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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識蒸餾的方法、裝置和電子設備，屬于人工智能技術領域，該方法中溫度采用動態(tài)調整機制，隨著訓練周期的增加，訓練周期對應的預設初始溫度逐步減小；此外，在每個訓練周期內，還基于蒸餾損失對該預設初始溫度進行細微調節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術領域，提供了一種多智能體的內生化模型訓練方法及系統(tǒng)，其取樣任務，并提取各個Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務的元特征向量，結合各個Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務的元特征向量及自監(jiān)督圖神經網絡生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術領域，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計參數(shù)，包括連接器位置坐標、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關環(huán)境數(shù)據，包括溫度分布、電磁干擾強度和振動頻率；對設計參數(shù)和環(huán)境數(shù)據進...
								
            
							
            
							
						
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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建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍設備技術領域，該電鍍模型的構建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據壓力與流量之間的關系，構建電鍍模型的運算公式；將流量計算公式與法拉第電解定律結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于半導體設計自動化技術領域，提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關設備。其中，所述方法包括：獲取待布線的數(shù)字電路中各個布線層的布線網格參數(shù)，布線網格的網格線用于約束布線軌道；基于所述布線網格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個布線分區(qū)，各個布線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于飛行器流場模擬的動態(tài)來流邊界構建方法及裝置，涉及流體力學技術領域，包括：根據當前飛行器的當前機動狀態(tài)和當前飛行環(huán)境變化，選擇目標來流邊界參數(shù)類型和組合方式；根據目標來流邊界參數(shù)類型確定對應目標輸入模式；基于目標輸入模式并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網箱運動響應求解方法，涉及海洋工程結構物運動姿態(tài)計算技術領域，包括根據觀測的Jonswap譜參數(shù)，獲取不規(guī)則波波高時間序列，并通過快速傅里葉變換得到子波，在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復現(xiàn)的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓練數(shù)據生成方法及設備，屬于航空器技術領域。該方法包括：構建中等保真度數(shù)字孿生模型，該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動力學特性及耦合關系，以再現(xiàn)全局動力學行為；所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高頻變壓器聲壓計算方法，涉及電路技術領域，其包括：獲取間隙鈹銅簧片的微結構參數(shù)以生成微結構特征向量；基于微結構特征向量，計算微結構調控的磁致伸縮應變以確定微結構調控磁致伸縮的耦合場分布描述；基于耦合場分布描述，將高頻變壓器周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機整機振動技術領域，特別提供了一種基于構形設計的航發(fā)高壓轉子彎曲變形分布優(yōu)化方法，包括提取所分析高壓轉子系統(tǒng)的結構參數(shù)；建立有限元模型，計算高壓轉子系統(tǒng)的動力特性；提取支點動載荷，繪制高壓轉子支點動載荷隨轉速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經網絡的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質，將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據輸入到已訓練完成后的物理信息神經網絡模型，得到出口歧管腔壓力場信息；所述物理信息神經網絡模型的訓練過程如下：利用數(shù)字孿生技術構建與實體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風機水下結構健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計算機數(shù)據處理的海洋工程結構監(jiān)測技術領域；測量風機水上典型節(jié)點位置處加速度信號；獲取海上風機結構低階實測頻率及模態(tài)振型數(shù)據；建立風機結構有限元模型；對水下結構單元設定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質參數(shù)；根據工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設備、介質和程序產品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點，所述附件固定點至少有兩個，每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網格中；針對每個附件固定點，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關節(jié)電機獲取異構傳感器數(shù)據；對數(shù)據進行離線/實時標定和時間同步，結合運動標簽構建數(shù)據集；模型構建與訓練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風機電流波形和盤管振動信號，基于電機負載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍，生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據，預處理后進行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數(shù)據樣本，包括多模態(tài)傳感數(shù)據及對應的數(shù)據特征；構建改進的特征融合模型，以數(shù)據樣本訓練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術領域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應性差等缺陷，所提方法通過離線學習和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓練的技術領域，方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據以及分級標注數(shù)據進行數(shù)據集整理；將增量數(shù)據集對待訓練問答智能體模型進行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術領域，公開了一種指令數(shù)據的篩選方法、設備、介質及產品。方法包括：根據預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預...
								
            
							
            
							
						
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