本技术公开了一种基于未来网络的数据通信系统及方法，具体涉及未来网络环境下的智能交通管理领域，用于解决动态任务拆分与设备资源优化问题，首先，实时监控设备的负载调控指数和任务负荷强度指数，精准获取设备状态和任务需求。基于遗传算法的多目标优化模型，动态平衡设备负载与任务计算需求，生成最优任务拆分方案，将任务合理拆分并分配到负载较低的设备。结合网络拓扑和路径优先级模型，任务被拆分为多个子任务，通过最优路径分配，提升任务处理效率并降低网络拥塞。在任务执行过程中，持续监控设备负载变化和任务进度，依据资源状态和任务需求变化动态调整任务粒度，自动触发任务拆分或合并，实现资源高效利用，避免设备过载或资源浪费。

本技术公开了一种工业制造企业数据资源评估管理方法及系统，涉及企业数据资源评估管理技术领域，包括输入模块、产品初步筛选模块、产品二次筛选模块，本发明通过构建产品需求模型以及产品供应模型，在配置产品时进行第一轮以及第二轮筛选，在第一轮筛选过程中对产品的相关维度进行打分以及对企业在对上述维度的产品需求程度对产品进行匹配，在第二轮筛选过程中再选取另外的维度进行打分以及对企业在对上述维度的产品需求程度进行打分筛选出第二轮产品供企业决策者选择，企业决策者无需完全根据自己的主观判断来配置产品，使得配置产品的过程更加科学和客观，有利于提高工作效率以及产品购置的质量。

 本技术公开了大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，包括:基于电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型构建多重耦合非恒定偏微分约束下的电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策双层优化模型；分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型进行时空网格离散化为耦合代数方程组；基于电网、气网和水网的耦合代数方程组构建模态空间下电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型；将电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型求解得到原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型的最优解。

 本文提供了一种用于胃肠护理带教的智能辅助系统及方法，涉及智能辅助领域，其首先从评估测试报告中提取用户回答错误的部分，并采用基于人工智能的语义分析和处理算法对其进行内容细分和语义编码，同时对学习需求描述进行语义编码，以此来根据用户学习需求语义编码特征和各个用户回答错误内容片段语义编码特征之间的快速扫描语义查询表示来智能地推荐学习材料的类型。这样，能够深入理解用户的学习需求和回答错误的具体内容并捕捉两者之间的语义交互信息，以精准识别用户的知识盲点和学习需求，从而准确并实时地推荐适合用户的学习材料，提高了推荐的针对性和有效性。

 本技术提供的基于经验模态分解及数据融合驱动的锂电池容量预测方法，包括步骤S1，获取某锂电池的历史容量退化数据，形成源数据集；步骤S2，利用经验模态分解对源数据集进行迭代筛选，将其历史容量退化数据分解为残差序列和多个本征模态函数；步骤S3，构建长短期记忆神经网络源预测模型，利用步骤S2得到的残差序列和本征模态函数数据对该构建的源预测模型进行预训练；步骤S4，对预训练完成的源预测模型进行参数微调实现迁移学习，得到最优预测模型；步骤S5，利用步骤S4得到的最优预测模型预测目标锂电池的未来容量。本发明可以有效预测锂电池的未来容量与剩余寿命。

 本技术公开了耦合意图预测和环境约束的城市机动目标轨迹仿真方法，涉及多目标规划和轨迹模拟生成的交叉领域。本发明首先提取应用情景下的城市移动目标兴趣区域集合，之后提取路口节点、道路的地理环境要素以及自有属性，之后构建神经网络模型，进行深度学习训练，得到路口节点的奖励值，之后基于兴趣区域集合、各个机动目标的位置以及各个路口节点的奖励值，通过混合整数线性规划方法，计算机动目标轨迹仿真集合，完成耦合意图预测和环境约束的城市机动目标轨迹仿真。本发明克服了目前轨迹模拟方法真实性不强、情景泛化能力弱、对训练数据要求高和可解释性较低的问题，有效解决了特殊应用场景下多移动目标轨迹真实轨迹较少的问题。

 本技术属于汽车技术领域，尤其为一种制动系统运动强度解析的高逼真度建模方法，包括实车道路特性识别模块、实车制动参数采集模块、制动意图标定模块、制动减速度标定模块和制动控制模块。本发明通过设计实车道路特性识别模块、制动意图标定模块，可对实车所在地面的最大制动速度和驾驶员期望的制动意图减速度进行准确辨识和控制，解决了其他制动系统模型无法准确表达驾驶员实际期望的制动强度问题，具有较高的逼真度，仿真可以得到与实车一致的制动强度。

 本技术涉及结构健康监测技术领域，具体涉及码头防波堤智能监测系统，包括多模态数据采集模块、数据预处理模块、应力预测模块、结构健康评估模块、自适应预警模块和远程监控与维护管理模块，通过实时采集声波、振动、压力、温度、腐蚀等多种数据，进行数据清洗、去噪和标准化处理，利用稀疏自编码器模型提取低维稀疏特征，分析防波堤应力变化趋势，通过结构健康评估，生成应力分布、裂缝扩展、腐蚀损耗和结构疲劳的综合报告，并通过自适应预警机制动态调整预警阈值，向管理人员发出预警通知，远程监控与维护管理模块支持实时监控、防波堤维护管理的远程配置与调度，本发明，提高了防波堤结构安全性，延长使用寿命，提高管理效率。

 本技术属于海浪波高预测技术领域，公开了基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统，该方法首先以海表面径向风场数据和纬向风场数据作为输入，对全球区域进行空间特征提取与融合，得到径向风场融合特征和纬向风场融合特征；然后得到的径向风场融合特征和纬向风场融合特征分别分成不同的子海洋波高预测场，然后对所有的子海洋波高预测场进行特征聚合，得到聚合特征；最后将聚合特征作为输入，进行局部海域精细化海浪波高预测，得到全球区域预测结果。通过本发明提高了波高预测精度，解决了传统方法预测精度不够的问题。

 本技术涉及文本数据处理技术领域，具体为论文撤稿原因自动分类系统，系统包括任务划分模块、模型构建模块、多任务联合模块、推理分析模块。本发明中，通过细分撤稿声明中的内容并进行特定信息的提取与分析，可以显著提高撤稿原因分类的精确度和深度，通过自动化的文本分析与推理，撤稿原因不仅被迅速识别，同时能进行更深入的理解，例如分析撤稿声明中的法律争议和期刊操作问题，优化数据处理流程，实现对撤稿声明的高效分析，减少人工介入，加快处理速度，提高撤稿流程的透明度和处理效率，自动推理分析还加强了撤稿原因与潜在法律及编辑问题之间联系的探究，有助于为出版界提供更为精确的决策支持，从而减少未来的撤稿风险和相关争议。