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								      本申請?zhí)岢鲆环N知識庫與知識圖譜相結(jié)合的文本分析方法和系統(tǒng)，其中，方法包括：針對每個未登錄詞匯，在分詞序列的至少兩個分詞片段中查找與所述未登錄詞匯相關(guān)的類似字段，將分詞序列中的類似字段替換為未登錄詞匯，得到優(yōu)化分詞序列；將所述優(yōu)化分詞序列轉(zhuǎn)換...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掃碼工裝，該掃碼工裝包括：承載組件，用于放置柔性工件，設(shè)置有用于在平面方向調(diào)節(jié)位置的結(jié)構(gòu)和限位結(jié)構(gòu)，以在不施加壓緊力的條件下定位承載組件的位置；掃碼組件，安裝于承載組件上，掃碼組件包括成像裝置和用于調(diào)節(jié)其空間位置的三維調(diào)節(jié)結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請適用于圖數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種圖關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，獲取業(yè)務(wù)系統(tǒng)的圖數(shù)據(jù)，以及確定目標任務(wù)所對應(yīng)的目標屬性、對應(yīng)目標屬性的目標節(jié)點標簽；根據(jù)目標屬性和目標節(jié)點標簽，獲取參考圖模式；從圖數(shù)據(jù)中確定出與參考圖模式匹配...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多模態(tài)超短期光伏發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)和方法，通過設(shè)置圖像序列預(yù)測模塊，采用基于門控循環(huán)算法來逐步提取歷史圖像特征，相比其他方法更加適合處理序列數(shù)據(jù)，因此可以得到更加準確的歷史運動特征。此外，圖像序列預(yù)測模塊還采用基于擴散模型的方法...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的單品倉儲需求預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及智能倉儲管理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在多源數(shù)據(jù)庫中提取單品關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用NLP和知識圖譜提取語義標簽；激活倉儲需求的顯隱耦合因子模型，顯隱耦合因子模型包括顯隱因子提取層和顯隱...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種垃圾分類行為數(shù)據(jù)可視化分析管理系統(tǒng)及方法，包括：依據(jù)壓力數(shù)據(jù)和厚度數(shù)據(jù)確定分類垃圾桶的相應(yīng)擠壓面所對應(yīng)的瞬時壓力?厚度變化率；依據(jù)瞬時壓力?厚度變化率與預(yù)定值的關(guān)系得到并向分類垃圾桶發(fā)送相應(yīng)擠壓面停止擠壓的指令，使其停止擠壓；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于農(nóng)業(yè)多場景的碳匯動態(tài)監(jiān)測調(diào)控系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)碳匯監(jiān)測領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊獲取作物交界區(qū)域預(yù)設(shè)采樣點的碳通量原始數(shù)據(jù)、作物生理狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)及歷史標準趨勢數(shù)據(jù)。特征構(gòu)建模塊基于時間滑動窗口處理原始數(shù)據(jù)，生成復(fù)合趨勢特征向量與標...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了鋁軋制多工序生產(chǎn)排產(chǎn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于生產(chǎn)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于構(gòu)建的鋁軋制生產(chǎn)線數(shù)字孿生模型，結(jié)合生產(chǎn)工序邏輯關(guān)系與約束條件，構(gòu)建鋁軋制工序動態(tài)圖模型；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取動態(tài)圖特征，生成融合局部與全局信息的狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種床墊生產(chǎn)線調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域，通過構(gòu)建生產(chǎn)要素依賴關(guān)系圖譜并評估不同調(diào)度方案下的風(fēng)險預(yù)期損失，從而確定最優(yōu)調(diào)度方案，具有能夠系統(tǒng)性地考量并應(yīng)對復(fù)雜依賴關(guān)系，避免或減少特殊物料錯配、特殊工藝條件失效、并行生產(chǎn)失調(diào)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大數(shù)據(jù)的礦區(qū)作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，包括作業(yè)特征構(gòu)建模塊、強度標簽生成模塊、密度突變識別模塊、節(jié)奏類型判定模塊、作業(yè)時序排序模塊。本發(fā)明，通過構(gòu)建運輸設(shè)備作業(yè)行為數(shù)據(jù)并提取載重變化與駐留時間的均值組合，在多礦區(qū)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供智慧環(huán)衛(wèi)廢棄垃圾回收方法及系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過智能分類終端的穿透式射頻單元解析容器本征標識碼，并獲取垃圾質(zhì)量數(shù)據(jù)流，生成原始時空觀測集；步驟2，將原始時空觀測集輸入邊緣計算節(jié)點，根據(jù)預(yù)設(shè)的環(huán)衛(wèi)本體...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及儲能電站運維技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種儲能電站風(fēng)險評估方法及系統(tǒng)，通過獲取儲能電站的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，該運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集合涵蓋多個設(shè)備監(jiān)測序列，每個設(shè)備監(jiān)測序列均包含儲能設(shè)備的電氣參數(shù)及環(huán)境參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用風(fēng)險特征提取從運行狀態(tài)數(shù)據(jù)中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了海底巖溶地層隧道盾構(gòu)數(shù)據(jù)監(jiān)測分析方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集盾構(gòu)施工機械參數(shù)、巖溶地層聲發(fā)射信號及海水滲透壓數(shù)據(jù)；將盾構(gòu)施工機械參數(shù)、巖溶地層聲發(fā)射信號及海水滲透壓數(shù)據(jù)基于滲流?應(yīng)力耦合約束，通過裂隙網(wǎng)絡(luò)滲透張量反演生成水力連...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)融合感知的機器狗巡檢邊坡災(zāi)害風(fēng)險評估方法、裝置和存儲介質(zhì)，涉及邊坡災(zāi)害評估領(lǐng)域，包括：獲取多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)；對多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)進行時空對齊處理后轉(zhuǎn)換至體素坐標系；對時空對齊后的多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)進行特征提取，將各提取特征映射至統(tǒng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦井領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的金屬礦山井下充填體質(zhì)量智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法。包括：采集原始測量值，利用基于卡爾曼濾波的傳感器集群互校驗技術(shù)，對接收到的原始測量值進行自動校準，僅對檢測到漂移、失效的原始測量值進行互校驗修復(fù)，得到校準...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N區(qū)域風(fēng)險預(yù)警方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及電力安全管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對采集組件連續(xù)采集的多幀圖像進行移動對象檢測，得到移動對象在包含移動對象的每幀目標圖像中對應(yīng)的第一位姿信息；基于第一位姿信息，將移動對象映射...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于動態(tài)知識圖譜的企業(yè)數(shù)據(jù)風(fēng)險處理方法及系統(tǒng)，通過采集企業(yè)運行過程中產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)流，提取實時數(shù)據(jù)流中的實體對象與關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成初始節(jié)點與初始邊。接收風(fēng)險處理請求，根據(jù)風(fēng)險屬性標識從動態(tài)知識圖譜中定位目標實體對應(yīng)的初始節(jié)點，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于水利工程的質(zhì)量安全風(fēng)險管理方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)險管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取水利工程的壩面施工圖并進行分割，分析每個施工塊的多維圖像特征以確定施工狀態(tài)；若施工狀態(tài)為攤鋪狀態(tài)，則激活嵌套管理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)層進行攤鋪風(fēng)險分析，當攤鋪風(fēng)險...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及云倉儲智能管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于AI的云倉儲智能庫存預(yù)測與動態(tài)調(diào)撥系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器全域覆蓋，可以實現(xiàn)云倉儲對應(yīng)所有倉儲端的秒級同步，并根據(jù)全鏈路同步模型對倉儲端的庫存需求進行推演，與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的庫存需求預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于工況數(shù)據(jù)的特種設(shè)備損傷智能監(jiān)測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。采用孤立森林算法，進行高敏感度異常預(yù)篩選；應(yīng)用補丁嵌入機制，生成時序特征向量；檢索相關(guān)機理向量，生成混合序列；通過多輪自注意力計算和信息融合，生成狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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