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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種零售柜庫存路徑?jīng)Q策優(yōu)化方法及設(shè)備，包括如下步驟：(1)建立零售柜的庫存路徑優(yōu)化模型，所述庫存路徑優(yōu)化模型以當(dāng)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(shù)，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(fā)明屬于農(nóng)業(yè)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測方法及系統(tǒng)，根據(jù)農(nóng)事操作記錄、氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)以及農(nóng)產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集并篩選出與農(nóng)藥殘留量相關(guān)性的關(guān)鍵特征，形成優(yōu)化后的特征子集；基于優(yōu)化后的特征...
  • 本發(fā)明涉及一種耦合多要素特征的考古遺址預(yù)測方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該耦合多要素特征的考古遺址預(yù)測方法包括：獲取目標區(qū)域的地理要素數(shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)，所述地理要素數(shù)據(jù)包括DEM、土地利用類型和河流水系數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的地理要...
  • 本發(fā)明涉及危險品擴散預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種危化品裝卸泄漏擴散區(qū)域智能預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將危險品泄露擴散數(shù)據(jù)庫中的危險品擴散數(shù)據(jù)進行處理，并劃分為用于多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練集和用于多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的測試集；基于所述...
  • 本發(fā)明提供一種多專家混合模型的決策方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括以下步驟：構(gòu)建多個參數(shù)可學(xué)習(xí)的專家模型；構(gòu)建一個參數(shù)可學(xué)習(xí)的全局模型；獲取多模態(tài)任務(wù)數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)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(huán)境空間關(guān)系推理方法、介質(zhì)、設(shè)備，屬于大模型推理技術(shù)領(lǐng)域。所述環(huán)境空間關(guān)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(wù)規(guī)劃結(jié)果一；其中，所述多個智能體由具有不同系統(tǒng)提示詞...
  • 本發(fā)明涉及基于超網(wǎng)絡(luò)的平衡聯(lián)邦學(xué)習(xí)個性化與泛化方法與系統(tǒng)，包括：在訓(xùn)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(shù)據(jù)分布下的表現(xiàn)。在推理階段，...
  • 本發(fā)明公開了一種面向時變網(wǎng)絡(luò)的通用決策架構(gòu)及方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)無法適應(yīng)對抗環(huán)境中的實時變化、不能在網(wǎng)絡(luò)斷連情況下下級自主產(chǎn)生與上級一致的任務(wù)的問題。其實現(xiàn)方案是：指揮中心將環(huán)境狀態(tài)作為輸入，同時在整體對抗目標約束下生成子任務(wù)；指揮中心使...
  • 本申請涉及分數(shù)階微積分和偏微分方程求解領(lǐng)域，公開了一種新型分數(shù)階子方程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析求解器，包括以下步驟：通過構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將其公式代入分數(shù)階偏微分方程，并利用滿足鏈式法則的Jumarie修正Riemann?Liouville分數(shù)階...
  • 本發(fā)明公開了一種基于CNN?Transformer的短期風(fēng)電功率預(yù)測方法，包括：使用箱線圖代碼檢測原始風(fēng)電數(shù)據(jù)中的異常值，并使用樣條插值法對異常值進行處理，得到預(yù)處理的風(fēng)電數(shù)據(jù)集；構(gòu)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...
  • 本發(fā)明提供一種物理可實現(xiàn)的相機污染對抗補丁生成方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：初始化相機污染補丁的參數(shù)；將訓(xùn)練集中的干凈圖片與相機污染補丁疊加，構(gòu)成對抗樣本；對抗樣本與干凈圖片一起饋送給基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測器，檢測器輸出檢測結(jié)果；根據(jù)檢...
  • 本發(fā)明公開了基于AI的國際遠程翻譯系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括語音輸入模塊、情緒感知模塊、預(yù)測性同聲傳譯模塊、基于少樣本學(xué)習(xí)的語言適應(yīng)模塊、動態(tài)翻譯質(zhì)量評估與反饋模塊、多語言協(xié)同處理模塊，能夠自動識別輸入語言，并在多語言環(huán)境...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型API的文本處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于用戶通過前端用戶界面發(fā)起的內(nèi)容處理請求，檢測內(nèi)容處理請求是否為靜態(tài)處理請求；如果是，通過前端Web服務(wù)器直接響應(yīng)內(nèi)容處理請求，如果否，將請求...
  • 本發(fā)明提供一種基于angular的文件在線識別及在線編輯方法，涉及文件內(nèi)容識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：選擇導(dǎo)入文件模板，模板中已經(jīng)設(shè)置好相應(yīng)字段；分析識別導(dǎo)入的文件模板中的字段并對字段進行分類；編輯字段，選擇將字段的值設(shè)置為特定值類型，特定值...
  • 本發(fā)明實施例提供一種文檔處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取包括體檢套餐的目標文檔，并確定目標文檔的文檔類型；響應(yīng)于確定文檔類型為圖像文檔類型，通過光學(xué)字符識別技術(shù)對目標文檔進行格式轉(zhuǎn)換，得到格式轉(zhuǎn)換后的文檔，其中，格式轉(zhuǎn)換后的文...
  • 本發(fā)明涉及新能源建模等值領(lǐng)域，尤其涉及基于快速DB?SCAN算法且考慮低穿特性的風(fēng)電場等值方法及系統(tǒng)。本方法通過選取機端電壓、有功功率、無功功率、發(fā)電機定子繞組的時間常數(shù)，作為分群指標，能夠兼顧反映穩(wěn)態(tài)運行狀態(tài)與暫態(tài)變化特性并通過理論驗證。...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的醫(yī)療廢物處理監(jiān)控方法，涉及醫(yī)療廢物處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，實時采集滲濾液擴散速率、氣體排放量及土壤濕度數(shù)據(jù)，通過CFD模型仿真，動態(tài)模擬滲濾液和氣體在不同地質(zhì)條件下的擴散規(guī)律，生成填埋場內(nèi)部高風(fēng)險區(qū)域的空間分布圖...
  • 本發(fā)明公開了一種耦合邊界運動的近壁單空泡潰滅數(shù)值模擬方法及裝置，包括：步驟1、將近壁單空泡物理模型引入預(yù)構(gòu)建的外流場中，獲得對應(yīng)的流場物理模型；步驟2、對流場物理模型進行網(wǎng)格劃分；設(shè)置初始條件及流場邊界條件，設(shè)置滿足計算要求的時間步長；步驟...
  • 本發(fā)明涉及一種臨近空間非均勻大氣折射角計算方法，包括：獲取光線在大氣層中的偏折角，獲得折射角模型；確定大氣密度變化，獲取玻爾茲曼統(tǒng)計模型，進一步獲取玻爾茲曼能量分布模型；確定分子動能與勢能，將分子動能與勢能代入玻爾茲曼能量分布模型，獲取距離...
  • 本發(fā)明公開了一種偏航軸承動力學(xué)仿真方法和系統(tǒng)，屬于仿真技術(shù)領(lǐng)域，其中偏航軸承動力學(xué)仿真系統(tǒng)包括計算模塊、建模模塊、第一求解模塊、確定模塊、第二求解模塊和構(gòu)建模塊。通過結(jié)合湍流風(fēng)的三維功率譜密度，將風(fēng)機的氣動、結(jié)構(gòu)等多系統(tǒng)作用進行耦合，獲得偏...
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