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          • 本發(fā)明屬于技術領域,本發(fā)明公開了基于數字孿生的薄膜涂層加工工藝仿真與優(yōu)化系統(tǒng);由數據采集模塊、特征識別與分析模塊、行為數字孿生模擬模塊、涂層均勻性評估模塊、工藝參數優(yōu)化模塊及涂層分布預測模塊組成。通過獲取基材三維粗糙度數字模型,精確識別微米...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯網的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設備,涉及工業(yè)物聯網技術領域,該方法包括:基于設備運行參數、生產計劃信息,收集生產能耗數據;構建工廠數字孿生模型,確定設備啟停時序及能源分配策略;部署邊緣計算節(jié)點,監(jiān)測設備振動頻譜,生...
          • 本申請?zhí)峁┒嗄B(tài)知識圖譜的大模型處理方法、裝置、設備及介質,涉及人工智能技術領域。通過獲取目標領域內的多模態(tài)樣本數據,將不同模態(tài)樣本數據進行關聯,構建得到領域特定的多模態(tài)知識圖譜,并基于多模態(tài)知識圖譜生成高質量的多模態(tài)訓練數據集,使得通用大...
          • 本申請涉及一種基于自適應PID?注意力的元學習欺詐檢測步長優(yōu)化方法,該方法通過內循環(huán)基于PID控制參數調整動態(tài)學習率,外循環(huán)基于對應內循環(huán)更新的任務參數優(yōu)化PID控制參數;后續(xù)基于任務參數初始化后的元學習框架對新型欺詐任務的動態(tài)學習率進行迭...
          • 本發(fā)明提供了一種用于大語言模型端側部署的迭代式量化感知訓練方法,可應用于大語言模型技術領域。該方法包括:通過比例調度器按訓練階段動態(tài)分配權重量化比例,避免對關鍵參數的過度壓縮,減少端側設備因低精度計算導致的性能損失;通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
          • 本發(fā)明提供一種基于節(jié)點融合的神經網絡模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),采用符號區(qū)間傳播方法計算出節(jié)點的取值區(qū)間,依據每個節(jié)點的區(qū)間計算出節(jié)點之間的相近程度,選取相近節(jié)點進行融合從而降低誤差,同時以節(jié)點區(qū)間為參照,對融合過程中的誤差進行量化。本發(fā)明提出一種...
          • 本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網定位系統(tǒng),包括:手持式RFID閱讀器,RFID標簽,無線設備,運算服務器;手持式RFID閱讀器分別與RFID標簽、無線設備、運算服務器無線通信,RFID標簽與無線設備無線通信;手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于工業(yè)互聯網平臺的接口管理方法、裝置、電子設備及存儲介質,基于工業(yè)互聯網平臺的接口管理方法包括:解析工業(yè)互聯網平臺的設計文本,得到設計文本的語義標簽;根據語義標簽和預存的第一提示詞,構建第一提示數據;根據第一提示數據,基于預...
          • 本發(fā)明屬于自然語言處理技術領域,具體公開了一種基于多模態(tài)增強的中文拼寫糾錯方法,通過構建語義、視覺、聽覺感知模塊,提取待糾錯文本中的語義、視覺、聽覺感知特征向量,實現深度融合多模態(tài)信息檢錯,顯著提升檢錯效果。并且在通過檢錯網絡獲得檢錯標簽后...
          • 本申請公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內容智能解析方法、設備及介質,涉及人工智能技術領域,方法包括:對發(fā)布內容元數據進行多模態(tài)內容解析,以得到結構化語義信息;通過實體融合的圖譜屬性定義,以得到初始邊權重的知識圖譜;對初始邊權重的知識圖譜進行多...
          • 本發(fā)明屬于合同文本比對領域,提供了一種基于多模態(tài)特征融合的合同文本智能比對方法及系統(tǒng),獲取需要比對的兩份合同文本,對各合同文本進行預處理,生成語義向量;計算兩份合同文本的語義向量之間的表面相似度、邏輯一致性和法律效力等效性;分別提取合同文本...
          • 本發(fā)明提供了一種法律文本生成方法及系統(tǒng),方法包括獲取法律文本的輸入文檔,對輸入文檔進行可編輯判斷,以得到第一判斷結果,對第一判斷結果進行驗證,以得到第二判斷結果;若第二判斷結果為輸入文檔為可編輯PDF,則對輸入文檔進行信息提取與組合,以得到...
          • 本發(fā)明提供一種內容生成方法、裝置、電子設備及存儲介質,所述方法包括:按照預設時間周期獲取熱點事件;對所述熱點事件進行多層級風險要素識別,確定包含風險要素的熱點事件;針對每一預測結果為有風險要素的熱點事件,基于所述熱點事件的情緒向量和主題向量...
          • 本申請涉及高壓PCB設計技術領域,具體提供了一種基于大模型的高壓PCB電流路徑優(yōu)化設計方法及系統(tǒng),該方法包括步驟:S2、利用電氣仿真模型根據電氣參數和布局信息獲取電流分布;S3、根據電流分布、過孔陣列的電阻率和PCB基板的導熱系數獲取溫度場...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N用于集成電路的繞線方法、設備及存儲介質。該方法包括:S1,從所述多個負載點中識別距驅動點的曼哈頓距離最大的最遠負載點;S2,在最遠負載點所在象限內繪制距原點距離為m的曼哈頓等距線,并在其他三個象限內繪制鏡像,形成正方形;S3...
          • 本發(fā)明提供了一種時序路徑分析方法及系統(tǒng),通過對計算各時序源點的時序裕量,從最小時序裕量的時序源點開始進行路徑分析找出關鍵路徑,當關鍵路徑的條數達到用戶要求的條數,停止分析,從而減少了很多無用路徑的分析,節(jié)省了分析時間,且在路徑條數達到要求時...
          • 本發(fā)明公開了基于數字孿生?強化學習的電氫系統(tǒng)安全域動態(tài)調控方法,屬于電網安全運行領域,包括以下步驟:S1、構建包含新能源發(fā)電、電解槽、儲氫罐的多能流耦合模型;S2、采用連續(xù)小波變換與自回歸移動平均模型結合的方法,分解新能源原始出力序列,構成...
          • 本申請公開了一種面向AI的水泥裝備模型的參數命名方法及系統(tǒng),該方法包括:固定水泥裝備模型的視角,基于物料流向構建笛卡爾坐標系;將水泥裝備模型的參數名稱劃分為對象名稱和特征碼;基于水泥裝備模型的各個部件均有相對于該水泥裝備模型整體的中心的定位...
          • 本發(fā)明涉及基于自編碼器鉆井溢流井筒氣體分布智能反演方法及系統(tǒng),屬于油氣及地熱開發(fā)鉆完井工程技術領域。包括:步驟1:對井筒多相流參數進行精確求解;步驟2:結合具體某一口溢流高風險井段的鉆井工況和地質條件,基于蒙特卡洛抽樣方法,改變8個參數,進...
          • 本發(fā)明涉及計算機數值模擬與數據優(yōu)化技術領域,揭露了一種基于懲罰項優(yōu)化的含水層線性高滲透通道識別方法及系統(tǒng),包括:基于預設地層區(qū)域的二維數值模型進行數值水流仿真,得到模擬水頭,計算所述模擬水頭與預先獲取的觀測數據的差異,得到擬合項,根據所述二...
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