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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的短信模板分類與自動(dòng)匹配方法及系統(tǒng)，涉及信息與通信技術(shù)領(lǐng)域，引入預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)短信請(qǐng)求與模板文本進(jìn)行分離式語(yǔ)義建模，分別提取請(qǐng)求側(cè)向量組與模板側(cè)向量組；再基于請(qǐng)求側(cè)向量構(gòu)建語(yǔ)義鄰域圖，并以模板向量為參照進(jìn)行動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了基于近似子模函數(shù)與連續(xù)學(xué)習(xí)的提示詞優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及人工智能多模態(tài)感知技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建候選提示詞集合，設(shè)計(jì)基于近似子模函數(shù)性質(zhì)的組合目標(biāo)函數(shù)，采用結(jié)合隨機(jī)擾動(dòng)、多輪迭代與任務(wù)自適應(yīng)機(jī)制的貪心選擇算法對(duì)組合目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多令牌大語(yǔ)言模型的人體運(yùn)動(dòng)生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動(dòng)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(gè)頸部網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)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(dòng)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(kù)，通過采集多個(gè)射頻識(shí)別讀寫設(shè)備的發(fā)射頻率、信號(hào)強(qiáng)度和空間分布，識(shí)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(kù)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(shí)收集并分析游客游覽信息，包括游客的實(shí)時(shí)位置、移動(dòng)軌跡和區(qū)域停留時(shí)間，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來時(shí)段內(nèi)各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值，在具體實(shí)施中，趨勢(shì)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(cè)方法，涉及電量預(yù)測(cè)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(duì)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(tái)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(shí)處理多個(gè)醫(yī)學(xué)視覺語(yǔ)言任務(wù)能力的多模態(tài)大模型設(shè)計(jì)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(bào)告生成等五項(xiàng)核心任務(wù)，經(jīng)數(shù)據(jù)過濾和指令池設(shè)計(jì)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(qǐng)涉及一種基于全息變換器架構(gòu)的復(fù)值信號(hào)處理方法和架構(gòu)。包括：獲取待處理的復(fù)值信號(hào)序列，對(duì)復(fù)值信號(hào)序列進(jìn)行編碼處理，得到編碼信號(hào)序列；針對(duì)編碼信號(hào)序列執(zhí)行全息自注意力操作，得到全息自注意力計(jì)算結(jié)果，全息自注意力操作包括，將編碼信號(hào)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(jì)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(diǎn)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(diǎn)，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(qǐng)實(shí)施例提供一種基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)感知的跨模態(tài)知識(shí)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(shí)時(shí)確定結(jié)構(gòu)差異指標(biāo)，基于結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計(jì)算機(jī)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(duì)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(shí)間區(qū)域；對(duì)所述候選時(shí)間區(qū)域進(jìn)行密集采樣、檢索和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種多任務(wù)語(yǔ)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(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本、共享層候選參數(shù)和每個(gè)特定任務(wù)處理層候選參數(shù)；基于每個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本，確定所述多任務(wù)語(yǔ)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(jì)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(jì)算方法。本發(fā)明在已知輸電斷面結(jié)果的情況下計(jì)算送電區(qū)各發(fā)電機(jī)的出力優(yōu)化策略，基于出力優(yōu)化策略計(jì)算送電區(qū)總出力變量以及受電區(qū)各負(fù)荷節(jié)點(diǎn)負(fù)荷增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(cè)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(jì)算技術(shù)交叉領(lǐng)域，提出一種基于光量子計(jì)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(jì)算機(jī)求解斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種洪澇預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(diǎn)位分為多個(gè)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(gè)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)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(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：使用基于韌性理論的結(jié)構(gòu)評(píng)估方法分析所述車輛特征數(shù)據(jù)對(duì)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(chǎng)景對(duì)所述特征影響系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整得到風(fēng)險(xiǎn)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(tái)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(dòng)態(tài)模型，并實(shí)時(shí)更新資源負(fù)載信息，依據(jù)生產(chǎn)任務(wù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(cè)領(lǐng)域，具體為數(shù)字化白蟻防治的云平臺(tái)協(xié)同預(yù)測(cè)與發(fā)布方法及系統(tǒng)，標(biāo)識(shí)區(qū)域內(nèi)的有效布控端，對(duì)標(biāo)有效布控端上傳至云平臺(tái)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(shí)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(cè)白蟻活動(dòng)空間變化趨勢(shì)；對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)動(dòng)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(yùn)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(cè)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?yàn)?zāi)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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