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								      本發(fā)明公開了一種基于實時數(shù)據的煤場庫存調度系統(tǒng)，包括感知層、邊緣計算層、數(shù)字孿生層、決策層以及執(zhí)行層，所述感知層用于獲取基礎數(shù)據；所述邊緣計算層，能夠對感知層的數(shù)據進行收集并清洗，能提取環(huán)境、設備狀態(tài)的特征向量；能構建三維密度場；所述數(shù)字孿...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于城市生態(tài)規(guī)劃的技術領域，涉及一種基于多維度功能權衡的城市綠地植物動態(tài)篩選方法，本發(fā)明通過量化生態(tài)功能、社會需求與抗逆性，結合AHP?熵權法，按場地類型動態(tài)調節(jié)權重，結合固氮菌劑與微肥，提升葉際固氮速率，降低化肥依賴，相較傳統(tǒng)方法，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N礦區(qū)綜合能源調度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設備、存儲介質，屬于能源管理技術領域，該方法包括：獲取礦區(qū)各供電單元的優(yōu)先級分數(shù)參考值；各供電單元所利用的能源各不相同；基于每一供電單元的第一運行參數(shù)確定該供電單元對應的優(yōu)先級調整系數(shù)；基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于孿生技術的智慧場館數(shù)字駕駛艙及運行管理方法，屬于運行管理技術領域，具體包括：將策略調整時段在當前日期的前期時段中的策略調整時段作為影響時段，基于影響時段的分布數(shù)據，確定策略調整時段不存在功率不足風險時，確定區(qū)域中的展品的分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于循環(huán)水處理技術領域，本發(fā)明公開了一種循環(huán)水智慧運行管控方法及系統(tǒng)；方法包括：對多源水質數(shù)據進行標準化處理與特征提取，得到水質特征參數(shù)集合；基于多源水質數(shù)據和水質特征參數(shù)集合對循環(huán)水中氧化型殺菌劑與緩蝕劑間的副反應風險進行評估，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站施工狀態(tài)進度的監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，方法包括：根據預設的對比策略將第一特征圖像與預設的各個標準特征圖像進行對比，得到當前采集時刻所處的目標施工階段，并獲取目標施工階段所在的目標施工優(yōu)先級集合，獲取目標施工優(yōu)先級集合中各個...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能多模態(tài)數(shù)據融合的工程質量分析系統(tǒng)及方法，涉及工程質量分析技術領域，包括工程質量分析平臺，所述工程質量分析平臺通信連接有如下模塊，其中：多源數(shù)據融合模塊，用于從施工現(xiàn)場采集包括圖像數(shù)據、傳感器數(shù)據以及BIM模型數(shù)據的多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山巡檢技術領域，尤其涉及一種地下洞室和礦山洞室的無人巡檢方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取礦區(qū)對應的地形地貌信息以及地下水分布狀況并進行三維實景建模，生成礦區(qū)三維地圖模型，其中所述礦區(qū)為地下洞室區(qū)域及礦山洞室區(qū)域；通過礦區(qū)三...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于技術領域，本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的薄膜涂層加工工藝仿真與優(yōu)化系統(tǒng)；由數(shù)據采集模塊、特征識別與分析模塊、行為數(shù)字孿生模擬模塊、涂層均勻性評估模塊、工藝參數(shù)優(yōu)化模塊及涂層分布預測模塊組成。通過獲取基材三維粗糙度數(shù)字模型，精確識別微米...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設備，涉及工業(yè)物聯(lián)網技術領域，該方法包括：基于設備運行參數(shù)、生產計劃信息，收集生產能耗數(shù)據；構建工廠數(shù)字孿生模型，確定設備啟停時序及能源分配策略；部署邊緣計算節(jié)點，監(jiān)測設備振動頻譜，生...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┒嗄B(tài)知識圖譜的大模型處理方法、裝置、設備及介質，涉及人工智能技術領域。通過獲取目標領域內的多模態(tài)樣本數(shù)據，將不同模態(tài)樣本數(shù)據進行關聯(lián)，構建得到領域特定的多模態(tài)知識圖譜，并基于多模態(tài)知識圖譜生成高質量的多模態(tài)訓練數(shù)據集，使得通用大...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于自適應PID?注意力的元學習欺詐檢測步長優(yōu)化方法，該方法通過內循環(huán)基于PID控制參數(shù)調整動態(tài)學習率，外循環(huán)基于對應內循環(huán)更新的任務參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù)；后續(xù)基于任務參數(shù)初始化后的元學習框架對新型欺詐任務的動態(tài)學習率進行迭...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于大語言模型端側部署的迭代式量化感知訓練方法，可應用于大語言模型技術領域。該方法包括：通過比例調度器按訓練階段動態(tài)分配權重量化比例，避免對關鍵參數(shù)的過度壓縮，減少端側設備因低精度計算導致的性能損失；通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于節(jié)點融合的神經網絡模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，采用符號區(qū)間傳播方法計算出節(jié)點的取值區(qū)間，依據每個節(jié)點的區(qū)間計算出節(jié)點之間的相近程度，選取相近節(jié)點進行融合從而降低誤差，同時以節(jié)點區(qū)間為參照，對融合過程中的誤差進行量化。本發(fā)明提出一種...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網定位系統(tǒng)，包括：手持式RFID閱讀器，RFID標簽，無線設備，運算服務器；手持式RFID閱讀器分別與RFID標簽、無線設備、運算服務器無線通信，RFID標簽與無線設備無線通信；手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于工業(yè)互聯(lián)網平臺的接口管理方法、裝置、電子設備及存儲介質，基于工業(yè)互聯(lián)網平臺的接口管理方法包括：解析工業(yè)互聯(lián)網平臺的設計文本，得到設計文本的語義標簽；根據語義標簽和預存的第一提示詞，構建第一提示數(shù)據；根據第一提示數(shù)據，基于預...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術領域，具體公開了一種基于多模態(tài)增強的中文拼寫糾錯方法，通過構建語義、視覺、聽覺感知模塊，提取待糾錯文本中的語義、視覺、聽覺感知特征向量，實現(xiàn)深度融合多模態(tài)信息檢錯，顯著提升檢錯效果。并且在通過檢錯網絡獲得檢錯標簽后...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內容智能解析方法、設備及介質，涉及人工智能技術領域，方法包括：對發(fā)布內容元數(shù)據進行多模態(tài)內容解析，以得到結構化語義信息；通過實體融合的圖譜屬性定義，以得到初始邊權重的知識圖譜；對初始邊權重的知識圖譜進行多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于合同文本比對領域，提供了一種基于多模態(tài)特征融合的合同文本智能比對方法及系統(tǒng)，獲取需要比對的兩份合同文本，對各合同文本進行預處理，生成語義向量；計算兩份合同文本的語義向量之間的表面相似度、邏輯一致性和法律效力等效性；分別提取合同文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種法律文本生成方法及系統(tǒng)，方法包括獲取法律文本的輸入文檔，對輸入文檔進行可編輯判斷，以得到第一判斷結果，對第一判斷結果進行驗證，以得到第二判斷結果；若第二判斷結果為輸入文檔為可編輯PDF，則對輸入文檔進行信息提取與組合，以得到...
								
        
							
        
							
						
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