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          • 本發(fā)明公開了基于模型三重自適應(yīng)聚合的個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng),方法如下:S1、服務(wù)器初始化全局模型并根據(jù)客戶端總數(shù)設(shè)置相似性矩陣,將全局模型分發(fā)給每個(gè)客戶端;S2、客戶端利用全局模型初始化本地模型,利用本地私有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;S3、客戶端保存...
          • 本申請公開了一種大模型的推理加速方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:將提示信息分別輸入至多個(gè)不同的小模型中,分別得到每個(gè)小模型輸出的草稿詞元序列;獲取每個(gè)小模型對應(yīng)的序列選取數(shù)量,分別從每個(gè)小模型輸出的草稿詞元序列中篩選出序列選取數(shù)量個(gè)草稿詞元...
          • 本申請公開了一種基于大模型的計(jì)算樹邏輯規(guī)范表達(dá)式生成方法和裝置。其中該方法包括:基于預(yù)設(shè)的大語言模型和提示詞模板獲取自然語言NL到計(jì)算樹邏輯CTL的映射數(shù)據(jù)集;所述映射數(shù)據(jù)集包括多個(gè)自然語言與計(jì)算樹邏輯的數(shù)據(jù)對;基于所述映射數(shù)據(jù)集對預(yù)設(shè)的文...
          • 本發(fā)明公開了一種電子元件的搜索裝配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),其中,該方法獲取裝配策略表和電子元件的裝配傳感數(shù)據(jù);對所述裝配傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行裝配驗(yàn)證,得到裝配驗(yàn)證信息;根據(jù)所述裝配驗(yàn)證信息,對所述裝配策略表進(jìn)行策略選擇,得到目標(biāo)裝配策略;根據(jù)所述目...
          • 本發(fā)明提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層頻率選擇表面濾波器逆向設(shè)計(jì)方法,該方法將拓?fù)浣:蛥?shù)建模相結(jié)合,包括:多層頻率選擇表面微波濾波器結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟,構(gòu)建包括金屬諧振貼片和關(guān)鍵物理參數(shù)的濾波器結(jié)構(gòu);訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建步驟,構(gòu)建包括輸入輸出數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種非參數(shù)化模型的自由曲面圓角特征抑制方法,包括以下步驟:根據(jù)圓角面的幾何特性以及拓?fù)溥B接計(jì)算與圓角特征相鄰曲面的延伸長度和延伸方向,并基于該長度和方向?qū)︵徑用孢M(jìn)行延伸操作;根據(jù)原始鄰接面的邊特性與多個(gè)延伸面進(jìn)行布爾并集運(yùn)算,對...
          • 本發(fā)明公開了基于多尺度特征融合的多源時(shí)間序列信號(hào)分類方法及設(shè)備。所述方法包括以下步驟:采集多源傳感器時(shí)間序列信號(hào),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;構(gòu)建多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型;利用數(shù)據(jù)集對多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的多源時(shí)間序列信號(hào)分類模型;...
          • 本發(fā)明公開了一種分布式光纖傳感信號(hào)識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,包括:獲取多種已識(shí)別的樣本信號(hào);對樣本信號(hào)進(jìn)行特征提取,并將提取的特征組合形成數(shù)據(jù)集;將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;構(gòu)建LGBM模型;利用訓(xùn)練集對LGBM模型進(jìn)行訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了一種交流電網(wǎng)潮流N?k故障校核方法及系統(tǒng),包括:獲取電網(wǎng)N?k斷線的歷史故障數(shù)據(jù),并對歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理;將降維后的數(shù)據(jù)輸入第一寬度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到第一預(yù)測模型,基于第一預(yù)測模型獲取其預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差;以預(yù)測結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于軌跡的長期動(dòng)力學(xué)預(yù)測方法,包括:采集狀態(tài)?動(dòng)作序列數(shù)據(jù);將采集到的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子軌跡,并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;設(shè)計(jì)軌跡預(yù)測模型,該模型以初始狀態(tài)、控制參數(shù)和顯示的未來時(shí)間序列作為輸入,直接預(yù)測未來時(shí)間序列的狀態(tài);訓(xùn)練軌跡預(yù)測...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,分別從各個(gè)生產(chǎn)流程獲取對應(yīng)的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù);對獲取的能量流數(shù)據(jù)、物質(zhì)流數(shù)據(jù)以及信息流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到待整理數(shù)據(jù)集;對待整理數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,...
          • 本發(fā)明公開了一種光譜數(shù)據(jù)自動(dòng)預(yù)處理方法,在構(gòu)建由采用平滑算法進(jìn)行處理、采用基線矯正算法進(jìn)行處理、采用散射矯正算法進(jìn)行處理、采用數(shù)據(jù)中心化算法進(jìn)行處理和采用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化算法進(jìn)行處理這五個(gè)步驟構(gòu)成的預(yù)處理過程后,采用遺傳算法對預(yù)處理過程進(jìn)行優(yōu)化尋...
          • 本發(fā)明涉及可降水量分析技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種流域可降水量時(shí)空演變特征及發(fā)展趨勢的分析方法,包括在目標(biāo)流域內(nèi)選取多個(gè)地面氣象站點(diǎn)的降水量數(shù)據(jù)和地基激光雷達(dá)水汽數(shù)據(jù),并分別與可降水量數(shù)據(jù)參數(shù)做逐月相關(guān)性分析,分析最近N年的四季可降水量隨年份變化趨...
          • 本發(fā)明提供了一種電網(wǎng)二次設(shè)備多變量時(shí)序數(shù)據(jù)的歸集展示系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)采用SpringCloud框架構(gòu)建微服務(wù)平臺(tái)得到,具體包括:數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)歸集模塊和數(shù)據(jù)展示模塊;數(shù)據(jù)收集模塊用于獲取變電站的多變量時(shí)序數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)歸集...
          • 本發(fā)明提供基于智能推薦的個(gè)性化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展示系統(tǒng),屬于系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域;模塊包括:數(shù)據(jù)采集模塊:通過整合集團(tuán)內(nèi)部以及各下級(jí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)需求,將標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中;數(shù)據(jù)指標(biāo)模塊:確定每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵效率指標(biāo),基于專家?guī)旌蜌v史...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,其中,所述數(shù)據(jù)處理方法包括:確定目標(biāo)張量在處理時(shí)所需的內(nèi)核函數(shù)以及線程塊;所述目標(biāo)張量包括多個(gè)元素區(qū)域,所述線程塊中的線程與所述元素區(qū)域具有一一對應(yīng)關(guān)系;基于所述線程塊中線...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種異常數(shù)據(jù)偵測的特征生成方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集,并對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)延遲源頭識(shí)別,得到網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù);對網(wǎng)絡(luò)延遲源頭數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)智能緩存,生成動(dòng)態(tài)智能緩存數(shù)據(jù);利用監(jiān)...
          • 本發(fā)明屬于固件批量管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種批量管控器件固件方法及系統(tǒng),通過編碼模塊對待管控的器件進(jìn)行編碼,以及對待管控的固件進(jìn)行編碼;通過文件上傳模塊將器件固件文件上傳至對應(yīng)固件編碼下;配置器下單選擇器件目標(biāo)固件,并自動(dòng)生成升級(jí)路徑;調(diào)度...
          • 本公開關(guān)于一種業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括響應(yīng)于針對預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對應(yīng)的第一目標(biāo)業(yè)務(wù)的第一調(diào)用請求,基于預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)接口對應(yīng)的預(yù)設(shè)渠道路由類,調(diào)用第一渠道標(biāo)識(shí)對應(yīng)第一目標(biāo)渠道實(shí)現(xiàn)類中與第一目標(biāo)業(yè)務(wù)對應(yīng)的第一業(yè)務(wù)專屬實(shí)現(xiàn)方法;...
          • 本發(fā)明涉及VR場景交互技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種面向5DVR大空間場景的交互系統(tǒng)及方法,其包括:非線性路徑映射單元基于空間定位技術(shù)和路徑重定向機(jī)制,結(jié)合時(shí)變空間變形張量映射算法與虛擬引力梯度,擴(kuò)展5DVR空間場景的虛擬移動(dòng)距離;環(huán)境同步反...
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