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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)輔助監(jiān)測(cè)與仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)字孿生的熱成像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括感知與邊緣計(jì)算模塊，用于從熱成像傳感器獲取溫度矩陣，并對(duì)溫度矩陣進(jìn)行計(jì)算以得到區(qū)域級(jí)熱失穩(wěn)指數(shù)；還用于判定與區(qū)域級(jí)熱失穩(wěn)指數(shù)相對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力工程技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于GFRP復(fù)合管材絕緣跨越架節(jié)點(diǎn)滑移系數(shù)計(jì)算方法及終端。本發(fā)明包括以下步驟：獲取扣件的周轉(zhuǎn)次數(shù)、初始扭矩和扣件中螺栓的公稱直徑，并預(yù)處理后獲得扣件節(jié)點(diǎn)處的滑移壓力和預(yù)緊力；以繞GFRP拼接桿節(jié)點(diǎn)鉛垂軸線周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬與數(shù)據(jù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于懲罰項(xiàng)優(yōu)化的含水層線性高滲透通道識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：基于預(yù)設(shè)地層區(qū)域的二維數(shù)值模型進(jìn)行數(shù)值水流仿真，得到模擬水頭，計(jì)算所述模擬水頭與預(yù)先獲取的觀測(cè)數(shù)據(jù)的差異，得到擬合項(xiàng)，根據(jù)所述二...
								
            
							
            
							
						
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								      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?zé)衢_發(fā)鉆完井工程技術(shù)領(lǐng)域。包括：步驟1：對(duì)井筒多相流參數(shù)進(jìn)行精確求解；步驟2：結(jié)合具體某一口溢流高風(fēng)險(xiǎn)井段的鉆井工況和地質(zhì)條件，基于蒙特卡洛抽樣方法，改變8個(gè)參數(shù)，進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種面向AI的水泥裝備模型的參數(shù)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(gòu)建笛卡爾坐標(biāo)系；將水泥裝備模型的參數(shù)名稱劃分為對(duì)象名稱和特征碼；基于水泥裝備模型的各個(gè)部件均有相對(duì)于該水泥裝備模型整體的中心的定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生?強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電氫系統(tǒng)安全域動(dòng)態(tài)調(diào)控方法，屬于電網(wǎng)安全運(yùn)行領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、構(gòu)建包含新能源發(fā)電、電解槽、儲(chǔ)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(dòng)平均模型結(jié)合的方法，分解新能源原始出力序列，構(gòu)成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種時(shí)序路徑分析方法及系統(tǒng)，通過對(duì)計(jì)算各時(shí)序源點(diǎn)的時(shí)序裕量，從最小時(shí)序裕量的時(shí)序源點(diǎn)開始進(jìn)行路徑分析找出關(guān)鍵路徑，當(dāng)關(guān)鍵路徑的條數(shù)達(dá)到用戶要求的條數(shù)，停止分析，從而減少了很多無(wú)用路徑的分析，節(jié)省了分析時(shí)間，且在路徑條數(shù)達(dá)到要求時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N用于集成電路的繞線方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：S1，從所述多個(gè)負(fù)載點(diǎn)中識(shí)別距驅(qū)動(dòng)點(diǎn)的曼哈頓距離最大的最遠(yuǎn)負(fù)載點(diǎn)；S2，在最遠(yuǎn)負(fù)載點(diǎn)所在象限內(nèi)繪制距原點(diǎn)距離為m的曼哈頓等距線，并在其他三個(gè)象限內(nèi)繪制鏡像，形成正方形；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及高壓PCB設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)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(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：S2、利用電氣仿真模型根據(jù)電氣參數(shù)和布局信息獲取電流分布；S3、根據(jù)電流分布、過孔陣列的電阻率和PCB基板的導(dǎo)熱系數(shù)獲取溫度場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種內(nèi)容生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期獲取熱點(diǎn)事件；對(duì)所述熱點(diǎn)事件進(jìn)行多層級(jí)風(fēng)險(xiǎn)要素識(shí)別，確定包含風(fēng)險(xiǎn)要素的熱點(diǎn)事件；針對(duì)每一預(yù)測(cè)結(jié)果為有風(fēng)險(xiǎn)要素的熱點(diǎn)事件，基于所述熱點(diǎn)事件的情緒向量和主題向量...
								
            
							
            
							
						
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								      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(duì)輸入文檔進(jìn)行可編輯判斷，以得到第一判斷結(jié)果，對(duì)第一判斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，以得到第二判斷結(jié)果；若第二判斷結(jié)果為輸入文檔為可編輯PDF，則對(duì)輸入文檔進(jìn)行信息提取與組合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于合同文本比對(duì)領(lǐng)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(duì)方法及系統(tǒng)，獲取需要比對(duì)的兩份合同文本，對(duì)各合同文本進(jìn)行預(yù)處理，生成語(yǔ)義向量；計(jì)算兩份合同文本的語(yǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內(nèi)容智能解析方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)發(fā)布內(nèi)容元數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)內(nèi)容解析，以得到結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義信息；通過實(shí)體融合的圖譜屬性定義，以得到初始邊權(quán)重的知識(shí)圖譜；對(duì)初始邊權(quán)重的知識(shí)圖譜進(jìn)行多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于多模態(tài)增強(qiáng)的中文拼寫糾錯(cuò)方法，通過構(gòu)建語(yǔ)義、視覺、聽覺感知模塊，提取待糾錯(cuò)文本中的語(yǔ)義、視覺、聽覺感知特征向量，實(shí)現(xiàn)深度融合多模態(tài)信息檢錯(cuò)，顯著提升檢錯(cuò)效果。并且在通過檢錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)獲得檢錯(cuò)標(biāo)簽后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的接口管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的接口管理方法包括：解析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)文本，得到設(shè)計(jì)文本的語(yǔ)義標(biāo)簽；根據(jù)語(yǔ)義標(biāo)簽和預(yù)存的第一提示詞，構(gòu)建第一提示數(shù)據(jù)；根據(jù)第一提示數(shù)據(jù)，基于預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網(wǎng)定位系統(tǒng)，包括：手持式RFID閱讀器，RFID標(biāo)簽，無(wú)線設(shè)備，運(yùn)算服務(wù)器；手持式RFID閱讀器分別與RFID標(biāo)簽、無(wú)線設(shè)備、運(yùn)算服務(wù)器無(wú)線通信，RFID標(biāo)簽與無(wú)線設(shè)備無(wú)線通信；手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于節(jié)點(diǎn)融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，采用符號(hào)區(qū)間傳播方法計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的取值區(qū)間，依據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的區(qū)間計(jì)算出節(jié)點(diǎn)之間的相近程度，選取相近節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合從而降低誤差，同時(shí)以節(jié)點(diǎn)區(qū)間為參照，對(duì)融合過程中的誤差進(jìn)行量化。本發(fā)明提出一種...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于大語(yǔ)言模型端側(cè)部署的迭代式量化感知訓(xùn)練方法，可應(yīng)用于大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過比例調(diào)度器按訓(xùn)練階段動(dòng)態(tài)分配權(quán)重量化比例，避免對(duì)關(guān)鍵參數(shù)的過度壓縮，減少端側(cè)設(shè)備因低精度計(jì)算導(dǎo)致的性能損失；通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于自適應(yīng)PID?注意力的元學(xué)習(xí)欺詐檢測(cè)步長(zhǎng)優(yōu)化方法，該方法通過內(nèi)循環(huán)基于PID控制參數(shù)調(diào)整動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率，外循環(huán)基于對(duì)應(yīng)內(nèi)循環(huán)更新的任務(wù)參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù)；后續(xù)基于任務(wù)參數(shù)初始化后的元學(xué)習(xí)框架對(duì)新型欺詐任務(wù)的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率進(jìn)行迭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┒嗄B(tài)知識(shí)圖譜的大模型處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)領(lǐng)域內(nèi)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，將不同模態(tài)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建得到領(lǐng)域特定的多模態(tài)知識(shí)圖譜，并基于多模態(tài)知識(shí)圖譜生成高質(zhì)量的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使得通用大...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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