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								      本發(fā)明公開了一種指揮滅火救援系統(tǒng)及方法，涉及智能消防技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：基于消防大數(shù)據(jù)一張圖方式構(gòu)建的客戶端，以及消防云端數(shù)據(jù)庫；客戶端包括登錄系統(tǒng)、指揮系統(tǒng)及維護系統(tǒng)；消防云端數(shù)據(jù)庫包括賬號數(shù)據(jù)庫、Web數(shù)據(jù)庫、一張圖數(shù)據(jù)庫、火場信息數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)險分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的車輛運輸過程中的風(fēng)險實時預(yù)警評估方法。本發(fā)明的方法包括：采用時變卡爾曼濾波模型，評估并量化表征駕駛員操縱意圖與車輛動態(tài)反饋之間偏差的駕駛狀態(tài)偏離度；將車輛IMU數(shù)據(jù)與貨物壓力分布數(shù)據(jù)輸入至...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于框架柱施工的組合操作平臺快速調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及快速調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：圖劃平臺模塊，用于使用雙深度Q網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合目標場地圖像數(shù)據(jù)和施工計劃制定平臺移動方案。柱特適配分段模塊，用于根據(jù)操作平臺功能和框架柱特征數(shù)據(jù)制定適配...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于干旱區(qū)水量調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于河損模擬的干旱區(qū)水量調(diào)配方法，包括：根據(jù)干旱區(qū)內(nèi)流域的實測徑流數(shù)據(jù)，計算流域的實測河損量；根據(jù)流域的水文氣象特征及其對應(yīng)的實測河損量，構(gòu)建流域的河損預(yù)測模型；根據(jù)河損預(yù)測模型對流域進行河損預(yù)測...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于公共交通出行服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種公共交通出行服務(wù)大數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，包括：接入異構(gòu)公共交通數(shù)據(jù)，校準坐標偏差，融合實時氣象事件，生成時空網(wǎng)格實體；根據(jù)四維權(quán)益規(guī)則構(gòu)建優(yōu)先級決策樹和規(guī)則匹配邏輯，生成帶權(quán)屬標簽的調(diào)度向量...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實時數(shù)據(jù)的煤場庫存調(diào)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(chǔ)數(shù)據(jù)；所述邊緣計算層，能夠?qū)Ω兄獙拥臄?shù)據(jù)進行收集并清洗，能提取環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)的特征向量；能構(gòu)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(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于多維度功能權(quán)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(jié)合AHP?熵權(quán)法，按場地類型動態(tài)調(diào)節(jié)權(quán)重，結(jié)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(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，屬于能源管理技術(shù)領(lǐng)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(yīng)的優(yōu)先級調(diào)整系數(shù)；基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于孿生技術(shù)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(shù)領(lǐng)域，具體包括：將策略調(diào)整時段在當(dāng)前日期的前期時段中的策略調(diào)整時段作為影響時段，基于影響時段的分布數(shù)據(jù)，確定策略調(diào)整時段不存在功率不足風(fēng)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(shù)領(lǐng)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(zhì)數(shù)據(jù)進行標準化處理與特征提取，得到水質(zhì)特征參數(shù)集合；基于多源水質(zhì)數(shù)據(jù)和水質(zhì)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(yīng)風(fēng)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(yù)警方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的對比策略將第一特征圖像與預(yù)設(shè)的各個標準特征圖像進行對比，得到當(dāng)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(jù)融合的工程質(zhì)量分析系統(tǒng)及方法，涉及工程質(zhì)量分析技術(shù)領(lǐng)域，包括工程質(zhì)量分析平臺，所述工程質(zhì)量分析平臺通信連接有如下模塊，其中：多源數(shù)據(jù)融合模塊，用于從施工現(xiàn)場采集包括圖像數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及BIM模型數(shù)據(jù)的多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山巡檢技術(shù)領(lǐng)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(yīng)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(shù)領(lǐng)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(jù)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(yù)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(wǎng)的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備，涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于設(shè)備運行參數(shù)、生產(chǎn)計劃信息，收集生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)；構(gòu)建工廠數(shù)字孿生模型，確定設(shè)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(shè)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(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標領(lǐng)域內(nèi)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，將不同模態(tài)樣本數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建得到領(lǐng)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(zhì)量的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使得通用大...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于自適應(yīng)PID?注意力的元學(xué)習(xí)欺詐檢測步長優(yōu)化方法，該方法通過內(nèi)循環(huán)基于PID控制參數(shù)調(diào)整動態(tài)學(xué)習(xí)率，外循環(huán)基于對應(yīng)內(nèi)循環(huán)更新的任務(wù)參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù)；后續(xù)基于任務(wù)參數(shù)初始化后的元學(xué)習(xí)框架對新型欺詐任務(wù)的動態(tài)學(xué)習(xí)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(cè)部署的迭代式量化感知訓(xùn)練方法，可應(yīng)用于大語言模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過比例調(diào)度器按訓(xùn)練階段動態(tài)分配權(quán)重量化比例，避免對關(guān)鍵參數(shù)的過度壓縮，減少端側(cè)設(shè)備因低精度計算導(dǎo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jù)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(wǎng)定位系統(tǒng)，包括：手持式RFID閱讀器，RFID標簽，無線設(shè)備，運算服務(wù)器；手持式RFID閱讀器分別與RFID標簽、無線設(shè)備、運算服務(wù)器無線通信，RFID標簽與無線設(shè)備無線通信；手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
								
        
							
        
							
						
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