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  • 本發明公開了一種公路養護封道施工安全管理方法、裝置、介質和設備，涉及公路施工管理領域。該方法包括：獲取公路的各子區域的路面老化程度，并獲取各子區域外的預設范圍在多個預設施工周期的車流量時間序列；根據各子區域的路面老化程度確定各子區域的路面老...
  • 本發明是一種用于寒地新能源系統的電熱氫多能流協同管理系統及方法。本發明涉及多能流系統能源供給優化領域，本發明通過對電、熱、氫等各種能源進行耦合，明確電熱氫多能流在轉化、輸運與儲存過程中的耦合規律，實現不同品位能源的梯級利用，充分發揮多能流間...
  • 本發明公開一種嵌入深度強化學習的自動化碼頭進口集裝箱箱位分配方法。該方法包括：首先，對于提箱區，基于當批集裝箱的總處理時間和未來所有集裝箱的翻箱總時間，建立目標函數；然后，對所建立的數學模型進行魯棒對等轉換，將不確定性模型轉化為確定性模型，...
  • 本發明涉及資源規劃技術領域，具體為一種基于消防車的消防空間規劃管理方法及系統，包括以下步驟：基于安裝在消防車上的傳感器，收集消防車輛的位置、速度和水量數據，計算每個消防站當前的響應時間。本發明中，通過安裝在消防車上的傳感器，實現了對消防車輛...
  • 本發明公開了基于大數據的停車訂單分析方法和系統，涉及停車訂單分析技術領域，具體包括以下步驟：對生成的各條離場路徑的路徑負載指數和路徑沖突風險系數構建負載沖突模型，生成各條離場路徑的負載沖突系數，并在生成后進行分析，判斷停車場的離場路徑負載分...
  • 本發明提供了基于深度學習的雪崩災害對道路影響的評估方法及裝置，涉及災害應對技術領域，方法包括：獲取監測區域的雪崩歷史監測數據；根據雪崩前積雪體地形參數、雪崩前積雪體物理學參數建立雪崩災害影響預測模型；根據雪崩災害影響特征、道路定位數據以及雪...
  • 本發明提供一種森林資源長期固定監測樣地抽樣和建設方法。所述森林資源長期固定監測樣地抽樣方法包括以下步驟：步驟A1：以區域地圖和邊界，結合現有的森林群落分布資料，制成區域尺度上的植被分布圖；步驟A2：根據監測樣地布設的數量和密度需要，將區域地...
  • 本發明公開了一種基于等值權重的氣候舒適度改進方法，涉及氣候舒適度的技術領域，一種基于等值權重的氣候舒適度改進方法,包括以下步驟：確認影響因子并分類、影響因子的初步處理、影響因子的分區統計與分級及基于等值權重的改進氣候舒適度指數計算。本申請在...
  • 本發明公開一種基于流域生態安全復雜網絡的生態修復量化方法，包括：S1:獲取目標區域多時序的流域多源異構空間數據；S2:以網格作為評價單元，建立流域生態系統服務功能評價體系，得到生態安全功能時空變化特征；S3:分析流域生態用地規模時空變化特征...
  • 本申請公開了一種基于圖論關聯分析的房屋質量問題檢測方法及系統，具有優點：建立了關聯圖模型，通過整合施工過程、材料和維護數據，動態識別高風險節點，提供了因素間的相互關系圖，提升了對潛在風險的識別，能實時調整節點權重和邊關聯強度，確保對質量進行...
  • 本發明公開了一種零售柜庫存路徑決策優化方法及設備，包括如下步驟：(1)建立零售柜的庫存路徑優化模型，所述庫存路徑優化模型以當前計劃期的庫存成本、缺貨成本和車輛路徑成本之和最低為目標函數，以補貨約束、最大庫存水平約束、車輛容量約束、零售柜流平...
  • 本發明屬于農業檢測技術領域，公開了一種基于人工智能的農產品農藥殘留檢測方法及系統，根據農事操作記錄、氣象監測數據、環境監測數據以及農產品圖像數據，構建多源異構數據集并篩選出與農藥殘留量相關性的關鍵特征，形成優化后的特征子集；基于優化后的特征...
  • 本發明涉及一種耦合多要素特征的考古遺址預測方法及裝置，屬于數據處理技術領域，其中，該耦合多要素特征的考古遺址預測方法包括：獲取目標區域的地理要素數據和遙感影像數據，所述地理要素數據包括DEM、土地利用類型和河流水系數據；基于預處理后的地理要...
  • 本發明涉及危險品擴散預測技術領域，具體涉及一種?；费b卸泄漏擴散區域智能預測方法及系統，包括以下步驟：將危險品泄露擴散數據庫中的危險品擴散數據進行處理，并劃分為用于多通道卷積神經網絡訓練的訓練集和用于多通道卷積神經網絡測試的測試集；基于所述...
  • 本發明提供一種多專家混合模型的決策方法、系統、存儲介質和程序產品，屬于計算機技術領域。其中方法包括以下步驟：構建多個參數可學習的專家模型；構建一個參數可學習的全局模型；獲取多模態任務數據集，分別訓練各個專家模型和全局模型，得到全局模型和各個...
  • 一種基于多智能體辯論的環境空間關系推理方法、介質、設備，屬于大模型推理技術領域。所述環境空間關系推理方法包括：接收外部指令信息；基于外部指令信息，控制多個智能體獨立進行分析，輸出各自的任務規劃結果一；其中，所述多個智能體由具有不同系統提示詞...
  • 本發明涉及基于超網絡的平衡聯邦學習個性化與泛化方法與系統，包括：在訓練階段，靈活切換個性化與泛化階段，通過聚合嵌入向量生成泛化模型，提升模型整體的泛化性能；同時，使用客戶端嵌入向量生成個性化模型，增強模型在特定數據分布下的表現。在推理階段，...
  • 本發明公開了一種面向時變網絡的通用決策架構及方法，主要解決現有技術無法適應對抗環境中的實時變化、不能在網絡斷連情況下下級自主產生與上級一致的任務的問題。其實現方案是：指揮中心將環境狀態作為輸入，同時在整體對抗目標約束下生成子任務；指揮中心使...
  • 本申請涉及分數階微積分和偏微分方程求解領域，公開了一種新型分數階子方程神經網絡解析求解器，包括以下步驟：通過構建全連接神經網絡模型，將其公式代入分數階偏微分方程，并利用滿足鏈式法則的Jumarie修正Riemann?Liouville分數階...
  • 本發明公開了一種基于CNN?Transformer的短期風電功率預測方法，包括：使用箱線圖代碼檢測原始風電數據中的異常值，并使用樣條插值法對異常值進行處理，得到預處理的風電數據集；構建包括兩個編碼器和一個解碼層的混合模型；兩個編碼器分別為C...
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