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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于SHAP動(dòng)態(tài)調(diào)整多模態(tài)權(quán)重的模型優(yōu)化方法，包括：步驟一，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與預(yù)處理；步驟二，構(gòu)建多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；步驟三，基于AUC指標(biāo)計(jì)算各模態(tài)數(shù)據(jù)的置信度；步驟四，使用SHAP方法計(jì)算各個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)水系統(tǒng)安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種循環(huán)水中泄漏工藝介質(zhì)的智能溯源方法，包括以下步驟：采集電導(dǎo)率、pH值、濁度、溶解氧、溫度、壓力及特征離子濃度等多維度運(yùn)行參數(shù)，經(jīng)過(guò)時(shí)空對(duì)齊與小波降噪處理后生成標(biāo)準(zhǔn)化水質(zhì)參數(shù)矩陣；利用基于遷移...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N車(chē)輛抗干擾能力評(píng)估方法、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。車(chē)輛抗干擾能力評(píng)估方法包括：構(gòu)建目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的車(chē)體結(jié)構(gòu)模型和線(xiàn)纜結(jié)構(gòu)模型；將車(chē)體結(jié)構(gòu)模型和線(xiàn)纜結(jié)構(gòu)模型導(dǎo)入至目標(biāo)仿真軟件中的目標(biāo)場(chǎng)地模型，得到整車(chē)抗擾度仿真模型；對(duì)整車(chē)抗擾度仿真模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)值模擬的蛇形換熱管內(nèi)沿程溫度分布分析方法，涉及熱能工程技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)換熱器結(jié)構(gòu)參數(shù)建立三維模型，對(duì)三維模型進(jìn)行離散化；通過(guò)參數(shù)化方法定義換熱器組件溫度場(chǎng)，并在模擬平臺(tái)中進(jìn)行初步仿真分析；基于模擬結(jié)果優(yōu)化換熱器組件溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種增加輥縫凸度保持性的輥形配置方法，涉及板帶軋制技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先獲取實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)和測(cè)量數(shù)據(jù)，然后利用軋輥磨損預(yù)報(bào)模型預(yù)測(cè)支撐輥的磨損輥形，最后基于磨損輥形優(yōu)化工作輥輥形參數(shù)。本發(fā)明方法可以改善板帶軋制生產(chǎn)中軋輥的不均勻磨損，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種變壓器干式套管爆燃仿真方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：建立變壓器干式套管二維軸對(duì)稱(chēng)仿真模型；基于預(yù)設(shè)的多物理場(chǎng)需求、預(yù)設(shè)的仿真工況和預(yù)設(shè)的收斂條件，確定每個(gè)物理場(chǎng)在進(jìn)行多物理場(chǎng)耦合分析時(shí)的初始條件、邊界條件和優(yōu)化參數(shù)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種燃料電池的性能預(yù)測(cè)模型確定方法、性能預(yù)測(cè)方法及裝置，主要針對(duì)燃料電池的建模仿真與性能預(yù)測(cè)，該方法包括：基于燃料電池的半經(jīng)驗(yàn)物理模型與計(jì)算流體力學(xué)模型，構(gòu)建燃料電池的擬合系數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，基于擬合系數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多模態(tài)交互執(zhí)法文書(shū)生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及大模型文本生成領(lǐng)域。該方法包括如下步驟：采集執(zhí)法結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，從中提取出文本數(shù)據(jù)集合；解析文本數(shù)據(jù)集合，從中提取出詞向量和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)信息并通過(guò)加權(quán)平均策略整合，構(gòu)建執(zhí)法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N實(shí)體識(shí)別方法，實(shí)體識(shí)別裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。所述實(shí)體識(shí)別方法包括：獲取用戶(hù)問(wèn)題；對(duì)所述用戶(hù)問(wèn)題進(jìn)行思維鏈多任務(wù)分解，獲取若干函數(shù)意圖的思維鏈；響應(yīng)于所述思維鏈中的任意一個(gè)函數(shù)意圖包含自定義實(shí)體入?yún)ⅲ@取所述用戶(hù)問(wèn)題的語(yǔ)句詞性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提出的多平臺(tái)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，平臺(tái)系統(tǒng)包括第一設(shè)備和至少一個(gè)第二設(shè)備，方法包括：獲取訓(xùn)練主網(wǎng)絡(luò)和主網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并對(duì)訓(xùn)練主網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝處理，生成多個(gè)訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò)；基于主網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，計(jì)算得到訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)的一種基于檢索和反思的角色扮演模型融合系統(tǒng)及方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為：1、對(duì)原始角色歷史對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗并利用語(yǔ)義相似度進(jìn)行語(yǔ)義篩選，形成歷史對(duì)話(huà)語(yǔ)境數(shù)據(jù)；2、利用關(guān)聯(lián)度匹配構(gòu)建與角色關(guān)聯(lián)的事件知識(shí)；3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于可釋認(rèn)知診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種ECD?RC基于關(guān)系增強(qiáng)和因果推理的可釋認(rèn)知診斷方法，本發(fā)明設(shè)計(jì)關(guān)系增強(qiáng)的特征提取模塊，通過(guò)建模實(shí)體間的交互強(qiáng)度來(lái)聚合特征信息，有效捕捉了復(fù)雜的教育場(chǎng)景下的依賴(lài)關(guān)系。同時(shí)，引入基于因果推理的可解釋模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種科研項(xiàng)目立項(xiàng)評(píng)價(jià)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及立項(xiàng)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取目標(biāo)科研項(xiàng)目立項(xiàng)數(shù)據(jù)中的技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及經(jīng)費(fèi)預(yù)算相關(guān)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述技術(shù)性相關(guān)數(shù)據(jù)以及技術(shù)性評(píng)分模型，確定目標(biāo)科研項(xiàng)目的技術(shù)性評(píng)分結(jié)果；根據(jù)所述經(jīng)費(fèi)預(yù)算相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種熱瞄準(zhǔn)器防抖系統(tǒng)及防抖方法，涉及熱瞄準(zhǔn)器技術(shù)領(lǐng)域，首先通過(guò)熱紅外圖像對(duì)容易導(dǎo)致位移分析精度降低的拍攝目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，并通過(guò)相鄰幀對(duì)比所確定的重復(fù)的非目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)一步確定拍攝目標(biāo)的自活動(dòng)范圍，從而剝離無(wú)效區(qū)域或低對(duì)比度區(qū)域，通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種葉片外觀(guān)狀態(tài)監(jiān)測(cè)識(shí)別分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括步驟：周期性獲取葉片表面高清圖像及紅外熱成像數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；消除多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的環(huán)境光干擾，對(duì)葉片表面缺陷的輪廓特征進(jìn)行圖像增強(qiáng)，得到增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分類(lèi)方法、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)通過(guò)獲取待分類(lèi)圖像；將待分類(lèi)圖像輸入目標(biāo)分類(lèi)模型中，得到目標(biāo)分類(lèi)模型輸出的分類(lèi)結(jié)果；將待分類(lèi)圖像輸入圖像質(zhì)量評(píng)估模型中，得到圖像質(zhì)量評(píng)估模型輸出的質(zhì)量評(píng)估結(jié)果；根據(jù)分類(lèi)結(jié)果和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于微波遙感數(shù)據(jù)VOD的全球森林因旱死亡評(píng)估方法，涉及生態(tài)遙感技術(shù)領(lǐng)域。該方法利用VOD作為主要指標(biāo)，VOD反映了植被在微波波段的透射性，與森林冠層水分含量和生物量密切相關(guān)。通過(guò)計(jì)算VOD的年變化(ΔVOD)以及結(jié)合植被指數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多尺度融合的草原恢復(fù)狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，起系統(tǒng)，包括：多尺度數(shù)據(jù)獲取模塊用于利用衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取草原的宏觀(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用無(wú)人機(jī)獲取草原的微觀(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析模塊用于收集長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的宏觀(guān)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和微觀(guān)監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于3D高斯的三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖構(gòu)建方法，屬于計(jì)算機(jī)具身智能領(lǐng)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)方法為：利用視覺(jué)基礎(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)開(kāi)放詞匯的物體感知與語(yǔ)義特征提取；多視角多維度優(yōu)化3D高斯表征來(lái)構(gòu)建高保真度且物體語(yǔ)義連續(xù)的3D高斯場(chǎng)景；構(gòu)建多層級(jí)三維場(chǎng)景圖，利用語(yǔ)義高斯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于證素的中醫(yī)證型識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的所有當(dāng)前癥狀；從預(yù)設(shè)的癥狀與證素權(quán)值庫(kù)中獲取每個(gè)當(dāng)前癥狀到每個(gè)證素的權(quán)值，并通過(guò)權(quán)值累加得到每個(gè)證素的總權(quán)值；對(duì)每個(gè)證素的總權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化處理，得到每個(gè)證素的優(yōu)化權(quán)值...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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