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龙图腾网获悉深圳市智兴盛电子有限公司申请的专利基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法及系统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：CN119940663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510429797.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法及系统是由刘锶涛设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括采集日历事件记录数据并通过BERT模型执行语义编码生成特征向量；基于长短时记忆神经网络构建事件模式识别模型进行时序分析；利用Transformer模型生成事件预测概率分布图；结合当前日历数据筛选高概率候选事件；通过图神经网络评估事件依赖关系生成提醒优先级序列；根据预计发生时间点推送预测提醒。本发明通过融合BERT语义编码、LSTM时序分析和图神经网络，实现了对日历事件的智能预测和分级提醒，提高了预测准确率和提醒及时性，降低了误报率，有效避免日程冲突，提升了用户工作效率。

本发明授权基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的数码日历事件预测提醒方法，其特征在于：包括， 采集日历事件记录数据，通过预训练BERT模型对所述日历事件记录数据执行语义编码，生成事件语义特征向量； 基于长短时记忆神经网络构建事件模式识别模型，对所述事件语义特征向量进行时序分析，提取事件模式特征向量； 将所述事件模式特征向量输入Transformer模型，计算特征权重关系，生成事件预测概率分布图； 根据所述事件预测概率分布图，结合当前日历数据，筛选出预测概率超过事件重要度阈值的候选事件，并标注预计发生时间点； 对所述候选事件进行相关性分析，通过图神经网络评估事件之间的依赖关系，生成事件提醒优先级序列； 将所述事件提醒优先级序列按照所述预计发生时间点生成提醒信息，通过日历应用接口推送事件预测提醒； 所述基于长短时记忆神经网络构建事件模式识别模型包括以下步骤： 将事件语义特征向量按时间戳排序，构建时序特征矩阵； 将所述时序特征矩阵输入长短时记忆神经网络的遗忘门，输出特征遗忘权重； 将所述时序特征矩阵和所述特征遗忘权重输入记忆门，输出记忆单元状态向量； 将所述记忆单元状态向量输入傅里叶变换器和相关性分析器，分别提取事件周期特征向量和事件关联强度向量； 将所述记忆单元状态向量输入时空注意力层，输出事件时空分布向量，将所述事件时空分布向量输入多尺度滑动窗口分解器和特征聚合网络，生成融合特征向量； 将所述事件周期特征向量、所述事件关联强度向量和所述融合特征向量组合，生成事件模式特征向量。

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