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								      本發(fā)明公開了一種考慮出行成本的活動鏈時間分配行為建模方法，包括獲取車輛的出行軌跡，根據(jù)活動相關(guān)屬性及個體自身屬性對個體偏好的影響，計算活動的固有效用，基于到達活動地點所必需的出行相關(guān)屬性對個體偏好的影響，計活動的出行負效用，構(gòu)建綜合考慮活動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)容量規(guī)劃方法，包括：建立具有內(nèi)生不確定性的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型；采用Benders分解算法將電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃模型分解為單個主問題和一系列子問題進行迭代求解，得到最優(yōu)解；將最優(yōu)解作為最優(yōu)的電力系統(tǒng)魯棒容量規(guī)劃方案...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于大模型的請求處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及機器學習與自然語言處理等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：獲取用戶的處理請求；基于所述用戶的處理請求，采用預先生成的深度草稿模型和預先訓練的目標模型，分別進行循環(huán)解碼和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖對比學習領(lǐng)域，涉及一種基于拓撲基本原理增強的圖對比學習方法和系統(tǒng)。準備數(shù)據(jù)集并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分別計算節(jié)點級和子結(jié)構(gòu)級拓撲基本原理學習模塊的損失Ln和Ls；計算圖對比學習損失
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型?數(shù)據(jù)驅(qū)動的輸電線路山火故障檢測方法及系統(tǒng)，涉及輸電線路山火故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括通過獲取兩端電壓電流錄波數(shù)據(jù)并實現(xiàn)信號同步，構(gòu)建適應(yīng)不同線路長度的等值數(shù)學模型；結(jié)合模型與錄波數(shù)據(jù)建立故障支路參數(shù)識別模型，采用特征提取方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實時損傷檢測的結(jié)構(gòu)強度性能實時評估方法，包括：對三維仿真分析模型進行修正更新；利用修正后的三維仿真分析模型進行承力工況模擬仿真分析；基于承力工況模擬仿真分析結(jié)果，建立數(shù)字孿生評價模型；對典型損傷驗證等效試件進行損傷承力驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)大模型技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于多模態(tài)融合與大模型的外周磁刺激評價方法及系統(tǒng)，包括：獲取外周磁刺激過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行時空對齊和特征標準化處理，構(gòu)建具有時間戳關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù)集；將融合數(shù)據(jù)集輸入預訓練的多模態(tài)大模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于電力作業(yè)環(huán)境的安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及電力作業(yè)安全管理技術(shù)領(lǐng)域，包括采集第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)，結(jié)合第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)進行實時分析；通過第一模型識別第一狀態(tài)，并進行評估生成第一評估分數(shù)；通過第一方法預測第一行為模式，調(diào)整第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N日志分類方法及計算設(shè)備，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，可以準確識別日志的類型。具體方案應(yīng)用于計算設(shè)備中，包括：響應(yīng)于接收到待分類日志，查詢待分類日志的發(fā)送方對應(yīng)的日志列表，其中，日志列表中預存有發(fā)送方至少一個日志類型對應(yīng)的日志樣例；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于情景推送的知識庫的實現(xiàn)方法及系統(tǒng)，包括步驟S1：進行知識情景建模，得到情景模型；步驟S2：采集當前知識情景的相關(guān)數(shù)據(jù)；步驟S3：篩選當前知識情景的相關(guān)數(shù)據(jù)中與用戶情景相關(guān)的知識情景，形成候選知識情景集；步驟S4：將候選知...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種通信接口模擬系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸方法、設(shè)備和介質(zhì)。通信接口模擬系統(tǒng)包括自定義指令集內(nèi)核和自定義指令執(zhí)行單元，通過多個自定義指令接口進行連接，任務(wù)驅(qū)動單元控制自定義指令執(zhí)行單元中的目標通用接口組內(nèi)的目標時鐘線子接口和第一數(shù)據(jù)子接口處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于設(shè)備測試技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種設(shè)備測試方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。方法應(yīng)用于待測試設(shè)備，待測試設(shè)備中燒錄有發(fā)布軟件，且與目標設(shè)備通信連接，方法包括：在待測試設(shè)備上電后，加載發(fā)布軟件；檢測是否接收到由目標設(shè)備發(fā)送的測試指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N曝光埋點方法，曝光埋點裝置以及計算機存儲介質(zhì)。所述曝光埋點方法包括：響應(yīng)于應(yīng)用程序啟動，初始化配置類實例；利用所述配置類實例初始化曝光控制器；通過所述曝光控制器按照所述配置類實例的有效曝光時長初始化定時器；按照所述定時器輪詢定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請一些實施例示出一種顯示設(shè)備及屏幕參數(shù)校正方法，該方法包括：在接收到用戶輸入的屏幕校正指令后，從配置文件中獲取燈板坐標信息；基于燈板坐標信息繪制多個與燈板位置對應(yīng)的第一網(wǎng)格，并控制顯示器顯示第一網(wǎng)格；在接收到用戶對第一網(wǎng)格的確認操作后，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N無副翼電動無人機起飛操穩(wěn)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取無人機的總體參數(shù)信息和無人機所處的當?shù)卮髿饷芏刃畔ⅲ⒏鶕?jù)總體參數(shù)信息和當?shù)卮髿饷芏刃畔⒋_定無副翼電動無人機起飛時的最小約束速度；根據(jù)預設(shè)的加速時間控制無人機由初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮舵機卡死故障的無人水下航行器可重構(gòu)控制方法，針對AUV在水下未知環(huán)境中可能出現(xiàn)的舵機故障問題，以MPC為基礎(chǔ)，設(shè)計AUV可重構(gòu)容錯控制器。基于對AUV執(zhí)行機構(gòu)的建模，考慮AUV的卡舵故障，并推導卡舵故障模型。基于建立的卡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件觸發(fā)式無人水下航行器模型預測控制方法，通過在不同頻率下執(zhí)行UUV的運動和路徑規(guī)劃，在保證軌跡跟蹤性能的同時有效降低計算成本。當軌跡跟蹤誤差達到預設(shè)閾值或UUV接近目標軌跡終點時，系統(tǒng)會觸發(fā)新的參考軌跡生成，從而提高路徑跟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模型預測的無人水下航行器抗擾跟蹤控制方法，針對傳統(tǒng)線性化模型忽略非線性動態(tài)特性、現(xiàn)有抗擾方法缺乏執(zhí)行機構(gòu)約束處理機制，以及MPC在三自由度耦合下難以協(xié)同優(yōu)化跟蹤精度、能耗與約束條件的技術(shù)瓶頸，將海洋環(huán)境中的多源不確定干擾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于自適應(yīng)和獨立決策的未知環(huán)境下的批量機器人路徑規(guī)劃與實時避障方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、基于現(xiàn)實世界地圖數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格地圖建模，采用D*LITE算法分別對每個機器人進行潛在路徑規(guī)劃；S2、基于潛在路徑規(guī)劃和自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于黏菌算法和正交試驗的水電機組控制器參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：基于正交試驗劃分工況；獲取水輪機建模數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建水輪機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于Octave工具搭建含水輪機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的水輪機調(diào)節(jié)系統(tǒng)綜合仿真模型；構(gòu)建結(jié)合黏菌...
								
            
							
            
							
						
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