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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多令牌大語言模型的人體運動生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動作生成模型的構(gòu)建及訓(xùn)練過程包括將用戶輸入的文本描述映射為文本特征，并與任務(wù)提示詞以及文本描述共同輸入共享主干網(wǎng)絡(luò)、多個頸部網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測頭；將文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流供應(yīng)鏈動態(tài)管理方法，涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫，通過采集多個射頻識別讀寫設(shè)備的發(fā)射頻率、信號強度和空間分布，識別干擾區(qū)域并生成射頻干擾分布地圖。本發(fā)明通過構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫及分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于景區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能體協(xié)作的景區(qū)全域感知與服務(wù)系統(tǒng)。該發(fā)明能夠?qū)崟r收集并分析游客游覽信息，包括游客的實時位置、移動軌跡和區(qū)域停留時間，從而準(zhǔn)確預(yù)測未來時段內(nèi)各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值，在具體實施中，趨勢分析模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種極端天氣下電量預(yù)測方法，涉及電量預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取用戶的用電量數(shù)據(jù)，篩選出極端天氣對應(yīng)的用電量數(shù)據(jù)，得到四種極端天氣數(shù)據(jù)集，極端天氣包括高溫天氣、寒潮天氣、暴雨天氣、臺風(fēng)天氣；利用四種極端天氣數(shù)據(jù)集構(gòu)造歷史電量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的是具備同時處理多個醫(yī)學(xué)視覺語言任務(wù)能力的多模態(tài)大模型設(shè)計方法及系統(tǒng)，構(gòu)建基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MedVision?MT，涵蓋醫(yī)學(xué)問答、放射影像報告生成等五項核心任務(wù)，經(jīng)數(shù)據(jù)過濾和指令池設(shè)計提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用分階段領(lǐng)域適配訓(xùn)練策略，先在自然圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于全息變換器架構(gòu)的復(fù)值信號處理方法和架構(gòu)。包括：獲取待處理的復(fù)值信號序列，對復(fù)值信號序列進(jìn)行編碼處理，得到編碼信號序列；針對編碼信號序列執(zhí)行全息自注意力操作，得到全息自注意力計算結(jié)果，全息自注意力操作包括，將編碼信號序列中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于骨架的子圖支持度計算方法，包括以下步驟：構(gòu)建分子結(jié)構(gòu)圖或反應(yīng)路徑圖；提取子圖；將子圖轉(zhuǎn)換為查詢圖和數(shù)據(jù)圖；通過節(jié)點標(biāo)簽、度和鄰接關(guān)系初步過濾數(shù)據(jù)圖中不與查詢圖匹配的節(jié)點，并將查詢圖和數(shù)據(jù)圖分解為子查詢和子結(jié)構(gòu)；將數(shù)據(jù)子結(jié)構(gòu)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于動態(tài)結(jié)構(gòu)感知的跨模態(tài)知識蒸餾方法及系統(tǒng)，通過接收目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集，從目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集中劃分得到訓(xùn)練集，將訓(xùn)練集輸入至預(yù)設(shè)教師模型和預(yù)設(shè)學(xué)生模型得到文本特征和視覺特征；基于模型之間的參數(shù)規(guī)模差異實時確定結(jié)構(gòu)差異指標(biāo)，基于結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品，屬于視頻和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)視頻的描述文本、查詢文本令牌及視覺令牌；對所述描述文本進(jìn)行LLM推理、檢索及區(qū)域擴(kuò)展得到候選時間區(qū)域；對所述候選時間區(qū)域進(jìn)行密集采樣、檢索和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種多任務(wù)語言處理模型訓(xùn)練方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，該方法包括獲取每個任務(wù)的訓(xùn)練樣本、共享層候選參數(shù)和每個特定任務(wù)處理層候選參數(shù)；基于每個任務(wù)的訓(xùn)練樣本，確定所述多任務(wù)語言處理模型的綜合損失；判斷綜合損失是否達(dá)到第一預(yù)設(shè)值；若否，則基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與量子計算技術(shù)交叉領(lǐng)域，提出一種基于光量子QUBO模型的輸電斷面極限傳輸功率計算方法。本發(fā)明在已知輸電斷面結(jié)果的情況下計算送電區(qū)各發(fā)電機的出力優(yōu)化策略，基于出力優(yōu)化策略計算送電區(qū)總出力變量以及受電區(qū)各負(fù)荷節(jié)點負(fù)荷增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于數(shù)據(jù)分類的量子?經(jīng)典混合網(wǎng)絡(luò)。混合網(wǎng)絡(luò)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、量子電路構(gòu)建模塊、量子測量模塊和經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)分類任務(wù)，確定數(shù)值特征向量。量子電路構(gòu)建模塊能夠根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)重加載策略和預(yù)設(shè)特征重要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度與量子計算技術(shù)交叉領(lǐng)域，提出一種基于光量子計算的輸電斷面搜索方法、設(shè)備和系統(tǒng)。本發(fā)明首先構(gòu)建電力網(wǎng)絡(luò)模型；然后基于優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)建QUBO模型作為斷面搜索模型，優(yōu)化目標(biāo)為最小化輸電斷面的目標(biāo)函數(shù)；通過光量子計算機求解斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種洪澇預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及城市排水管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：將雨水管網(wǎng)內(nèi)的目標(biāo)點位分為多個聚類區(qū)塊；基于聚類區(qū)塊內(nèi)的積水深度按照預(yù)設(shè)的多個內(nèi)澇風(fēng)險等級進(jìn)行分類；基于聚類區(qū)塊內(nèi)雨水管網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)的隧道通行風(fēng)險預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)險預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：使用基于韌性理論的結(jié)構(gòu)評估方法分析所述車輛特征數(shù)據(jù)對隧道狀態(tài)的影響程度得到特征影響系數(shù)，并根據(jù)不同場景對所述特征影響系數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整得到風(fēng)險權(quán)重；通過不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線束裝配優(yōu)化決策平臺及方法，涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，通過建立反映當(dāng)前生產(chǎn)車間裝配資源狀態(tài)的動態(tài)模型，并實時更新資源負(fù)載信息，依據(jù)生產(chǎn)任務(wù)驅(qū)動數(shù)據(jù)提取當(dāng)前產(chǎn)品需求，產(chǎn)品需求包括裝配結(jié)構(gòu)特征和工藝需求，基于動態(tài)模型和產(chǎn)品需求，在二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)防控預(yù)測領(lǐng)域，具體為數(shù)字化白蟻防治的云平臺協(xié)同預(yù)測與發(fā)布方法及系統(tǒng)，標(biāo)識區(qū)域內(nèi)的有效布控端，對標(biāo)有效布控端上傳至云平臺的白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，確保兩種數(shù)據(jù)的時空一致性；根據(jù)白蟻狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測白蟻活動空間變化趨勢；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大風(fēng)過程電力災(zāi)害概率預(yù)測動態(tài)分區(qū)方法，屬于電力系統(tǒng)安全防護(hù)領(lǐng)域。該方法通過獲取大風(fēng)氣象、電力設(shè)備運行、地理環(huán)境及災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多通道圖像格式，經(jīng)編碼器提取空間特征、解碼器輸出區(qū)域災(zāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的水庫數(shù)據(jù)矩陣化管理平臺及方法，涉及水庫數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括水庫三維仿真模塊、水庫數(shù)據(jù)分析模塊、水質(zhì)因子指數(shù)預(yù)測模塊、預(yù)警模塊、供引水調(diào)度計劃生成模塊和水庫管理模塊；所述水庫三維仿真模塊用于構(gòu)建目標(biāo)水庫的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)庫的空間沖突治理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：通過預(yù)設(shè)的空間分析函數(shù)，根據(jù)空間數(shù)據(jù)庫中規(guī)劃用地對應(yīng)的空間圖斑之間的幾何關(guān)系，確定各空間圖斑中存在沖突的沖突圖斑；對沖突圖斑對應(yīng)的空間關(guān)系和權(quán)屬...
								
            
							
            
							
						
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