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          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng),該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個計算設(shè)備組成的混合拓?fù)浼軜?gòu),建立訓(xùn)練時間模型,綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計算和參數(shù)通信三類時延。其次基于訓(xùn)練時間模型,定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標(biāo)的調(diào)度...
          • 本申請涉及人工智能,提供一種文本處理模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。訓(xùn)練方法包括:基于第一文本中的每個語句的每個字符的編碼,對每個語句進(jìn)行重排序,其中,第二文本包括多個語句;在第二文本中根據(jù)所述多個語句的位置順序選取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第一語...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種大語言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過在預(yù)訓(xùn)練大語言模型中輸入問題得到候選答案,計算候選答案的第一獎勵值、第二獎勵值和第三獎勵值,其中第一獎勵值用于表征候選答案的基礎(chǔ)獎勵,第二獎勵值用于表征候選答案與...
          • 本申請涉及電氣設(shè)計與智能優(yōu)化計算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種電容器結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。所述方法包括:對電容器結(jié)構(gòu)參數(shù)建模處理,并對參數(shù)空間進(jìn)行劃分得到初始模型集;根據(jù)幾何模型與材料屬性得到多物理場仿真模型;基于所述仿真模型得到電容值、...
          • 本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多場耦合的冰雪環(huán)境模擬測試方法。該方法采集目標(biāo)冰雪環(huán)境下的動態(tài)多場數(shù)據(jù)集合,涵蓋周期性溫度變化序列、相對濕度波動序列及表面冰層厚度實時監(jiān)測數(shù)據(jù);對其實施多物理場耦合數(shù)值模擬處理,生成包含軸向熱傳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)值機(jī)理引導(dǎo)的軟巖TBM卡機(jī)風(fēng)險智能預(yù)測方法,包括以下步驟:S01:建立擠壓性軟巖地層TBM動態(tài)掘進(jìn)全過程精細(xì)化數(shù)值模擬模型,模型包含TBM刀盤、前中尾梯級護(hù)盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料,模擬演化過程;S02:系統(tǒng)性...
          • 本申請涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法針對繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問題,采用正交實驗靈敏度分析方法,選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù),降低后續(xù)優(yōu)化、實驗成本。隨后,引入多項式混沌展開建立參數(shù)隨...
          • 本發(fā)明公開了多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設(shè)計方法,涉及通用儀器儀表制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場特性全局靈敏度下互逆分析設(shè)計方法,基于本發(fā)明可明確多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設(shè)計參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計表...
          • 本發(fā)明公開了一種波浪能設(shè)備網(wǎng)格集群式相互連接及動態(tài)優(yōu)化方法,S1.采集目標(biāo)海域內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)集;S2.建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫;S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建波浪能設(shè)備集群化布置的優(yōu)化模型;S4.利用渦流優(yōu)化算法對所述優(yōu)化模型進(jìn)行求解,計算獲得波...
          • 本發(fā)明涉及變電所設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種變電所設(shè)計方法與系統(tǒng)。本發(fā)明包括獲取出線回路信息并計算變壓器的負(fù)載率;基于變壓器參數(shù)匹配適配的設(shè)備規(guī)格;結(jié)合預(yù)設(shè)備用率、柜體模數(shù)及回路數(shù)據(jù)計算出線柜數(shù)量;按負(fù)荷等級與電流大小規(guī)則分配回路至出線柜并配置...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動機(jī)異常槽道傳熱評估方法,包括:確定出推力室的過熱區(qū)域,獲得過熱位置的節(jié)點過熱溫度;開展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計算并獲得過熱位置的燃?xì)鈧?cè)理論正常壁溫;假定過熱位置冷卻劑流量初值,開展異常冷卻槽道傳熱...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設(shè)計方法及裝置。其中,該方法包括:利用訓(xùn)練完成的AI識別模型對目標(biāo)車身零件進(jìn)行識別,確定與目標(biāo)車身零件最匹配的參考車身零件;基于參考車身零件,確定參考車身零件的參考吸盤定位點和與參考吸盤定位點對應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類...
          • 本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng),涉及工程實體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過多源傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集物理層數(shù)據(jù),這些傳感器的數(shù)據(jù)通過時空動態(tài)綁定模塊處理,將空間坐標(biāo)與施工時間戳融合生成唯一構(gòu)件ID,建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺臺賬系統(tǒng),包括:臺賬數(shù)據(jù)庫;密鑰生成模塊,用以基于歷史臺賬數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的臺賬密鑰;數(shù)據(jù)融合模塊,用以獲取農(nóng)資平臺各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽進(jìn)行分類以生成若干數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開一種業(yè)財一體化智能管控與分析管理系統(tǒng),屬于企業(yè)財務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊,系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶,相比傳統(tǒng)訪...
          • 本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件,進(jìn)行文件裁剪;基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進(jìn)行分塊并存儲;對索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,以提高數(shù)據(jù)檢索效率;當(dāng)用戶請求容器鏡像時,...
          • 本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感節(jié)點實時采集腦電信號和眼動特征數(shù)據(jù);加密處理模塊采用對稱...
          • 本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡(luò)的模型指紋注入與驗證方法及設(shè)備,屬于人工智能安全領(lǐng)域,所述方法包括:主模型與旁支網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化和指紋驗證四個核心階段;通過引入輕量化旁支網(wǎng)絡(luò),主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡(luò)輸入動態(tài)耦合,共享特...
          • 本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于開源鴻蒙的數(shù)智水務(wù)表單文本防偽水印生成方法,包括以下步驟,獲取字段差異與重復(fù)頻率,篩選抖動字段生成擾動表,分段索引標(biāo)記敏感段,建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整,排序節(jié)點生成綁定清單,構(gòu)建水印路徑鏈,匹配軌跡一致性...
          • 本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法,通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測點,采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù);采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項集,利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項;基...
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