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          • 本發明公開了一種鋰電池原料干燥方法,具體涉及鋰離子電池制造領域,所述方法包括:建立一個基于物理規律的三維干燥數值模型;設計一套基于厚度方向分區的物理建模方法,模擬碳?粘結劑顆粒的遷移過程;設計三階段干燥工藝;通過三維干燥模型仿真對比,驗證三...
          • 本發明提供了一種用于全電池關鍵參數匹配方法及系統,包括以下步驟:針對全電池的關鍵參數中的漿料比對正負極材料特性影響分析;針對全電池的關鍵參數中的電壓和N/P比對全電池性能影響分析;基于N/P比與電壓區間協同尋優模型的構建;基于協同尋優模型的...
          • 本發明公開一種考慮土彈簧差異性分布的沉管隧道受地基沉降影響計算方法、裝置及介質,涉及土木工程?沉管隧道技術領域。該方法包括:對管節軸向進行受力分析并取微元體;對微元體進行Timoshenko梁模型平衡分析;基于平衡分析結果,劃分管節的平衡微...
          • 本發明屬于先進無機非金屬材料領域的一種3D異形玻璃彎鋼化成型方法與系統,包括:根據初始應力分布數據,采用k均值聚類算法對玻璃曲面進行分區,確定每個分區所需的獨立溫度控制參數,生成多模態溫度場分區方案,得到分區溫度控制數據;根據穩定溫度分布數...
          • 一種基于可變形網格的自由金屬顆粒軌跡模擬方法及系統,其特征在于,所述方法包括以下步驟:步驟1,建立微粒運動模型,建立以自由金屬顆粒為關鍵點的密度函數;步驟2,當顆粒位置發生變化時,更新背景網格中粒子節點的位置和網格,計算網格質量并收集低質量...
          • 本發明公開了一種基于懲罰函數約束的增材制造模型姿態多目標優化方法及設備,方法包括:(1)建立以零件模型姿態為優化參數,且優化目標至少包括打印時間、支撐量和體積誤差的多目標優化模型;(2)生成構建空間尺寸;(3)對候選零件模型姿態種群初始化;...
          • 本發明公開了一種基于水?鹽?碳通量耦合模型的鹽堿地動態精準灌溉方法,涉及鹽堿地改良與精準灌溉技術領域,包括:將土壤劃分為表層、中層、深層,基于達西定律、對流?彌散方程及一階動力學模型構建耦合模型,模擬水鹽碳通量動態;通過分層傳感器網絡采集土...
          • 本申請涉及一種煙草熱失重速率預測方法、裝置和存儲介質,其中,該煙草熱失重速率預測方法包括:將待處理煙草置于預設的溫濕度環境中充分靜置后加熱制樣,再研磨為粉末并置于惰性氣氛下進行熱重分析,獲取質量隨溫時變化數據并計算熱失重速率,按溫度范圍劃分...
          • 本發明公開了一種基于大數據的鍋爐效率優化方法。該方法包括:S01、實時多模態數據采集與校驗融合;S02、對高質量數據流進行自適應數據處理與特征工程,動態調整校驗深度與頻率;S03、進行動態預測模型管理與自適應重校準;S04、執行基于動態偏好...
          • 本發明提供了一種基于深度學習的排水管網水質預測方法,屬于排水管網水質監測與預測技術領域。解決了當下城市排水管網水質的日常監測管理仍采用傳統的人工采測方法,實時性差、人力成本高、效率低下的技術問題。其技術方案為:S1、確定排水管網水質預測模型...
          • 本發明涉及水庫安全監測與預警技術領域,尤其涉及一種基于環境數據的水庫運行狀態預測分析方法。所述方法包括以下步驟:通過布設的垂直電阻率探針陣列,采用低頻交流信號采集水庫底泥不同深度的原始電阻響應序列;對原始電阻響應序列進行極化效應補償處理,得...
          • 本發明公開了一種基于密度聚類的時鐘節點計算方法、布局方法及布線方法,用于對芯片模塊內的時鐘接收器的頂層節點的位置確定,具體步驟如下:首先獲取芯片模塊內的所有時鐘接收器引腳的平面點位;然后采用聚類算法將時鐘接收器引腳的平面點位聚類形成若干引腳...
          • 本發明公開了一種時鐘繞線的優化布線方法,針對于處于同個時域中的若干時鐘網絡,每個時鐘網絡均存在一個驅動端通過繞線連接若干個負載端,所述驅動端到負載端的繞線包括共用繞線部和獨立繞線部;在匹配若干時鐘網絡的每個驅動端到其對應的每個負載端的繞線長...
          • 本申請實施例提供了一種匹配信息生成方法、裝置及相關設備,所述方法包括:獲取待測設計的仿真波形數據和門級網表數據;依次計算門級網表數據中第二預設范圍內的各第二文本標識和仿真波形數據中第一預設范圍內的各第一文本標識的文本匹配度;基于所述文本匹配...
          • 本發明公開了一種優化提示詞語義的大語言模型對齊增強方法及系統,包括:對原始提示詞執行詞性過濾,得到過濾提示詞;生成與過濾提示詞中每個詞條對應的同義詞集合;以同義詞集合中隨機選擇的詞條替換原始提示詞中的詞條,生成滿足越獄條件的初始調制提示詞;...
          • 本發明屬于自然語言處理技術領域,具體涉及一種基于對比學習的多層次語義隱喻識別方法,包括:構建隱喻識別模型,對隱喻識別模型進行訓練,將待檢測文本輸入訓練后的隱喻識別模型進行待檢測文本的識別,得到識別結果;所述對隱喻識別模型進行訓練,包括:給定...
          • 本申請涉及射頻識別技術領域,公開了一種多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統,包括多天線陣列、智能聯動組件、多變量信號分析模塊、動態數據過濾模塊和智能管理執行模塊。本申請的多變量防串讀算法的RFID標簽庫房識別系統,通過多天線陣列構成的...
          • 本說明書一個或多個實施例提供一種答復內容生成方法、設備、存儲介質及程序產品。答復內容生成方法,包括:接收用戶問題,并在所述用戶問題滿足預設答復條件的情況下,對所述用戶問題進行拆解,得到當前待回答的子問題;利用已訓練完成的答復生成模型,針對所...
          • 本說明書一個或多個實施例提供一種答復內容生成方法、設備、存儲介質及程序產品。答復內容生成方法包括:接收以自然語言描述的用戶問題;根據所述用戶問題執行至少一個分析維度的分析任務,得到至少一個分析維度的分析結論;其中,執行任一分析維度的分析任務...
          • 根據本公開的實施例,提供了事項處理的方法、裝置、設備和存儲介質。該方法包括:從與用戶交互活動相關聯的至少一個數據源中識別針對目標用戶的待處理的至少一個事項;利用機器學習模型,確定至少一個事項中的一個或多個事項的相應上下文信息,上下文信息指示...
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