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								      本申請公開了一種哈密頓量確定架構(gòu)、方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及量子計算技術(shù)領(lǐng)域，該架構(gòu)包括：多個超導(dǎo)量子比特和多個超導(dǎo)量子干涉儀構(gòu)成的超導(dǎo)量子線路和控制裝置；多個超導(dǎo)量子比特構(gòu)成的二維陣列的邊界上的每兩個超導(dǎo)量子比特連接有一個超導(dǎo)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識路由方法及裝置。其中，該方法包括：對目標(biāo)查詢語句進行語義分析，得到目標(biāo)查詢語句的目標(biāo)關(guān)鍵詞，其中，目標(biāo)查詢語句用于進行知識查詢；利用目標(biāo)關(guān)鍵詞對知識分段集合進行多次迭代查詢，得到包含目標(biāo)關(guān)鍵詞的目標(biāo)知識分段，并將目標(biāo)知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多源遷移自適應(yīng)增強網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測建模方法，包括如下步驟：源域建模，多源域和目標(biāo)域的樣本分別經(jīng)過基于對抗的深度遷移學(xué)習(xí)后，提取多源域的一致性信息，并將此信息輸入至域判別器，區(qū)分數(shù)據(jù)來自于源域還是目標(biāo)域；將源域特征輸入至非線性回歸器，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及低價值密度數(shù)據(jù)的多源深度對抗遷移方法，包括如下步驟：低價值密度數(shù)據(jù)特征分析與識別，從時間、屬性和領(lǐng)域等三個維度分析低價值密度數(shù)據(jù)的特征，解析其對知識發(fā)現(xiàn)的抑制作用，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)挖掘標(biāo)簽數(shù)據(jù)的演變規(guī)律、利用信息熵理論和信息傳遞聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練系統(tǒng)。本發(fā)明的在線訓(xùn)練系統(tǒng)處理流程包括設(shè)置光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片初始權(quán)重；將加載輸入信號的光輸入到光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中；在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中進行前向傳播并讀取輸出結(jié)果；根據(jù)輸出結(jié)果反向傳播計...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于圖生成的視頻預(yù)訓(xùn)練方法和預(yù)測方法。預(yù)訓(xùn)練方法包括：基于觀察圖像構(gòu)建含有物體頂點和視覺動作頂點的生成圖
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯離散嵌入模型的單詞語義表示方法，包括以下步驟：S1、高斯分布擴展詞嵌入；使用變分自編碼器(VAE)生成單詞的詞嵌入；S2、將S1步驟中生成的連續(xù)詞嵌入映射到離散嵌入集合；使用向量量化技術(shù)，通過最近鄰搜索算法選擇最接近...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了調(diào)解文書生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于文本信息化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何能夠智能生成規(guī)范調(diào)解文書，并支持動態(tài)調(diào)整，技術(shù)方案為：數(shù)據(jù)采集：根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)解數(shù)據(jù)采集表單采集調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)，提取調(diào)解過程中的數(shù)據(jù)的關(guān)鍵數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于可微分水文物理模型的流量演算方法、系統(tǒng)和設(shè)備，屬于水文預(yù)報領(lǐng)域，所述方法為：通過目標(biāo)方程對所有網(wǎng)格單元在每個時間步長下的所述總徑流量進行迭代計算，以輸出區(qū)域流量，其中，所述目標(biāo)方程是通過對圣維南方程組的運動波簡化方程進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理引導(dǎo)在線更新的刀具磨損診斷和壽命預(yù)測方法，包括首先通過傳感器信號降噪處理構(gòu)建訓(xùn)練集，搭建雙模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)訓(xùn)練；同時建立分階段磨損物理模型，通過粒子濾波算法將兩者預(yù)測值動態(tài)融合，利用狀態(tài)方程實時校正誤差。進而基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種適于不同成因機制的山洪預(yù)測預(yù)報方法，包括以下步驟：步驟1、收集整理研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；步驟2、確定山洪類型分區(qū)及其匯水拓撲關(guān)系；步驟3、構(gòu)建多類型山洪預(yù)測預(yù)報集成模型；步驟4、確定集成模型優(yōu)選參數(shù)集和評估指標(biāo)；步驟5、預(yù)報各山洪類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于分子模擬粗糙孔隙中頁巖氣通量估算方法，屬于油氣田開發(fā)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1、建立分子模型，計算不同模型的粗糙度；S2、開展分子動力學(xué)模擬；S3、得到速度分布、密度分布，劃分不同的流動區(qū)域；S4、計算滑移長度，吸附相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用戶操作指令的攔截方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取用戶操作指令；將用戶操作指令轉(zhuǎn)換為由處理器進入內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求；利用系統(tǒng)調(diào)用攔截器，將內(nèi)核態(tài)執(zhí)行的系統(tǒng)調(diào)用請求重定向至攔截方法體，其中，攔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軸承故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SE?RESNET34網(wǎng)絡(luò)零故障樣本學(xué)習(xí)的尾軸承故障診斷方法，其特征在于：包括如下步驟：采集正常狀態(tài)下船舶油潤滑尾軸承的正常振動信號，對采集到的正常振動信號進行二維矩陣轉(zhuǎn)換和歸一化處理，生成灰...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于優(yōu)化SVM的用戶分類方法、裝置和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，該方法包括：隨機生成SVM模型的超參數(shù)組，將各超參數(shù)組確定為鯨魚優(yōu)化算法的鯨魚群體的鯨魚個體得到第一鯨魚群體；采用鯨魚優(yōu)化算法對第一鯨魚群體進行尋優(yōu)得到最優(yōu)鯨魚個體，根據(jù)最優(yōu)鯨魚...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)分級方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，包括：對待分級數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征進行融合，生成統(tǒng)一特征向量；將統(tǒng)一特征向量和預(yù)設(shè)合規(guī)知識圖譜輸入強化學(xué)習(xí)模型中，輸出數(shù)據(jù)分級標(biāo)簽；根據(jù)分級標(biāo)簽從預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空特征的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能聚類方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高聚類的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，更好地滿足多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的實際需求，技術(shù)方案為：獲取多模態(tài)事件：獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于條件擴散的運動模式引導(dǎo)行人軌跡預(yù)測方法與裝置。該方法包括：獲取行人歷史軌跡數(shù)據(jù)集；通過聚類算法對行人歷史軌跡數(shù)據(jù)進行標(biāo)注得到運動模式偽標(biāo)簽；將行人歷史軌跡數(shù)據(jù)行時域轉(zhuǎn)換至頻域提取低頻運動趨勢特征；將低頻運動趨勢特征輸入到行人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種自動駕駛的性能評估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，通過獲取用于評估車輛的自動駕駛的性能的多源評估數(shù)據(jù)，而多源評估數(shù)據(jù)包括自動駕駛所處場景的場景數(shù)據(jù)、處于所述自動駕駛所處場景的駕駛員的駕駛員數(shù)據(jù)以及自...
								
            
							
            
							
						
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								      發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運行狀態(tài)特征分析方法，屬于航天及數(shù)據(jù)挖掘交叉技術(shù)領(lǐng)域，以解決微小衛(wèi)星大規(guī)模集群/巨型星座運行狀態(tài)數(shù)據(jù)海量、多源、數(shù)值型且傳統(tǒng)方法難以適配動態(tài)建模需求的問題。本發(fā)明針對微小衛(wèi)星大規(guī)模集群...
								
            
							
            
							
						
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