采用强化学习PPO算法训练危机决策Agent策略迭代次数≥10^6次 🆔 ID: 234452 ✅ 可用
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通过多智能体Q-learning模型实现危机升级路径寻优≥20层深度 🆔 ID: 234453 ✅ 可用
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使用图神经网络(GNN)分析危机传播节点关联度≥15个关键节点 🆔 ID: 234454 ✅ 可用
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基于深度确定性策略梯度(DDPG)模型预测危机恶化概率≥0.89 🆔 ID: 234455 ✅ 可用
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运用蒙特卡洛树搜索(MCTS)模拟危机应对方案≥10^4次分支展开 🆔 ID: 234456 ✅ 可用
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通过贝叶斯网络模型推算危机触发阈值≥±0.15标准差 🆔 ID: 234457 ✅ 可用
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使用LSTM神经网络预测危机态势演变准确率≥91% 🆔 ID: 234458 ✅ 可用
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基于对抗生成网络(GAN)生成危机演化反事实场景≥50组/小时 🆔 ID: 234459 ✅ 可用
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运用社会网络中心性指标测算危机核心传播者影响力≥0.82 🆔 ID: 234460 ✅ 可用
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通过时间序列聚类算法识别危机周期性爆发间隔≤41小时 🆔 ID: 234461 ✅ 可用
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使用强化学习SAC算法优化危机资源分配效用≥0.76 🆔 ID: 234462 ✅ 可用
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基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)模型控制危机升级速率≤±0.23/日 🆔 ID: 234463 ✅ 可用
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运用卷积神经网络(CNN)提取危机事件特征向量维度≥256维 🆔 ID: 234464 ✅ 可用
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通过非线性回归模型推算危机影响范围≥±18%地理跨度 🆔 ID: 234465 ✅ 可用
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使用注意力机制(Attention)计算危机各维度权重≥0.85 🆔 ID: 234466 ✅ 可用
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基于图注意力网络(GAT)识别危机传播关键路径≥9条 🆔 ID: 234467 ✅ 可用
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运用动态时间规整(DTW)算法比对历史危机模式相似度≥0.74 🆔 ID: 234468 ✅ 可用
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通过贝叶斯层次模型推算危机跨区域传导系数≥0.67 🆔 ID: 234469 ✅ 可用
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使用深度强化学习DDPG算法实现危机干预时机优化≥±2.1小时 🆔 ID: 234470 ✅ 可用
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基于多头自注意力(MHSA)机制分析危机多维度关联≥0.88 🆔 ID: 234471 ✅ 可用
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运用图卷积网络(GCN)模拟危机社群结构演化≥12个阶段 🆔 ID: 234472 ✅ 可用
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通过长短期记忆网络(LSTM)预测危机峰值到达时间≥±1.8小时 🆔 ID: 234473 ✅ 可用
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使用对比学习(Contrastive Learning)区分常规与危机事件≥94% 🆔 ID: 234474 ✅ 可用
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基于T5模型生成危机应对策略文本ROUGE-L≥0.43 🆔 ID: 234475 ✅ 可用
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运用潜在狄利克雷分配(LDA)提取危机隐含主题≥18个 🆔 ID: 234476 ✅ 可用
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通过高斯混合模型聚类分析危机类型分布拟合优度≥0.86 🆔 ID: 234477 ✅ 可用
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使用差分隐私技术保护危机数据脱敏精度≥99.98% 🆔 ID: 234478 ✅ 可用
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基于贝叶斯非参数模型推算危机最优响应策略≥0.79 🆔 ID: 234479 ✅ 可用
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运用社会网络影响力最大化算法识别关键干预节点准确率≥0.91 🆔 ID: 234480 ✅ 可用
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通过Wi-Fi探针监测危机区域人员密度峰值≥1420人/公顷 🆔 ID: 234481 ✅ 可用
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