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								      本發(fā)明提供基于AI遷移知識(shí)的跨介質(zhì)印刷工藝參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化方法，涉及智能印刷技術(shù)領(lǐng)域，包括初始化與數(shù)據(jù)連接建立、多源數(shù)據(jù)采集與知識(shí)遷移融合、拓?fù)溆成渑c初始參數(shù)生成、生態(tài)模擬與參數(shù)動(dòng)態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數(shù)精調(diào)、敘事推導(dǎo)與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務(wù)印刷調(diào)度優(yōu)化方法，涉及生產(chǎn)車間智能調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，該方法構(gòu)建并維護(hù)動(dòng)態(tài)認(rèn)知圖譜，實(shí)時(shí)全面感知印刷生產(chǎn)的各項(xiàng)實(shí)體狀態(tài)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用人工智能引擎，基于圖譜進(jìn)行情境感知與推理，生成符合當(dāng)前需求的柔性工作流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種軌道交通智能客服專家混合大語言模型，涉及大語言模型技術(shù)領(lǐng)域，步驟一：數(shù)據(jù)初始化；步驟二：交互與數(shù)據(jù)采樣；步驟三：離散動(dòng)作訓(xùn)練，使用深度Q網(wǎng)絡(luò)處理離散動(dòng)作選擇；步驟四：連續(xù)動(dòng)作訓(xùn)練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識(shí)別的管網(wǎng)工程領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)引導(dǎo)方法，通過語音識(shí)別技術(shù)和智能引導(dǎo)機(jī)制，顯著提升了施工經(jīng)驗(yàn)的采集和共享效率。考慮專家施工經(jīng)驗(yàn)引導(dǎo)的具體實(shí)現(xiàn)思路及相關(guān)技術(shù)，提出基于語音的專家施工經(jīng)驗(yàn)智能引導(dǎo)框架。自動(dòng)將專家的隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種知識(shí)增強(qiáng)的多模態(tài)大模型實(shí)體級(jí)偏好對(duì)齊方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明包括：收集文本和圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)，對(duì)文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度重寫，對(duì)圖像模態(tài)的數(shù)據(jù)提取相關(guān)聯(lián)的實(shí)體；使用各個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征，使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的對(duì)齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種命名實(shí)體識(shí)別大模型訓(xùn)練方法及命名實(shí)體識(shí)別方法，所述命名實(shí)體識(shí)別模型包括依次信號(hào)連接的BERT層、Encoder層、MLP層和CRF層，該訓(xùn)練方法包括以下步驟：獲取訓(xùn)練集，所述訓(xùn)練集包括原文本且與所述原文本語義相等但句式不同的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多頭交叉注意力機(jī)制與Q?former的多模態(tài)大模型擴(kuò)展方法，屬于工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：對(duì)文本數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)編碼，并將編碼后的多模態(tài)特征向量與文本特征向量對(duì)齊，形成文本?多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)；將對(duì)齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)制造技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種推進(jìn)劑用氧化劑多級(jí)變頻加料稱量方法，包括以下步驟：1)根據(jù)氣動(dòng)膠管閥開閉過程中通道截面面積的非線性變化，推導(dǎo)質(zhì)量流量的數(shù)學(xué)模型；2)根據(jù)對(duì)電磁閥換向時(shí)間劃分多個(gè)頻率段，并建立頻率?質(zhì)量流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設(shè)計(jì)方法，該方法針對(duì)傳統(tǒng)整治建筑物生態(tài)功能不足的問題，提出以緩流區(qū)范圍、生境適宜度HSI、上升流體積為核心生態(tài)指標(biāo)；其優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在：本發(fā)明通過整合緩流區(qū)、生境適宜度HSI、上升流體積等生態(tài)指標(biāo)，并結(jié)合CFD數(shù)值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變分析方法，屬于地下水系統(tǒng)領(lǐng)域。井工煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變分析方法，包括以下步驟：S1：建立三維地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型；S2：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)地下水系統(tǒng)表征數(shù)據(jù)和井工煤礦區(qū)環(huán)境表征數(shù)據(jù)；S3：得到地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水下爆破模擬實(shí)驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水下爆破模擬平臺(tái)，該平臺(tái)包括起吊結(jié)構(gòu)、爆破模擬結(jié)構(gòu)、智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等組成部分，平臺(tái)通過模擬水下爆破過程，實(shí)時(shí)采集爆破引起的沖擊波和壓力波數(shù)據(jù)，結(jié)合智能分析系統(tǒng)進(jìn)行反演分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)爆破過程中的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運(yùn)動(dòng)學(xué)分析方法及系統(tǒng)；包括通過坐標(biāo)系建模單元構(gòu)建絲杠、螺母、滾柱及凸輪環(huán)的笛卡爾坐標(biāo)系，通過螺紋幾何建模單元，定義絲杠、螺母和滾柱的牙型輪廓方程及牙面參數(shù)方程，通過法向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級(jí)驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種考慮不確定性的SIS安全完整性等級(jí)動(dòng)態(tài)驗(yàn)證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對(duì)SIL驗(yàn)證工作中的不確定性問題，引入了隨機(jī)不確定性理論與模糊不確定性理論，將隨機(jī)不確定性理論與LSTM網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種關(guān)節(jié)角度預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多地形行走模式下的七通道步態(tài)時(shí)序信號(hào)，所述七通道步態(tài)時(shí)序信號(hào)包括大腿四通道sEMG信號(hào)、髖關(guān)節(jié)角度信號(hào)以及目標(biāo)關(guān)節(jié)角度信號(hào)；利用滑動(dòng)窗口按照時(shí)序依次節(jié)選各通道步態(tài)時(shí)序信號(hào)并進(jìn)行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于融合模型的風(fēng)電短期預(yù)測(cè)方法及裝置，結(jié)合影響風(fēng)電輸出功率的多種時(shí)間空間特征來探索風(fēng)電短期輸出功率預(yù)測(cè)精度低的問題。重點(diǎn)關(guān)注風(fēng)電短期預(yù)測(cè)中由于風(fēng)能的間歇性和不穩(wěn)定性、設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)通信擁塞造成的數(shù)據(jù)不連續(xù)和不規(guī)則分布，以及多變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種以文本驅(qū)動(dòng)使圖像和音頻協(xié)同增強(qiáng)的多模態(tài)融合方法，屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本發(fā)明包括：構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集和多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)；該融合網(wǎng)絡(luò)包括圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、音頻特征提取網(wǎng)絡(luò)、文本語義向量提取網(wǎng)絡(luò)和文本驅(qū)動(dòng)模型；文本驅(qū)動(dòng)模型用于將語...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例涉及大模型領(lǐng)域，提供基于領(lǐng)域知識(shí)圖譜的客服會(huì)話處理方法、裝置及程序產(chǎn)品，應(yīng)用于基于多模態(tài)大模型的電商客服系統(tǒng)，方法包括：部署多種集成電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜的智能客服，利用集成了集成電商領(lǐng)域知識(shí)圖譜的教師大模型基于知識(shí)蒸餾訓(xùn)練智能客服。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源原型融合的少樣本關(guān)系抽取方法及設(shè)備，包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括支持集、查詢集和關(guān)系描述文本；提取支持集與查詢集中實(shí)體對(duì)的上下文特征，生成支持集的第一實(shí)體特征向量和查詢集的第二實(shí)體特征向量；提取所述關(guān)系描...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合與自適應(yīng)動(dòng)態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法，該方法通過在監(jiān)測(cè)區(qū)域部署多類型傳感器，同步采集大氣、水質(zhì)、土壤環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。采集后的數(shù)據(jù)先經(jīng)中值濾波算法去除噪聲，再利用改進(jìn)的D?S證據(jù)理論進(jìn)行融合；接著，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演變識(shí)別方法，屬于環(huán)境科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。為解決缺乏實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化識(shí)別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)與評(píng)估機(jī)制的問題，通過關(guān)聯(lián)信息表的創(chuàng)建，實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)分析，使得數(shù)據(jù)展示更加靈活和直觀，基于目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)生成的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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