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          • 本發(fā)明公開嚴(yán)寒區(qū)域地源熱泵與燃?xì)忮仩t運行仿真模擬系統(tǒng),包括供熱修正模型搭建、地源/燃?xì)夤犷A(yù)估、供熱調(diào)度分配及修正模型優(yōu)化模塊。通過地源熱泵子系統(tǒng)的歷史運行數(shù)據(jù),基于單一變量原則分別構(gòu)建土壤地質(zhì)和環(huán)境氣候相關(guān)聯(lián)的供熱修正模型,動態(tài)修正地源熱...
          • 本發(fā)明公開了智慧園區(qū)數(shù)字孿生管理平臺及虛實互動方法,屬于園區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域,通過將實體對象的結(jié)構(gòu)狀態(tài)、設(shè)備行為、環(huán)境擾動與用戶活動數(shù)據(jù)按頻率分層采集,并基于場景標(biāo)簽化機(jī)制同步構(gòu)建多個數(shù)字孿生模型,平臺可根據(jù)模型演化軌跡生成控制策略并標(biāo)記預(yù)測通...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌套的航道水情預(yù)報方法及系統(tǒng),本發(fā)明方法包括利用歷史氣象數(shù)據(jù)訓(xùn)練氣象預(yù)報模型,利用氣象預(yù)報模型預(yù)測得到的一天的氣象要素和歷史水文數(shù)據(jù)訓(xùn)練氣象?水文映射模型,利用氣象?水文映射模型預(yù)測得到的地表徑流流量和歷史...
          • 本發(fā)明涉及氣象短臨預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及基于點云數(shù)據(jù)與時空頻域聯(lián)合注意力機(jī)制的預(yù)報模型架構(gòu)。該預(yù)報模型架構(gòu)包括Z坐標(biāo)系三維點云可視化數(shù)據(jù)模型和P坐標(biāo)系四維時空頻域聯(lián)合注意力模型,通過三維點云可視化數(shù)據(jù)模型直接表征氣象要素三維分布,結(jié)合...
          • 本申請實施例提供了一種堤防潰口封堵方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于自動化搶險技術(shù)領(lǐng)域。該方法根據(jù)采集的潰口區(qū)域水面流動數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬三維空間重構(gòu)得到三維流場模型;對三維流場模型進(jìn)行目標(biāo)特征提取得到流場特征矩陣;以第一目標(biāo)函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo),根...
          • 本發(fā)明提供一種基于算測融合的智能蝶閥數(shù)字孿生系統(tǒng)及方法,屬于數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括物理實體模塊、信息交互模塊、孿生體構(gòu)建模塊、可視化模塊。方法為:首先,構(gòu)建高保真的蝶閥三維幾何模型,并進(jìn)行流固耦合仿真;其次,將傳蝶閥真實狀態(tài)信息實時傳輸...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N多級可調(diào)MEMS傳感器微信號放大電路的設(shè)計方法,屬于電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取MEMS傳感器進(jìn)行信號放大電路設(shè)計的設(shè)計參數(shù)范圍,并獲取待進(jìn)行放大的微信號特征信息;在設(shè)計參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)生成第一設(shè)計參數(shù),并獲取第一...
          • 本申請實施例公開了一種版圖的SSA規(guī)則計算方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方案可以根據(jù)版圖對應(yīng)的焦距曝光矩陣數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)規(guī)則確定工藝窗口要求數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)表記錄不同中心距下滿足光刻工藝窗口的最小線寬和最小間距,根據(jù)預(yù)設(shè)的線寬區(qū)間序列和間距區(qū)...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于健康管理信息推送的用戶畫像文本生成方法及系統(tǒng),方法包括:響應(yīng)于目標(biāo)用戶所反饋的推送分析授權(quán)認(rèn)證信息,獲取目標(biāo)用戶的健康管理數(shù)據(jù)集合,健康管理數(shù)據(jù)集合包括多個健康行為記錄,每個健康行為記錄由至少一個生理指標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)和...
          • 本發(fā)明公開了一種智能護(hù)理記錄生成方法及裝置,包括:獲取護(hù)理語音數(shù)據(jù)后,經(jīng)降噪和聲音增強(qiáng)處理得到預(yù)處理語音流;采用融合ECAPA?TDNN與x矢量的語音識別技術(shù),從中識別醫(yī)療專業(yè)術(shù)語,生成文本轉(zhuǎn)錄結(jié)果;結(jié)合獨立于說話人模型及說話人條件模型,從...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶谧赃m應(yīng)停滯檢測鯨魚優(yōu)化算法的任務(wù)處理方法及裝置,針對現(xiàn)有技術(shù)針對靜態(tài)閾值在動態(tài)優(yōu)化場景中適應(yīng)性不足的缺陷,在整體方面引入停滯計數(shù)器動態(tài)監(jiān)測算法停滯狀態(tài),當(dāng)連續(xù)未改進(jìn)迭代次數(shù)超過動態(tài)閾值時,自適應(yīng)調(diào)整螺旋概率以增強(qiáng)全局探索能力...
          • 本發(fā)明涉及計算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種大規(guī)模動態(tài)社會模擬方法和系統(tǒng),方法包括:構(gòu)建智能體;為智能體隨機(jī)分配基礎(chǔ)人口屬性并初始化觀點傾向值,基于基礎(chǔ)人口屬性和大語言模型生成興趣和大五人格特征;通過優(yōu)先連接機(jī)制形成意見領(lǐng)袖節(jié)點,通過三角連接機(jī)...
          • 本發(fā)明涉及計算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)模擬方法和系統(tǒng)。方法包括:將用戶畫像和記憶分配至對應(yīng)的智能體,為智能體構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò);根據(jù)影響力度量區(qū)分核心智能體和常規(guī)智能體;核心智能體采用大語言模型驅(qū)動并通過自然語言...
          • 本說明書實施例公開了一種大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理方法,該方法將通過獲取包含大模型的推理過程的初始數(shù)據(jù)集,從推理過程中確定在初始數(shù)據(jù)集的模型輸入中,大模型推理出輸出結(jié)果所需的條件,并對模型輸入中確定出的條件進(jìn)行更新,使模型輸入不再具備大模型輸出結(jié)...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N電網(wǎng)智能決策方法、模型的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì),對歷史電網(wǎng)元數(shù)據(jù)及電網(wǎng)調(diào)控策略數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,對獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聚類并生成對應(yīng)的標(biāo)簽,利用標(biāo)簽和策略特征構(gòu)建知識圖譜,并基于知識圖譜和深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建電網(wǎng)智能決策模型,這樣...
          • 本說明書實施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗方法,該方法在LLM得到輸出結(jié)果后,識別LLM得到該輸出結(jié)果的推理任務(wù)的類型,若是邏輯判斷類型的推理任務(wù),則根據(jù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程和該輸出結(jié)果,對該輸出結(jié)果的正確性進(jìn)行核驗,若是信息獲...
          • 本說明書實施例公開了一種LLM輸出結(jié)果的核驗方法,該方法在業(yè)務(wù)LLM得到輸出結(jié)果后,獲得業(yè)務(wù)LLM得到該輸出結(jié)果的推理過程,并將該輸出結(jié)果和推理過程輸入預(yù)先訓(xùn)練的核驗LLM,由該核驗LLM從該推理過程中提取運算過程,并對業(yè)務(wù)LLM執(zhí)行每個運...
          • 本發(fā)明涉及智能口岸分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全流程智慧口岸查驗預(yù)約優(yōu)化方法及系統(tǒng),包括:獲取報關(guān)單數(shù)據(jù)集以及來自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集,采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,構(gòu)建統(tǒng)一關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集;基于集裝箱號字段對報關(guān)單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及盾構(gòu)隧道施工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于聚類的盾構(gòu)施工結(jié)泥餅預(yù)測方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取盾構(gòu)掘進(jìn)施工參數(shù)數(shù)據(jù)集,并對各環(huán)段進(jìn)行類別標(biāo)注;對所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用聚類算法對預(yù)處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,基于聚類結(jié)果定...
          • 本發(fā)明屬于盾構(gòu)控制技術(shù)領(lǐng)域,涉及基于聚類遷移學(xué)習(xí)的盾構(gòu)隧道渣土改良參數(shù)預(yù)測方法。該方法包括:構(gòu)建歷史盾構(gòu)工程掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)集;聚類劃分得到若干個聚類;建立若干個改良劑用量預(yù)測模型;將微調(diào)后的各個改良劑用量預(yù)測模型分別遷移至新盾構(gòu)工程;選擇準(zhǔn)確...
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