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  • 本申請(qǐng)公開了一種SRAF放置方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其中，該SRAF放置方法包括獲取通孔層中目標(biāo)圖形的圖形特征和環(huán)境特征；根據(jù)圖形特征和環(huán)境特征生成交叉特征；根據(jù)圖形特征、環(huán)境特征和交叉特征構(gòu)建多維信息矩陣；將多維信息矩陣輸入至SR...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于人工智能的公文內(nèi)容生成方法、裝置、終端設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括對(duì)第一文本進(jìn)行語句識(shí)別獲得關(guān)鍵句和第一位置；對(duì)關(guān)鍵句進(jìn)行識(shí)別獲得第一詞語和第一類型；根據(jù)第一類型對(duì)第一文本中的第一詞語進(jìn)行詞語替換獲得第二文本；根據(jù)第...
  • 本發(fā)明屬于報(bào)告自動(dòng)生成領(lǐng)域，具體是指一種基于大數(shù)據(jù)的AI報(bào)告自動(dòng)生成方法，方法包括原文種類識(shí)別、原文分塊、知識(shí)圖譜構(gòu)建、記憶融合和全局聚合。本方案通過包含用戶閱讀習(xí)慣的眼動(dòng)特征預(yù)測用戶興趣句子，替代人工規(guī)則，實(shí)現(xiàn)報(bào)告的個(gè)性化配置，通過識(shí)別原...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的輔助投標(biāo)方法，屬于輔助投標(biāo)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、通過爬蟲抓取招標(biāo)文本，并對(duì)招標(biāo)文本進(jìn)行預(yù)處理；S2、序列標(biāo)注：構(gòu)建引入注意力機(jī)制的BERT?BILSTM?CRF融合模型，并利用構(gòu)建的引入注意力機(jī)制的BE...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提出視覺問答多模態(tài)大模型建立方法和裝置。方法包括：A1、獲取第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，每一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：至少一訓(xùn)練圖像、一復(fù)雜提示詞和一最佳回答；復(fù)雜提示詞包括問題，還包括背景文本、約束指令二者中的至少之一；A2、從第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中抽取...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的任務(wù)處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)來自于用戶端的推理任務(wù)請(qǐng)求，生成第一提示文本；通過大語言模型，基于第一提示文本，生成第一腳本；通過腳本執(zhí)行器執(zhí)行第一腳本，得到第一執(zhí)行結(jié)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的城市人口流動(dòng)預(yù)測方法，該方法采集并預(yù)處理移動(dòng)設(shè)備位置數(shù)據(jù)、公共交通刷卡數(shù)據(jù)和POI點(diǎn)位數(shù)據(jù)，提取時(shí)間和空間特征，計(jì)算區(qū)域吸引力系數(shù)、區(qū)域間距離衰減函數(shù)、區(qū)域連通性矩陣、時(shí)間動(dòng)態(tài)參數(shù)和外部影響參數(shù)，構(gòu)建綜合人口流...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的火情監(jiān)控與預(yù)測方法，屬于人工智能與災(zāi)害防控領(lǐng)域。所述方法基于智能化手段對(duì)火災(zāi)進(jìn)行早期檢測、實(shí)時(shí)監(jiān)控、準(zhǔn)確預(yù)測以及迅速響應(yīng)；包括火情風(fēng)險(xiǎn)度、火勢蔓延度、火情危害度、環(huán)境影響因子及應(yīng)急響應(yīng)度等多項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算...
  • 本發(fā)明涉及環(huán)境建模技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于人工智能的碳核算方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取碳排放源速率、風(fēng)向、氣流強(qiáng)度，設(shè)定時(shí)間步長，計(jì)算碳擴(kuò)散軌跡空間分布，調(diào)用氣流影響范圍計(jì)算碳分子的擴(kuò)散路徑。本發(fā)明中，通過多源數(shù)據(jù)融合與動(dòng)態(tài)計(jì)算，碳排放擴(kuò)散路...
  • 本申請(qǐng)公開了一種一體化平臺(tái)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)方法、設(shè)備及財(cái)稅一體化平臺(tái)，其方法包括：RPA模塊將多源數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，識(shí)別結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的財(cái)務(wù)信息；RPA模塊對(duì)財(cái)務(wù)信息進(jìn)行分類排序，確定分類排序后的財(cái)務(wù)信息的處理順序；CL模塊根據(jù)處理順序，分析...
  • 本申請(qǐng)公開了一種煤礦綜采的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、系統(tǒng)、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過智能化監(jiān)測、預(yù)警與處理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)支架狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與精準(zhǔn)控制，有效保護(hù)工作人員的生命健康安全。本申請(qǐng)方法包括：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)提取目標(biāo)特征；根據(jù)目標(biāo)特征訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，以得到...
  • 本發(fā)明提供了一種結(jié)合隨機(jī)森林算法的城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法，屬于城市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)多源城市數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與空間對(duì)齊，構(gòu)建了包含自然因子和人類活動(dòng)要素的特征集。利用多元回歸和ARIMA模型篩選與生態(tài)響應(yīng)顯著相...
  • 本發(fā)明公開了一種單位乘客的公交碳排放因子預(yù)測方法、設(shè)備、介質(zhì)，所述方法包括：構(gòu)建公交站點(diǎn)級(jí)影響因素、公交鏈路級(jí)影響因素、公交線路級(jí)影響因素；將公交站點(diǎn)級(jí)影響因素、公交鏈路級(jí)影響因素、公交線路級(jí)影響因素作為輸入因素，經(jīng)路由機(jī)制處理，計(jì)算每一輸...
  • 本申請(qǐng)屬于城市規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市更新規(guī)劃方案的動(dòng)態(tài)調(diào)整方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：通過無人機(jī)常態(tài)化巡航拍攝獲取城市街景視頻數(shù)據(jù)；對(duì)城市街景視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并從預(yù)處理后的城市街景視頻數(shù)據(jù)中識(shí)別建筑立面破損信息和交通信息，評(píng)估建...
  • 本發(fā)明涉及交通運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種可代替PEMS試驗(yàn)的超排重型車遠(yuǎn)程識(shí)別方法及裝置，其中，方法包括：獲取重型車的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和目標(biāo)平臺(tái)下發(fā)的遠(yuǎn)傳數(shù)據(jù)；根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算重型車的第一排放平均值，利用多種評(píng)估方法和遠(yuǎn)傳數(shù)據(jù)計(jì)算重型車的第二排放平...
  • 本發(fā)明涉及交通運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車輛排放異常檢測和溯源方法、裝置和電子設(shè)備，包括：將當(dāng)前運(yùn)行工況和當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入至動(dòng)態(tài)閾值模型得到第一檢測結(jié)果，且輸入至排放預(yù)測模型得到第二檢測結(jié)果；在第一檢測結(jié)果和第二檢測結(jié)果不滿足預(yù)設(shè)判定車輛排...
  • 本申請(qǐng)公開了一種無人快遞站取件方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及無人快遞站取件技術(shù)領(lǐng)域，所述無人快遞站取件方法，包括：采集無人快遞站內(nèi)的客戶身份信息，核查所述客戶身份信息是否存在對(duì)應(yīng)的預(yù)約取件請(qǐng)求；若所述客戶身份信息存在所述預(yù)約取件請(qǐng)求...
  • 本發(fā)明公開了面向全周期管理的物資參數(shù)數(shù)字化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字化處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定多個(gè)物資管理節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行周期監(jiān)測，獲得物資的全周期參數(shù)集；將多個(gè)物資管理節(jié)點(diǎn)與多階段物資參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，生成物資參數(shù)管理網(wǎng)；遍歷物資參數(shù)管理網(wǎng)進(jìn)行數(shù)字化...
  • 本發(fā)明涉及一種跨境支付處理方法，屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領(lǐng)域，所述方法包括：對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行各次訓(xùn)練操作以獲得跨境支付智能鑒定模型；采用跨境支付智能鑒定模型根據(jù)當(dāng)前跨境支付請(qǐng)求中的賣方在多次...
  • 本發(fā)明涉及服裝匹配與定制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于非量體智能尺碼匹配的服裝定制導(dǎo)購方法，包括以下步驟：S101，獲取用戶輸入的非量體基礎(chǔ)信息；S102，基于用戶的非量體基礎(chǔ)信息，通過預(yù)設(shè)的體征參數(shù)映射模型計(jì)算并校正后，得到用戶的凈體尺寸；S1...
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