本技术公开了遥感识别头花蓼植物指示铜矿的找矿方法、系统及设备，属于遥感找矿技术领域。包括:获取目标区域内的遥感数据，建立头花蓼植物和与铜矿相关蚀变矿物的光谱数据库；利用光谱数据分析处理技术，精细识别头花蓼植物及其分布特征；结合雷达、多光谱和高光谱遥感数据，进行目标区域内的构造‑蚀变矿物识别和精细填图；融合头花蓼植物及其分布信息和构造‑蚀变矿物填图成果，建立基于头花蓼植物指示铜矿的找矿预测模型，圈定目标区域内的铜矿异常，对预测结果进行深度学习方法验证；综合多源数据及实地调查，进一步验证预测靶区，优化找矿模型。本发明能够降低成本、提高效率和准确度、简化找矿流程。

 本技术公开了一种基于作业平衡器的集装箱码头资源统筹优化方法，包括:基于岸桥场桥作业时间精算数据构建岸桥场桥作业时间精算逻辑模型，提前设置作业平衡器强制约束，设置资源配置规则，基于约束以及规则构建作业平衡器决策算法，调用岸桥场桥作业时间精算逻辑模型获得最优效率。达到通过作业平衡器实现港口资源的统筹优化，达到效率与效益的平衡决策，提升集装箱码头在资源管理和作业优化方面能力的目的。

 本文涉及云计算和分布式计算领域，公开了一种基于人工智能算法的云端数据处理系统，包括数据输入模块、任务分解模块、资源调度模块、并行计算模块和结果重构模块；数据输入模块接收高维数据，将其转换为张量结构；任务分解模块对张量进行分解，生成核心张量和正交矩阵，并生成多个子任务；资源调度模块对子任务进行资源分配和调度，最小化任务执行时间和资源消耗；并行计算模块分配子任务至计算节点执行，保证任务执行顺序；结果重构模块对子任务执行结果进行合并和校验，生成最终计算结果。本技术有效提高了云端数据处理的效率和资源利用率，确保计算结果的准确性与一致性，适用于人工智能训练、大规模数据分析及科学计算等领域。

 本技术提供基于GLM‑4的无标注课程知识点图谱构建方法及系统，方法包括:生成知识点图谱的第一层次结构；根据第一层次结构，对章节及下属各级标题进行文档分割操作，得到章节独立单元、分级标题独立单元；进行数据清洗操作，得到预处理章节独立单元、预处理标题独立单元；进行知识点获取操作，调用GLM‑4模型的应用程序编程接口API，并给定prompt指令，据以利用GLM‑4模型，从预处理章节独立单元、预处理标题独立单元中，提取得到符合大纲知识点；利用GLM‑4模型进行噪声去除操作，得到去噪数据；通过余弦相似度算法进行比对；构建知识图谱。本发明解决了知识点图谱在粒度上过于细化，导致知识难以理解的技术问题。

 本技术涉及一种知识追踪方法、装置、设备及存储介质，其中，所述知识追踪方法包括:统计输入的数据并将其归类；根据题目与知识点的关联关系以及对应的嵌入矩阵构建基础图；结合基础图与在线增广函数得到在线增广图；根据在线增广图生成在线表示；根据在线表示预测得到题目的预测初始特征；将多种属性的特征融合得到交互特征；根据交互特征与题目的预测初始特征提取知识状态得到隐式知识状态；细化隐式知识状态得到模型预测值。采用本发明所述的知识追踪方法可以兼顾多方面的学习特征，能够更加准确地预测学生未来的学习情况。

 本技术公开一种超磁致伸缩材料磁滞特性的模型参数辨识方法，采用非线性Jiles‑Atherton模型对磁滞特性进行描述，通过构建数学模型，得到磁致伸缩材料的磁滞回线；采用基于纵横交叉策略改进的北极海雀优化算法对超磁致伸缩材料的磁滞特性进行参数辨识，并利用纵横交叉策略以改进北极海雀优化算法，提高算法的全局寻优与局部寻优能力；本发明所提模型参数辨识方法设计简单、迭代效率高、能够替代大量人工整定参数的试验，快速得到磁滞模型的最优解，为超磁致伸缩材料的工程化应用提供理论指导。

 本技术为一种特征融合图神经网络的短期住宅用电量预测方法，属于电力系统短期用电量预测技术领域。其解决了传统方法在捕捉时空依赖关系和特征融合方面的不足，主要技术要点包括:采集并预处理真实世界公开的住宅历史用电量数据及辅助特征数据，通过输入模型分别进行处理；搭建并行时间卷积结构；通过逆向三模态因子分析法构建三维动态邻接矩阵；设计多特征融合模块，将辅助特征的时空关系动态引入到主特征预测中；引入残差连接与跳跃连接结构，最终构建多特征融合时空图神经网络模型，并通过评价指标验证模型的有效性。结果表明，本发明可以提升电力调度与能耗管理的精准性，为智能电网和可再生能源管理提供技术支撑。

 本技术公开了一种基于张量学习的多视图智能印章管控方法，属于张量计算和数据挖掘技术领域；包括为:收集数据并对数据进行处理；采用张量奇异值分解对数据进行分解，获取张量核范数；构建基于张量低秩学习的多视图子空间聚类模型，优化亲和度矩阵的表示；利用优化后的亲和度矩阵进行实时谱聚类，对异常使用模式进行预警和管控；生成印章使用报告。本发明通过构建多视图子空间聚类模型，对数据中的不同子空间进行分析与聚类；优化了亲和度矩阵的表示形式，使得数据间的关系更加准确地反映实际的印章使用情况；通过该模型，能够增强对印章使用行为的监控能力，并为异常使用行为提供更高效的预警机制。

 本技术公开了一种基于智慧物联的多源水环境数据处理方法与系统，涉及数据处理技术领域，包括:将获取的多源异构水环境监测数据进行标准化处理，获得标准化处理后的数据，进行多尺度分解，获得低维数据；对低维数据采用分布式存储架构，将数据分散存储在若干节点上，建立数据索引和元数据管理机制，进行数据检索与访问；针对所述低维数据，采用流数据处理方法进行清洗、聚合和分析，提取关键指标和事件，通过设定水质参数阈值和变化率阈值，结合决策树方法构建水质异常预警规则，判断是否存在水质异常；通过支持向量机和随机森林机器学习方法，构建水质预测模型，预测水质趋势。本发明为水环境监测和管理提供了有力的技术支持。

 本技术涉及四足机器人技术领域，具体提供一种基于强化学习的步态学习方法、系统、设备及存储介质，包括:收集历史专家策略执行过程中产生的多种状态作为初始化状态；利用预构建的深度强化学习模型，基于所述初始化状态执行步态学习，得到步态控制策略。本发明丰富了深度强化学习模型的初始状态，提升了学习得到的步态控制策略的适应性。