù)據(jù)進行三維殘差卷積與多頭自注意力建模,生成具備氣象動力學...
          • 本發(fā)明公開了一種水電工程生命周期動態(tài)碳平衡評價方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì),包括:獲取水電工程的建設(shè)運行數(shù)據(jù);根據(jù)建設(shè)運行數(shù)據(jù),確定建設(shè)期碳排放總量、運行期碳排放量以及工程運行期年凈碳減排量;基于建設(shè)期碳排放總量、運行期碳排放量以及工程運行期年...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的司法多維評估決策方法及系統(tǒng),通過引入特征向量生成、法律適用維度與社會影響維度的協(xié)同分析、法官權(quán)重修正指令響應(yīng)、以及基于歷史數(shù)據(jù)的差異分析等環(huán)節(jié),構(gòu)建了一個閉環(huán)式的評估流程。該方法能夠在評估過程中實時融合法官的專...
          • 本申請公開了一種因果圖譜驅(qū)動的企業(yè)智能決策方法及系統(tǒng),本申請屬于企業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過獲取企業(yè)業(yè)務(wù)流程、經(jīng)營指標及非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),構(gòu)建企業(yè)級因果圖譜;基于待決策數(shù)據(jù)執(zhí)行路徑推理,確定多跳因果路徑鏈條;結(jié)合專家規(guī)則庫確定當前關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明涉及海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的海葡萄養(yǎng)殖監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及裝置,所述方法包括:獲取海葡萄養(yǎng)殖數(shù)據(jù)并分析光強糾正參數(shù)、鹽度穩(wěn)定參數(shù)和營養(yǎng)失衡指數(shù);構(gòu)建第一環(huán)境關(guān)聯(lián)模型,以得到滯后響應(yīng)系數(shù)并確定預警類型;構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)盟博弈的集群分簇分配優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法主要包括:分析集群分簇分配場景任務(wù)需求與資源約束,建立集群分簇分配數(shù)學模型,表征集群分簇和分配過程間的耦合關(guān)系;進行集群分簇分配初始化;將集群分簇分配數(shù)學模型轉(zhuǎn)化為分簇分配聯(lián)盟...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的施工工程檢測系統(tǒng)及方法,涉及工程檢測技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)通過傳感器實時采集施工現(xiàn)場的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境數(shù)據(jù),并經(jīng)過去噪與歸一化處理后形成數(shù)據(jù)集W,保證了數(shù)據(jù)的準確性和可用性。實時環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與高效預處理使得環(huán)境...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域,特別是涉及一種結(jié)合過站松弛時間與航班延誤的航班環(huán)編排方法,包括:基于待處理的航班任務(wù)信息表,獲取初始的任務(wù)節(jié)點集;基于貪心算法,獲取初始的待處理任務(wù)節(jié)點列表;如果迭代次數(shù)未達預設(shè)迭代次數(shù)閾值或者當前的節(jié)點序列集...
          • 本發(fā)明屬于運籌優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種基于大模型與運籌優(yōu)化的智能任務(wù)規(guī)劃方法,包括獲取用戶任務(wù)需求和系統(tǒng)可用資源;基于用戶任務(wù)需求,利用大模型生成多個初始規(guī)劃方案,并獲取對應(yīng)的資源需求清單;基于系統(tǒng)可用資源和資源需求清單,獲取各個初始...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機的配網(wǎng)不停電作業(yè)現(xiàn)場勘察方法及系統(tǒng),方法包括:根據(jù)地形特征指數(shù)TFI、電網(wǎng)關(guān)聯(lián)度GCR、道路通行指數(shù)RPI分別計算車輛移動至作業(yè)點距離成本、關(guān)鍵設(shè)備關(guān)聯(lián)風險以及道路通行效率因子,根據(jù)預設(shè)的動態(tài)權(quán)重分配規(guī)則對作業(yè)點距...
          • 本發(fā)明公開了一種基于GIS的煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度管理方法和裝置,本發(fā)明涉及生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,解決了缺乏統(tǒng)一整合與分析,難以形成全面的生產(chǎn)態(tài)勢感知,調(diào)度方案的科學性與及時性不足的技術(shù)問題,本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗與空間數(shù)據(jù)庫引擎集成,構(gòu)建煤礦三維模型,實現(xiàn)...
          • 本發(fā)明涉及制造業(yè)領(lǐng)域,具體為一種面向石榴剝粒生產(chǎn)線的多工序協(xié)同調(diào)度優(yōu)化方法,包括從物聯(lián)網(wǎng)接口采集并處理第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流,將歷史傳感器數(shù)據(jù)輸入商業(yè)預測模型生成第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流;將多模態(tài)傳感器陣列的數(shù)據(jù)生成第三業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流;通過商業(yè)決策優(yōu)化引擎,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明提供一種AI賦能的智慧教學個性化服務(wù)方法及其系統(tǒng),涉及智慧教學技術(shù)領(lǐng)域,包括周期性地采集當前學生的多模態(tài)數(shù)據(jù);對多模態(tài)數(shù)據(jù)中的學習數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析,生成分析結(jié)果;根據(jù)分析結(jié)果中的群體標簽和能力預測模型構(gòu)建權(quán)重矩陣,并根據(jù)權(quán)重...
          • 本發(fā)明涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的石油樹脂生產(chǎn)管理方法及系統(tǒng)。該方法包括:將石油樹脂生產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分為包含生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、實時生產(chǎn)過程層和質(zhì)量檢測交互層的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù);對所述結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行生產(chǎn)特征提取,得到綜合生產(chǎn)工藝特征...
          • 本發(fā)明涉及逃生導引方案設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于消防多物理場分析和AR設(shè)備的逃生導引方法及系統(tǒng)。針對傳統(tǒng)救援中路徑規(guī)劃與生存者定位割裂、動態(tài)風險響應(yīng)滯后等缺陷,通過多源傳感器融合探測生命體征,結(jié)合建筑結(jié)構(gòu)應(yīng)力場、毒氣擴散場及火災(zāi)熱流場的...
          • 本發(fā)明提供一種旱作農(nóng)田限量補灌下土壤水分預測方法及系統(tǒng),涉及土壤水分預測技術(shù)領(lǐng)域,包括:將土壤按深度劃分多個分層,各分層對應(yīng)不同保水和吸水能力系數(shù),采集各分層多時刻含水量及其影響參數(shù),構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)集并訓練長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型;結(jié)合燕麥當前...
          • 本發(fā)明公開了基于陸氣耦合模型和機器學習算法的糧食產(chǎn)量預估方法,本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)氣象預測與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:步驟S1:將動態(tài)玉米生長模型與天氣研究與預報模型進行內(nèi)核級算法融合,構(gòu)建WRF?Crop耦合系統(tǒng),所述WRF?Crop耦合...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種空調(diào)聚合商主從博弈調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,本方法通過用戶的支出滿意度和溫度舒適度,構(gòu)建用戶參與空調(diào)聚合商的意愿程度模型,并以所有用戶支出成本最小化以及所有用戶不舒適程度之和最小化為第一優(yōu)化目標...
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