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          • 本發(fā)明提供一種藥物開發(fā)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取待處理疾病的疾病信息;將所述待處理疾病的疾病信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的大語言模型,得到所述大語言模型輸出的與所述待處理疾病對(duì)應(yīng)的目標(biāo)對(duì)癥藥物,其中,所述目標(biāo)對(duì)癥藥物用于治...
          • 本公開涉及一種音頻軌道元數(shù)據(jù)生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于音頻處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:根據(jù)音軌類型,獲取原始設(shè)備各種包含音軌數(shù)據(jù)或音軌樣本數(shù)據(jù)的音頻文件,將所述音頻文件以預(yù)設(shè)格式存儲(chǔ)于數(shù)字音頻工作站,所述渲染器根據(jù)音頻數(shù)據(jù)對(duì)所...
          • 本發(fā)明涉及建筑人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種云工大模型建筑服務(wù)平臺(tái)及其工作方法。旨在通過整合多種人工智能技術(shù),為建筑行業(yè)提供全面、高效、智能的服務(wù)。為建筑企業(yè)提供全方位的智能化支持。平臺(tái)采用的多種人工智能模型和算法,如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算...
          • 一種基于多模態(tài)圖結(jié)構(gòu)與模糊評(píng)價(jià)的電網(wǎng)成本配置方法及系統(tǒng),方法首先獲取預(yù)設(shè)成本指標(biāo),構(gòu)建全壽命周期模型;然后基于成本指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系,形成多模態(tài)圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò);接著提取多模態(tài)特征向量,賦予邊動(dòng)態(tài)權(quán)重,并通過計(jì)算動(dòng)態(tài)權(quán)重向量;之后嵌入模糊推理矩陣并...
          • 本發(fā)明公開了一種用于板材家居的智能化物聯(lián)控制系統(tǒng)及方法,涉及智能化技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立智能家居中的板材的修補(bǔ)記錄,從修補(bǔ)記錄中提取若干目標(biāo)記錄;獲取目標(biāo)記錄的板材的修補(bǔ)區(qū)域,對(duì)修補(bǔ)區(qū)域中對(duì)應(yīng)的若干種內(nèi)部缺陷進(jìn)行分析,得到目標(biāo)記錄對(duì)應(yīng)的磨損程...
          • 本發(fā)明公開了一種電力數(shù)據(jù)質(zhì)量治理方法,包括RPA流程機(jī)器人和C/S核查工具,C/S核查工具基于所述電力數(shù)據(jù)治理規(guī)則統(tǒng)計(jì)分析市縣兩級(jí)電力數(shù)據(jù),自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)相關(guān)異常;還包括如下步驟:深度集成C/S架構(gòu)核查工具和B/S模式RPA平臺(tái),在深度集成的...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于供需平衡的建材流通分析方法,所述方法包括:通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接口實(shí)時(shí)獲取建材供給端數(shù)據(jù)、需求端數(shù)據(jù)及流通端數(shù)據(jù),所述供給端數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)企業(yè)的實(shí)時(shí)產(chǎn)量、庫存量、地理位置及產(chǎn)能彈性系數(shù),所述需求端數(shù)據(jù)包括區(qū)域訂單量、在建工程進(jìn)度...
          • 本申請(qǐng)涉及一種面向建材供應(yīng)鏈的智能調(diào)度方法,所述方法包括:通過部署于供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器獲取供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)資源數(shù)據(jù);基于所述實(shí)時(shí)資源數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度資源圖譜;接收用戶調(diào)度請(qǐng)求,并基于所述用戶調(diào)度請(qǐng)求解析目標(biāo)建材類型、需求量及交付時(shí)限約...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開一種儲(chǔ)能設(shè)備優(yōu)化選址定容方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:獲取風(fēng)電場(chǎng)站中各風(fēng)機(jī)設(shè)備的風(fēng)機(jī)參數(shù)和各儲(chǔ)能設(shè)備的儲(chǔ)能參數(shù);根據(jù)風(fēng)機(jī)參數(shù)和儲(chǔ)能參數(shù),構(gòu)建儲(chǔ)能容量優(yōu)化配置模型,且所述儲(chǔ)能容量優(yōu)化配置模型以儲(chǔ)能系...
          • 本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的光纜多參量監(jiān)測(cè)與故障預(yù)測(cè)方法。該方法通過分布式布里淵散射(BOTDR)監(jiān)測(cè)光纜的溫度、應(yīng)變以及受力多參量數(shù)據(jù),結(jié)合擴(kuò)散模型處理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),擴(kuò)散強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法聯(lián)合分析處理后的多參量數(shù)據(jù)來動(dòng)態(tài)調(diào)整監(jiān)測(cè)閾值,優(yōu)化...
          • 本公開關(guān)于一種檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:通過對(duì)待檢測(cè)文本進(jìn)行劃分后得到的多個(gè)目標(biāo)檢測(cè)單元,可以通過該目標(biāo)檢測(cè)單元的內(nèi)容類型對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證機(jī)制,對(duì)目標(biāo)檢測(cè)單元進(jìn)行幻覺檢測(cè),得到初始檢測(cè)結(jié)果,適用于多種類型場(chǎng)...
          • 本發(fā)明公開一種基于FPGA的稀疏三角線性系統(tǒng)求解加速器,屬于計(jì)算、推算或計(jì)數(shù)的技術(shù)領(lǐng)域。該加速器包括:HBM、指令預(yù)取和譯碼模塊、輸入緩存模塊、FIFO模塊、處理單元陣列、部分和寄存器堆模塊解數(shù)據(jù)寄存器堆模塊。采取超長指令字架構(gòu)指令計(jì)算調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開了一種平衡建筑能耗與發(fā)電量的光伏板角度優(yōu)化方法,該方法使用遺傳算法優(yōu)化光伏板傾角與方位角,利用適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估不同光伏板傾角與方位角下建筑能耗與光伏板發(fā)電量的匹配度,通過復(fù)制、交叉和變異操作迭代尋找最優(yōu)傾角與方位角。本發(fā)明能夠提高光...
          • 本申請(qǐng)涉及一種交通場(chǎng)景封閉場(chǎng)地集群模擬、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:建立交通參與者博弈效用矩陣;將交通參與者博弈效用矩陣引入最大熵逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,構(gòu)建多交通參與者交通行為模型;通過交通參與者交互數(shù)據(jù)集訓(xùn)練該模型,得到逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)交通參與者動(dòng)態(tài)博弈...
          • 本申請(qǐng)涉及生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于銀熔鑄生產(chǎn)過程的參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法包括:對(duì)銀熔鑄生產(chǎn)過程中的中間包傾角、中間包溫度分布、銀液流速、模具預(yù)熱溫度及熏模碳層厚度進(jìn)行參數(shù)采集,得到銀熔鑄工藝實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);進(jìn)行多物理場(chǎng)分析,得到銀...
          • 該發(fā)明實(shí)施例涉及一種基于MATLAB的磁場(chǎng)計(jì)算與可視化程序,屬于電磁場(chǎng)仿真技術(shù)領(lǐng)域。程序通過模塊化設(shè)計(jì)解決傳統(tǒng)磁場(chǎng)計(jì)算過程復(fù)雜、可視化不便的問題,提供單線圈、雙線圈、三線圈及螺線管的快速磁場(chǎng)模擬功能。技術(shù)方案包括Option模塊選擇磁場(chǎng)類型...
          • 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多分類?快速序列視覺呈現(xiàn)腦電信號(hào)分類方法屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,能夠有效提高多分類場(chǎng)景下的快速序列視覺呈現(xiàn)范式中對(duì)于目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別精度。首先基于電極位置計(jì)算靜態(tài)連接、基于電極上、窗口內(nèi)腦電信號(hào)計(jì)算動(dòng)態(tài)連接,并將兩者進(jìn)行加權(quán)組合形成平...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的變電器故障檢測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:變電器多維數(shù)據(jù)特征提取,得到特征數(shù)據(jù);根據(jù)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式識(shí)別,得到異常識(shí)別結(jié)果;根據(jù)異常識(shí)別結(jié)果進(jìn)行時(shí)序趨勢(shì)分析,得到時(shí)序趨勢(shì)數(shù)據(jù);根據(jù)時(shí)序趨勢(shì)...
          • 一種基于增強(qiáng)聚類自編碼器的旋轉(zhuǎn)機(jī)械無監(jiān)督故障診斷與新故障識(shí)別方法,適用于設(shè)備故障識(shí)別領(lǐng)域。首先,利用傅里葉變換和歸一化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再通過自編碼器提取高維數(shù)據(jù)特征并映射到低維空間,從而初步區(qū)分不同健康狀態(tài)。接著,采用特征空間轉(zhuǎn)換機(jī)制...
          • 本發(fā)明公開了一種基于可變形卷積和歸納圖聚合的城市時(shí)空數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法,通過采樣的節(jié)點(diǎn)構(gòu)造子圖,根據(jù)掩碼矩陣獲取缺失掩碼,添加缺失信息到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中;采用可變形時(shí)間卷積對(duì)時(shí)序關(guān)系建模,捕獲多尺度時(shí)序特征;通過空間聚合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多階鄰域信息融合,將節(jié)點(diǎn)...
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