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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于層級(jí)化混合專(zhuān)家模型的推理方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)；該方法通過(guò)樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)專(zhuān)家簇選擇、雙層路由機(jī)制與動(dòng)態(tài)資源調(diào)度相結(jié)合，有效解決了傳統(tǒng)混合專(zhuān)家模型存在的計(jì)算冗余、資源分配失衡及動(dòng)態(tài)調(diào)整能力不足的問(wèn)題，具有提升多碳任務(wù)推理效率、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征級(jí)深度可解釋空調(diào)故障診斷方法，屬于基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、構(gòu)建故障訓(xùn)練數(shù)據(jù)；S2、基于節(jié)點(diǎn)分類(lèi)的k近鄰圖構(gòu)建策略將故障訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖數(shù)據(jù)，同時(shí)得到圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；S3、得到高...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于擴(kuò)展指令集的超導(dǎo)量子測(cè)控微控制器及測(cè)控系統(tǒng)，涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括狀態(tài)機(jī)，用于控制系統(tǒng)運(yùn)行，管理指令的執(zhí)行順序和狀態(tài)切換；流水線，為四步兩級(jí)流水線結(jié)構(gòu)，當(dāng)前指令依次經(jīng)過(guò)取指、譯碼、執(zhí)行、寫(xiě)回階段，并且在寫(xiě)回階段開(kāi)始執(zhí)行下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的工業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，具體是通過(guò)獲取原始多源工業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)該原始多源工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集，通過(guò)構(gòu)建去噪擴(kuò)散模型對(duì)該預(yù)處理的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)序列；對(duì)預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)集提取數(shù)據(jù)特征之...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及制備優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種陶瓷線路板的制備工藝優(yōu)化方法及裝置，所述方法包括：獲取目標(biāo)陶瓷線路板的若干組激光加工參數(shù)，計(jì)算每組的熱輸入值，采集激光加工模擬過(guò)程的加工質(zhì)量數(shù)據(jù)，并計(jì)算每組激光加工參數(shù)的加工質(zhì)量得分，對(duì)熱輸入值和加工質(zhì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于輔助任務(wù)的多任務(wù)多目標(biāo)車(chē)輛路徑規(guī)劃方法及裝置，涉及多目標(biāo)車(chē)輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)分別構(gòu)建主任務(wù)F及動(dòng)態(tài)輔助任務(wù)S的目標(biāo)函數(shù)與約束條件；根據(jù)獲取的由若干客戶(hù)組成的客戶(hù)集生成初始方案解，并保存至存檔
							  2025-09-04
							
        
						
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								      一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能化大水面生態(tài)漁業(yè)管理系統(tǒng)，涉及智慧漁業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將大水面養(yǎng)殖區(qū)域劃分為若干子區(qū)域，在各個(gè)子區(qū)域設(shè)置環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)位和生物監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，采集多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)一體化可視圖；輸出當(dāng)前采集周期各個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)、氣象監(jiān)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)，首先對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知，生成含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型匹配歷史案例，輸出初步響應(yīng)策略集，基于態(tài)勢(shì)圖譜實(shí)時(shí)更新特征動(dòng)態(tài)適配調(diào)整初步響應(yīng)策略集...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于綠化數(shù)據(jù)處理的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：分別獲取預(yù)設(shè)環(huán)衛(wèi)子路段集合中各路段的綠化植物數(shù)據(jù)和人流密度數(shù)據(jù)；所述綠化植物數(shù)據(jù)包括各路段內(nèi)綠化植物的植物種類(lèi)、數(shù)量和樹(shù)齡；基于所述綠化植...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮風(fēng)偏影響的輸電線路樹(shù)障隱患檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括根據(jù)原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)，得到樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果；基于樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果和原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維風(fēng)偏效應(yīng)分析，得到樹(shù)木風(fēng)偏量化結(jié)果；根據(jù)樹(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及路線規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地下洞室巡檢方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)、微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)以及微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行巖體粘彈性本構(gòu)建模，得到巖體粘彈性模型；根據(jù)巖體粘彈性模型以及歷史變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的電力工程施工管理方法及系統(tǒng)，涉及施工管理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：當(dāng)電力工程轉(zhuǎn)場(chǎng)至新場(chǎng)景時(shí)，量化評(píng)估固有施工管理規(guī)則庫(kù)中各規(guī)則在新場(chǎng)景下的可復(fù)用性評(píng)分；剔除可復(fù)用性評(píng)分低于預(yù)設(shè)閾值的規(guī)則，并基于剩余規(guī)則的功能分布，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于時(shí)空序列特征的架空配電線路施工管控方法，實(shí)現(xiàn)配電線路施工進(jìn)程、質(zhì)量管理。方法包括：采集架空配電線路施工區(qū)域某一時(shí)刻的圖像，并記錄圖像拍攝時(shí)相關(guān)信息；利用識(shí)別算法模型對(duì)圖像中的目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)標(biāo)識(shí)框框選和標(biāo)記目標(biāo)設(shè)備，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種內(nèi)河貨物分貨類(lèi)流向數(shù)據(jù)推算方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及水路運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多個(gè)采樣船舶對(duì)應(yīng)的基本航次調(diào)查數(shù)據(jù)或停靠調(diào)查數(shù)據(jù)；針對(duì)各采樣船舶，將停靠調(diào)查數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的航次調(diào)查數(shù)據(jù)，并建立航次數(shù)據(jù)集；根據(jù)水域聯(lián)通矩陣和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度管理的保健食品生產(chǎn)線控制方法及系統(tǒng)，涉及食品生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，建立原料特征數(shù)據(jù)庫(kù)并輸出第一分析結(jié)果，作為原料偏差評(píng)估基準(zhǔn)，采集當(dāng)前批次原料數(shù)據(jù)并比對(duì)差異，輸出原料偏差結(jié)果，采集工藝數(shù)據(jù)并結(jié)合原料偏差分析是否異常，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集堆載圖像并預(yù)處理，構(gòu)建包含風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和傾斜角度標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集；構(gòu)建編碼器?分類(lèi)器雙階段模型，編碼器通過(guò)多尺度特征提取與增強(qiáng)、空間感知注意力增強(qiáng)、動(dòng)態(tài)特征金字塔融合及形變梯度...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能自適應(yīng)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，包括基于實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)的異步事件流進(jìn)行時(shí)空聚類(lèi)，并與當(dāng)前的RGB圖像幀進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，生成凈化事件簇；將凈化事件簇累積為事件灰度圖，并與當(dāng)前的RGB圖像幀共同輸入動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種生成骨道的方法、手術(shù)機(jī)器人、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法可以包括：獲取待處理對(duì)象的骨道參數(shù)；其中，所述待處理對(duì)象包括：膝關(guān)節(jié)的股骨和脛骨；所述骨道參數(shù)包括：骨道入點(diǎn)、骨道出點(diǎn)和骨道直徑；生成與所述骨...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)船舶目標(biāo)個(gè)體識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；將訓(xùn)練集中各個(gè)訓(xùn)練樣本輸入目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)模型，采用多粒度自適應(yīng)損失函數(shù)作為損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，該目標(biāo)個(gè)體預(yù)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)船舶細(xì)粒度識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及船舶細(xì)粒度識(shí)別分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；采用基于物理退化建模的多源特征提取方法進(jìn)行特征提取，采用基于時(shí)空一致性對(duì)齊的可判別特...
								
        
							
        
							
						
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      技術(shù)分類(lèi)
      
                  
      
                      
                  
      
                
      
            
      
          
      
      
      
    
      
    
    

























































































































































 
 
    







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