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								      本發(fā)明提供基于大模型的標準文檔自動生成與多維度審核方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，所述方法包括：步驟1，建立多源文檔的分布式數(shù)據庫，并通過自然語言處理對異構文本進行分析，以得到標準化知識網絡；步驟2，基于標準化知識網絡，提取指標要素，并通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI技術的短信模板分類與自動匹配方法及系統(tǒng)，涉及信息與通信技術領域，引入預訓練語言模型對短信請求與模板文本進行分離式語義建模，分別提取請求側向量組與模板側向量組；再基于請求側向量構建語義鄰域圖，并以模板向量為參照進行動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了基于近似子模函數(shù)與連續(xù)學習的提示詞優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及人工智能多模態(tài)感知技術領域，包括：構建候選提示詞集合，設計基于近似子模函數(shù)性質的組合目標函數(shù)，采用結合隨機擾動、多輪迭代與任務自適應機制的貪心選擇算法對組合目標函數(shù)進行求解，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域，公開了一種基于多令牌大語言模型的人體運動生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動作生成模型的構建及訓練過程包括將用戶輸入的文本描述映射為文本特征，并與任務提示詞以及文本描述共同輸入共享主干網絡、多個頸部網絡和預測頭；將文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網的物流供應鏈動態(tài)管理方法，涉及物流管理技術領域，包括以下步驟：構建射頻干擾空間指紋庫，通過采集多個射頻識別讀寫設備的發(fā)射頻率、信號強度和空間分布，識別干擾區(qū)域并生成射頻干擾分布地圖。本發(fā)明通過構建射頻干擾空間指紋庫及分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于景區(qū)管理技術領域，具體涉及一種基于智能體協(xié)作的景區(qū)全域感知與服務系統(tǒng)。該發(fā)明能夠實時收集并分析游客游覽信息，包括游客的實時位置、移動軌跡和區(qū)域停留時間，從而準確預測未來時段內各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值，在具體實施中，趨勢分析模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種極端天氣下電量預測方法，涉及電量預測技術領域，包括以下步驟：獲取用戶的用電量數(shù)據，篩選出極端天氣對應的用電量數(shù)據，得到四種極端天氣數(shù)據集，極端天氣包括高溫天氣、寒潮天氣、暴雨天氣、臺風天氣；利用四種極端天氣數(shù)據集構造歷史電量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開的是具備同時處理多個醫(yī)學視覺語言任務能力的多模態(tài)大模型設計方法及系統(tǒng)，構建基準數(shù)據集MedVision?MT，涵蓋醫(yī)學問答、放射影像報告生成等五項核心任務，經數(shù)據過濾和指令池設計提升數(shù)據質量，采用分階段領域適配訓練策略，先在自然圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于全息變換器架構的復值信號處理方法和架構。包括：獲取待處理的復值信號序列，對復值信號序列進行編碼處理，得到編碼信號序列；針對編碼信號序列執(zhí)行全息自注意力操作，得到全息自注意力計算結果，全息自注意力操作包括，將編碼信號序列中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于骨架的子圖支持度計算方法，包括以下步驟：構建分子結構圖或反應路徑圖；提取子圖；將子圖轉換為查詢圖和數(shù)據圖；通過節(jié)點標簽、度和鄰接關系初步過濾數(shù)據圖中不與查詢圖匹配的節(jié)點，并將查詢圖和數(shù)據圖分解為子查詢和子結構；將數(shù)據子結構和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于動態(tài)結構感知的跨模態(tài)知識蒸餾方法及系統(tǒng)，通過接收目標任務數(shù)據集，從目標任務數(shù)據集中劃分得到訓練集，將訓練集輸入至預設教師模型和預設學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)模差異實時確定結構差異指標，基于結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計算機程序產品，屬于視頻和大數(shù)據領域，該方法包括：獲取目標視頻的描述文本、查詢文本令牌及視覺令牌；對所述描述文本進行LLM推理、檢索及區(qū)域擴展得到候選時間區(qū)域；對所述候選時間區(qū)域進行密集采樣、檢索和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種多任務語言處理模型訓練方法、裝置及相關設備，該方法包括獲取每個任務的訓練樣本、共享層候選參數(shù)和每個特定任務處理層候選參數(shù)；基于每個任務的訓練樣本，確定所述多任務語言處理模型的綜合損失；判斷綜合損失是否達到第一預設值；若否，則基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調度與量子計算技術交叉領域，提出一種基于光量子QUBO模型的輸電斷面極限傳輸功率計算方法。本發(fā)明在已知輸電斷面結果的情況下計算送電區(qū)各發(fā)電機的出力優(yōu)化策略，基于出力優(yōu)化策略計算送電區(qū)總出力變量以及受電區(qū)各負荷節(jié)點負荷增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于數(shù)據分類的量子?經典混合網絡?；旌暇W絡包括數(shù)據預處理模塊、量子電路構建模塊、量子測量模塊和經典網絡模塊。數(shù)據預處理模塊能夠根據輸入的數(shù)據分類任務，確定數(shù)值特征向量。量子電路構建模塊能夠根據預設數(shù)據重加載策略和預設特征重要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調度與量子計算技術交叉領域，提出一種基于光量子計算的輸電斷面搜索方法、設備和系統(tǒng)。本發(fā)明首先構建電力網絡模型；然后基于優(yōu)化目標構建QUBO模型作為斷面搜索模型，優(yōu)化目標為最小化輸電斷面的目標函數(shù)；通過光量子計算機求解斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種洪澇預測方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，涉及城市排水管網技術領域。其中，該方法包括：將雨水管網內的目標點位分為多個聚類區(qū)塊；基于聚類區(qū)塊內的積水深度按照預設的多個內澇風險等級進行分類；基于聚類區(qū)塊內雨水管網數(shù)據訓練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據的隧道通行風險預測方法及系統(tǒng)，涉及風險預測技術領域，方法包括：使用基于韌性理論的結構評估方法分析所述車輛特征數(shù)據對隧道狀態(tài)的影響程度得到特征影響系數(shù)，并根據不同場景對所述特征影響系數(shù)進行動態(tài)調整得到風險權重；通過不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種線束裝配優(yōu)化決策平臺及方法，涉及智能制造技術領域，通過建立反映當前生產車間裝配資源狀態(tài)的動態(tài)模型，并實時更新資源負載信息，依據生產任務驅動數(shù)據提取當前產品需求，產品需求包括裝配結構特征和工藝需求，基于動態(tài)模型和產品需求，在二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生態(tài)防控預測領域，具體為數(shù)字化白蟻防治的云平臺協(xié)同預測與發(fā)布方法及系統(tǒng)，標識區(qū)域內的有效布控端，對標有效布控端上傳至云平臺的白蟻狀態(tài)數(shù)據和環(huán)境數(shù)據，確保兩種數(shù)據的時空一致性；根據白蟻狀態(tài)數(shù)據和環(huán)境數(shù)據，預測白蟻活動空間變化趨勢；對...
								
            
							
            
							
						
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