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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的海洋漁業(yè)資源規(guī)劃方法,涉及漁業(yè)資源技術(shù)領(lǐng)域,包括:將作業(yè)海域劃分若干個(gè)網(wǎng)格,獲取各網(wǎng)格的初始屬性;采集每艘漁船的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集;計(jì)算各網(wǎng)格的船舶準(zhǔn)入優(yōu)先級(jí),實(shí)現(xiàn)多船協(xié)同路徑規(guī)劃;根據(jù)初選規(guī)則將網(wǎng)格組合為若干個(gè)塊區(qū)域,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型的臺(tái)風(fēng)路徑與強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法,屬于氣象監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取臺(tái)風(fēng)的位置坐標(biāo)、中心風(fēng)速、中心氣壓,以及臺(tái)風(fēng)中心區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)與位勢(shì)高度的再分析數(shù)據(jù);構(gòu)建數(shù)據(jù)與物理共同驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型;構(gòu)建該多模態(tài)融合...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于用戶行為分析的水資源管理優(yōu)化方法,該方法將用戶在每個(gè)時(shí)段內(nèi)的累計(jì)用水量組成用水量序列,根據(jù)用水量序列的周期性特征獲取代表性周期長(zhǎng)度;根據(jù)代表性周期長(zhǎng)度獲取目標(biāo)子序列,根據(jù)目標(biāo)子序列與用水量序列之間...
          • 本發(fā)明涉及大模型調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種大語(yǔ)言模型多用戶高并發(fā)高吞吐推理方法及系統(tǒng),所述方法包括對(duì)每一采集時(shí)段內(nèi)的所有用戶信息進(jìn)行識(shí)別,提取并統(tǒng)計(jì)字詞,得到字詞庫(kù);根據(jù)所述字詞庫(kù)確定宏觀限制邊界;以每個(gè)用戶為索引,統(tǒng)計(jì)用戶信息對(duì)應(yīng)的字詞...
          • 本公開(kāi)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種解題模型訓(xùn)練的方法、解題的方法及其裝置及設(shè)備。其中,該方法包括:對(duì)題目樣本的解析步驟序列進(jìn)行正確性評(píng)估,獲得解析步驟序列的正確性分值;解析步驟序列是基于當(dāng)前輪次的解題模型對(duì)題目樣本解析獲得的;基于用...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序,其中方法包括:通過(guò)運(yùn)行目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)設(shè)備的設(shè)備關(guān)聯(lián)硬件信息獲取目標(biāo)優(yōu)化模型的模型訓(xùn)練耗時(shí)和模型推理耗時(shí)等模型耗時(shí)信息,以確定目標(biāo)優(yōu)化模型的訓(xùn)練實(shí)例和推理實(shí)例的目標(biāo)比...
          • 本發(fā)明涉及大模型服務(wù)追蹤技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種大模型服務(wù)鏈?zhǔn)秸{(diào)用追蹤系統(tǒng)及根因分析方法,包括:對(duì)大模型的輸入和輸出進(jìn)行語(yǔ)義編碼,生成最終指紋并進(jìn)行跨Span指紋繼承與擴(kuò)展;計(jì)算分析語(yǔ)義不確定性并動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣率;基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù),融...
          • 本發(fā)明涉及建筑能源調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的雙能幕墻能源智能調(diào)控方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)的能源狀態(tài)感知模塊獲取能源狀態(tài)感知值;知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊得到知識(shí)圖譜構(gòu)建參數(shù)集;環(huán)境關(guān)聯(lián)分析模塊生成環(huán)境關(guān)聯(lián)參數(shù)集;調(diào)控閾值設(shè)定模塊確定能源調(diào)控閾值...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的文旅消費(fèi)熱度分析方法,涉及智慧旅游技術(shù)領(lǐng)域,包括,對(duì)消費(fèi)?軌跡?輿情加密特征包進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合,生成綜合特征數(shù)據(jù)集;基于綜合特征數(shù)據(jù)集,構(gòu)建動(dòng)態(tài)因果圖并計(jì)算因果關(guān)聯(lián)權(quán)重,生成包含權(quán)重的動(dòng)態(tài)鄰接矩陣;構(gòu)建智能處理模...
          • 本發(fā)明涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法,方法包括數(shù)據(jù)收集、實(shí)體語(yǔ)義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關(guān)系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識(shí)圖譜中離散、無(wú)序、異構(gòu)的實(shí)體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實(shí)體屬性向量...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供權(quán)重動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備。本申請(qǐng)實(shí)施例中,通過(guò)在知識(shí)蒸餾的每個(gè)訓(xùn)練周期下,先利用當(dāng)前確定出的稀疏度稀疏化當(dāng)前第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),之后再利用各訓(xùn)練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)蒸餾,這樣通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于度分類(lèi)的圖劃分方法及系統(tǒng),本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)度分布的冪律特性來(lái)確定高度頂點(diǎn)和低度頂點(diǎn)的分類(lèi)閾值,將頂點(diǎn)分類(lèi)為低度頂點(diǎn)和高度頂點(diǎn);對(duì)低度頂點(diǎn)使用帶約束的METIS方法進(jìn)行初始子圖劃分...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,為了解決現(xiàn)有物料靜態(tài)編碼無(wú)法響應(yīng)新物料,以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問(wèn)題,提出了一種物料動(dòng)態(tài)編碼方法、系統(tǒng)及設(shè)備,對(duì)待識(shí)別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進(jìn)行融合,然后基于待識(shí)別物料對(duì)應(yīng)的物料類(lèi)型,通...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設(shè)計(jì)方法和裝置。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆椒ǎǎ夯诓檎冶砥ヅ鋵拵У驮肼暦糯笃鞯耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu);基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù);基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無(wú)源元件的第二參數(shù)范圍;...
          • 本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設(shè)備和介質(zhì),所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構(gòu)成的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設(shè)添加直連虛擬線纜的時(shí)分復(fù)用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網(wǎng)表信息,提取標(biāo)準(zhǔn)單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息,并進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息輸入至訓(xùn)練好的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和預(yù)...
          • 本發(fā)明提供一種對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記版圖自動(dòng)生成方法及系統(tǒng),通過(guò)python腳本遍歷需求單,獲取所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息;將獲取的所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息寫(xiě)入skill腳本中,調(diào)用skill腳本對(duì)待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息進(jìn)行解析,基于模板版圖,逐一生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記;通...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)模混合芯片仿真方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及混合仿真領(lǐng)域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench,其中方法包括:接收DUT的接口信息,接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息;在Tes...
          • 本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)配置的信號(hào)調(diào)試方法、電子設(shè)備和介質(zhì),方法包括步驟S1、將預(yù)設(shè)緩存行劃分為K個(gè)區(qū)塊信息{B1,B2,..,Bk,...,B
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種斯特林用圓筒型直線電機(jī)的熱阻網(wǎng)絡(luò)求解方法及裝置,方法包括:根據(jù)電機(jī)結(jié)構(gòu)得到對(duì)流散熱區(qū)域和各部件間的熱傳導(dǎo)路徑;擬合電機(jī)內(nèi)熱學(xué)參數(shù)隨溫度變化的曲線得到第一曲線集;熱學(xué)參數(shù)包括電機(jī)內(nèi)流體及各部件的熱學(xué)參數(shù);根據(jù)電機(jī)內(nèi)的初始溫度分...
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