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龙图腾网获悉广州科奥信息技术股份有限公司申请的专利基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119848318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510323981.1，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法及装置是由刘国兴;岑丰杰;杨双林设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法及装置，在各科研管理平台部署子AI语言模型，并根据子AI语言模型抓取对应科研管理平台的科研数据。基于主AI语言模型识别科研数据的POI数据，并根据POI数据的核密度量化科研类别对应科研管理平台的各类POI分布密度，确定密度量化数据。量化各科研类别的各POI类型在科研数据中的分布频率，获得频数量化数据。将密度量化数据和频数量化数据输入主AI语言模型，强化主AI语言模型；强化后的主AI语言模型用于根据用户信息输入输出科研任务推荐结果。基于此，整合各科研管理平台的科研数据，通过POI数据强化主AI语言模型的模型能力，提高根据用户信息输入输出科研任务推荐结果的准确性和参考性。

本发明授权基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式AI核密度的科研任务推荐方法，其特征在于，包括步骤： 在各科研管理平台部署子AI语言模型，并根据所述子AI语言模型抓取对应科研管理平台的科研数据；其中，所述科研管理平台被归类为对应的科研类别； 基于主AI语言模型识别所述科研数据的POI数据，并以POI核函数对POI位置和POI带宽作数据平滑处理，将所述POI核函数的结果作为密度量化数据；其中，所述POI数据、所述科研数据、所述科研类别和所述科研管理平台存在对应关系； 量化各所述科研类别的各POI类型在所述科研数据中的分布频率，获得频数量化数据，如下： ； 其中，表示频数量化数据，r表示POI类型的标识，o表示科研数据，表示第r类POI类型的权重，表示科研数据o对应科研类别c的第r类POI类型的数量；表示主AI语言模型中全部第r类POI类型的数量； 将所述密度量化数据和所述频数量化数据输入所述主AI语言模型，强化所述主AI语言模型；其中，强化后的主AI语言模型用于根据用户信息输入输出科研任务推荐结果； POI核密度的计算方式如下： ； 其中，Corex表示所述POI核密度，R c,m 表示科研类别c的核密度带宽为m的POI的权重总和，U c,m 表示科研类别c和核密度带宽m的POI索引集合，M c 表示科研类别c下的所有影响范围的集合，X i,y 表示i类POI中第y个点的位置，H表示核函数，x表示评估点位置，n表示POI总数。

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