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最新專利技術(shù)
  • 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...
  • 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(biāo)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(biāo)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...
  • 本申請公開了一種基于圖論關(guān)聯(lián)分析的房屋質(zhì)量問題檢測方法及系統(tǒng)，具有優(yōu)點：建立了關(guān)聯(lián)圖模型，通過整合施工過程、材料和維護數(shù)據(jù)，動態(tài)識別高風(fēng)險節(jié)點，提供了因素間的相互關(guān)系圖，提升了對潛在風(fēng)險的識別，能實時調(diào)整節(jié)點權(quán)重和邊關(guān)聯(lián)強度，確保對質(zhì)量進行...
  • 本發(fā)明公開一種基于流域生態(tài)安全復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)修復(fù)量化方法，包括：S1:獲取目標(biāo)區(qū)域多時序的流域多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)；S2:以網(wǎng)格作為評價單元，建立流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評價體系，得到生態(tài)安全功能時空變化特征；S3:分析流域生態(tài)用地規(guī)模時空變化特征...
  • 本發(fā)明公開了一種基于等值權(quán)重的氣候舒適度改進方法，涉及氣候舒適度的技術(shù)領(lǐng)域，一種基于等值權(quán)重的氣候舒適度改進方法,包括以下步驟：確認(rèn)影響因子并分類、影響因子的初步處理、影響因子的分區(qū)統(tǒng)計與分級及基于等值權(quán)重的改進氣候舒適度指數(shù)計算。本申請在...
  • 本發(fā)明提供一種森林資源長期固定監(jiān)測樣地抽樣和建設(shè)方法。所述森林資源長期固定監(jiān)測樣地抽樣方法包括以下步驟：步驟A1：以區(qū)域地圖和邊界，結(jié)合現(xiàn)有的森林群落分布資料，制成區(qū)域尺度上的植被分布圖；步驟A2：根據(jù)監(jiān)測樣地布設(shè)的數(shù)量和密度需要，將區(qū)域地...
  • 本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的雪崩災(zāi)害對道路影響的評估方法及裝置，涉及災(zāi)害應(yīng)對技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取監(jiān)測區(qū)域的雪崩歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)；根據(jù)雪崩前積雪體地形參數(shù)、雪崩前積雪體物理學(xué)參數(shù)建立雪崩災(zāi)害影響預(yù)測模型；根據(jù)雪崩災(zāi)害影響特征、道路定位數(shù)據(jù)以及雪...
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的停車訂單分析方法和系統(tǒng)，涉及停車訂單分析技術(shù)領(lǐng)域，具體包括以下步驟：對生成的各條離場路徑的路徑負(fù)載指數(shù)和路徑?jīng)_突風(fēng)險系數(shù)構(gòu)建負(fù)載沖突模型，生成各條離場路徑的負(fù)載沖突系數(shù)，并在生成后進行分析，判斷停車場的離場路徑負(fù)載分...
  • 本發(fā)明涉及資源規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于消防車的消防空間規(guī)劃管理方法及系統(tǒng)，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(shù)據(jù)，計算每個消防站當(dāng)前的響應(yīng)時間。本發(fā)明中，通過安裝在消防車上的傳感器，實現(xiàn)了對消防車輛...
  • 本發(fā)明公開一種嵌入深度強化學(xué)習(xí)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(qū)，基于當(dāng)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(biāo)函數(shù)；然后，對所建立的數(shù)學(xué)模型進行魯棒對等轉(zhuǎn)換，將不確定性模型轉(zhuǎn)化為確定性模型，...
  • 本發(fā)明是一種用于寒地新能源系統(tǒng)的電熱氫多能流協(xié)同管理系統(tǒng)及方法。本發(fā)明涉及多能流系統(tǒng)能源供給優(yōu)化領(lǐng)域，本發(fā)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(zhuǎn)化、輸運與儲存過程中的耦合規(guī)律，實現(xiàn)不同品位能源的梯級利用，充分發(fā)揮多能流間...
  • 本發(fā)明公開了一種公路養(yǎng)護封道施工安全管理方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，涉及公路施工管理領(lǐng)域。該方法包括：獲取公路的各子區(qū)域的路面老化程度，并獲取各子區(qū)域外的預(yù)設(shè)范圍在多個預(yù)設(shè)施工周期的車流量時間序列；根據(jù)各子區(qū)域的路面老化程度確定各子區(qū)域的路面老...
  • 本發(fā)明提供一種卷煙的輔材參數(shù)確定方法、裝置及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取用戶輸入的卷煙需求；基于預(yù)先構(gòu)建的約束空間確定與所述卷煙需求對應(yīng)的目標(biāo)輔材參數(shù)；將所述目標(biāo)輔材參數(shù)顯示。在本發(fā)明實施例中，預(yù)先構(gòu)建約束空間，以通過模擬退火算法在優(yōu)化過程...
  • 本發(fā)明公開了一種智能酒店客房房間調(diào)度系統(tǒng)及酒店管理方法，涉及酒店管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括中心云、邊緣節(jié)點、酒店管理設(shè)備和智能終端；中心云包括調(diào)度層和數(shù)據(jù)層；邊緣節(jié)點包括決策層、樣本層和采集層；決策層包括調(diào)度模型、評價函數(shù)算法，樣本層包括生成...
  • 本發(fā)明提供一種可視化調(diào)度系統(tǒng)的組織架構(gòu)調(diào)整系統(tǒng)，涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過設(shè)置基礎(chǔ)數(shù)據(jù)單元的標(biāo)識符調(diào)整基礎(chǔ)數(shù)據(jù)單元的類型得到設(shè)備或組織架構(gòu)并分配至預(yù)先配置的未分配組織架構(gòu)下；對各設(shè)備的分配對各組織架構(gòu)的分配；對于各組織架構(gòu)，將組織架構(gòu)...
  • 本申請?zhí)峁┑囊环N基于語音識別的機器人智能控制方法與裝置，涉及機器人技術(shù)領(lǐng)域。將每一層電梯的預(yù)測等待時長、餐飲物品需要配送的房間號的集合，輸入到預(yù)訓(xùn)練的配送策略確定模型中，確定N個配送機器人將所有待配送餐飲物品被配送完后，所花總時長最小的餐飲...
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