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								      本申請(qǐng)公開了基于飛行器流場(chǎng)模擬的動(dòng)態(tài)來流邊界構(gòu)建方法及裝置，涉及流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)當(dāng)前飛行器的當(dāng)前機(jī)動(dòng)狀態(tài)和當(dāng)前飛行環(huán)境變化，選擇目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型和組合方式；根據(jù)目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型確定對(duì)應(yīng)目標(biāo)輸入模式；基于目標(biāo)輸入模式并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關(guān)設(shè)備。其中，所述方法包括：獲取待布線的數(shù)字電路中各個(gè)布線層的布線網(wǎng)格參數(shù)，布線網(wǎng)格的網(wǎng)格線用于約束布線軌道；基于所述布線網(wǎng)格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個(gè)布線分區(qū)，各個(gè)布線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構(gòu)建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍?cè)O(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該電鍍模型的構(gòu)建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據(jù)壓力與流量之間的關(guān)系，構(gòu)建電鍍模型的運(yùn)算公式；將流量計(jì)算公式與法拉第電解定律結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設(shè)計(jì)參數(shù)，包括連接器位置坐標(biāo)、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強(qiáng)度和振動(dòng)頻率；對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其取樣任務(wù)，并提取各個(gè)Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務(wù)的元特征向量，結(jié)合各個(gè)Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務(wù)的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成每對(duì)Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識(shí)蒸餾的方法、裝置和電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法中溫度采用動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，隨著訓(xùn)練周期的增加，訓(xùn)練周期對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)初始溫度逐步減小；此外，在每個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對(duì)該預(yù)設(shè)初始溫度進(jìn)行細(xì)微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異構(gòu)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將算子映射問題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題；基于非支配排序遺傳算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，得到由多個(gè)不同的算子映射方案構(gòu)成的帕累托前沿解集；根據(jù)以多個(gè)目標(biāo)分別構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行亞字節(jié)量化；在微控制器固件中調(diào)用推理計(jì)算庫(kù)接口，將量化后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計(jì)算庫(kù)內(nèi)部執(zhí)行，具體為：將量化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動(dòng)型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電動(dòng)汽車充電技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的歷史電網(wǎng)負(fù)荷曲線和實(shí)時(shí)電網(wǎng)負(fù)荷曲線，預(yù)測(cè)第二時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線，確定目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線的高負(fù)荷時(shí)段、平穩(wěn)負(fù)荷時(shí)段及低負(fù)荷時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及城市防洪排澇技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：從多源水文觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù)，預(yù)處理后獲取多源數(shù)據(jù)集；基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù)，并結(jié)合參數(shù)敏感性分析確定其對(duì)淹沒范圍的影響權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市排水防澇技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市實(shí)時(shí)排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構(gòu)建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)及約束條件，采用水動(dòng)力機(jī)理模型結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨徑流模擬，建立基于深度強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種面向群智感知的Stackelberg動(dòng)態(tài)異構(gòu)任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。方法包括獲取眾包任務(wù)的任務(wù)數(shù)據(jù)、請(qǐng)求者歷史數(shù)據(jù)和工人歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)、請(qǐng)求者歷史數(shù)據(jù)和任務(wù)歷史數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)分配策略指標(biāo)；基于改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉(cāng)庫(kù)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉(cāng)庫(kù)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取目標(biāo)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)叉車司機(jī)或巡檢員的排班表與當(dāng)前作業(yè)時(shí)間，再采集當(dāng)前任務(wù)類型的任務(wù)負(fù)荷因子與作業(yè)區(qū)域的溫度和噪音等級(jí)，計(jì)算得到情景疲勞風(fēng)險(xiǎn)值。本發(fā)明通過解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種船舶建造智能安全防護(hù)系統(tǒng)，包括：可穿戴式智能安全檢測(cè)裝備、作業(yè)環(huán)境檢測(cè)及人員管控系統(tǒng)、AI感知預(yù)測(cè)與評(píng)判模塊、安全生產(chǎn)檢測(cè)一體化平臺(tái)；其中：可穿戴式智能安全檢測(cè)裝備與作業(yè)環(huán)境檢測(cè)及人員管控系統(tǒng)采集的多源數(shù)據(jù)輸入到AI感知預(yù)測(cè)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基礎(chǔ)設(shè)施綠色低碳發(fā)展技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種考慮碳排放的埋地供水管道全生命周期風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化方法，方法包括：步驟S1、采集碳排放數(shù)據(jù)構(gòu)建碳排放評(píng)估數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于所述碳排放評(píng)估數(shù)據(jù)集構(gòu)建碳排放模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；步驟S3、基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種資源利用生態(tài)評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)及介質(zhì)，屬于資源利用評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過獲取目標(biāo)區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息，基于目標(biāo)區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息對(duì)目標(biāo)區(qū)域中的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)估評(píng)價(jià)，獲取生態(tài)承載力預(yù)估結(jié)果，從而根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于來水頻率?破壞深度約束的河流斷面生態(tài)流量保障評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括收集河流斷面歷史長(zhǎng)系列和評(píng)估期的徑流數(shù)據(jù)，構(gòu)建河湖斷面生態(tài)流量目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)；構(gòu)建分水期最枯月平均流量理論概率分布曲線，并提取最枯月月徑流數(shù)據(jù)作為曲線的輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教育評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于GIS的應(yīng)用型高校人才培養(yǎng)質(zhì)量跟蹤服務(wù)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與定位模塊，用于采集學(xué)生、校友、實(shí)習(xí)及用人單位信息并標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化就業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)與空間要素?cái)?shù)據(jù)；質(zhì)量評(píng)分模塊，用于基于預(yù)設(shè)權(quán)重對(duì)就業(yè)指...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于城市規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種低效用地再開發(fā)優(yōu)先度評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，通過引入地塊間關(guān)聯(lián)特征的識(shí)別，并基于這些關(guān)聯(lián)特征和預(yù)設(shè)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)量化規(guī)則，迭代修正地塊的優(yōu)先度得分以生成多個(gè)地塊開發(fā)序列，最終通過計(jì)算各序列的整體效益來確定最優(yōu)開發(fā)策...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多智能體的多式聯(lián)運(yùn)方案生成系統(tǒng)及方法。包括：任務(wù)解析模塊，用于生成任務(wù)上下文；網(wǎng)絡(luò)建模模塊，用于獲取與運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)并構(gòu)建環(huán)境態(tài)勢(shì)表示；候選路徑生成模塊，用于在多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)上生成滿足約束的候選路徑集；資源校核...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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