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          • 本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域,公開了三維交互的飛行器全流程自動化氣動仿真云平臺及方法,通過構(gòu)建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型,可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求,自動調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格,確保網(wǎng)格劃分能夠真實反映飛行器邊界層...
          • 本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括:首先,獲取流場數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理;之后,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場修正模型,所述模型包括條件參數(shù)擴展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機失活正則化層、流場殘差投...
          • 本發(fā)明公開了一種混合高度單元電路布局合法化問題的加速方法及裝置,所述方法包括:將單元分配到最近的滿足軌道約束的行,對每一行的單元按照非降的順序確定單位順序;對混高單元進行預(yù)處理,保證所有多行高的子單元的x?坐標(biāo)相等;將混高合法化問題轉(zhuǎn)化為線...
          • 本發(fā)明公開一種文本相似度檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定第一文本對應(yīng)的第一語句集合和第二文本對應(yīng)的第二語句集合;根據(jù)第一語句集合中各語句對應(yīng)的三元組和第二語句集合中各語句對應(yīng)的三元組,確定第一文本和第二文...
          • 本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)頁端的SCD文件管控方法及裝置,屬于變電站技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:在網(wǎng)頁端接收變電站SCD文件;分別計算變電站SCD文件中各IED設(shè)備對應(yīng)的循環(huán)冗余校驗碼,形成當(dāng)前校驗碼列表;基于預(yù)存校驗碼列表依次對各IED設(shè)備進行IE...
          • 本發(fā)明屬于垂域大模型領(lǐng)域,具體涉及一種基于專業(yè)知識語料的電力行業(yè)招采大模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集語料中所有專業(yè)詞匯的出現(xiàn)頻率,并根據(jù)頻率的高低進行排序;構(gòu)建每一個專業(yè)詞匯與其出現(xiàn)頻率的對應(yīng)表;基于所述對應(yīng)表,采用基于頻率的壓縮編碼...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于語義模式的層次語義分析方法與系統(tǒng),包括以下步驟:自動獲取語義模式,語義模式由左部意合結(jié)果與右部語法成分、語義成分構(gòu)成,其中右部包含主語、謂詞、賓語等語法語義成分,左部表示右部的意合結(jié)果,左部意...
          • 本發(fā)明公開了一種基于跨平臺行為加權(quán)的動態(tài)主題建模方法,包括:獲取待檢測用戶電腦軟件的數(shù)據(jù)信息,并對所述數(shù)據(jù)信息進行處理,獲得處理后的數(shù)據(jù)信息;構(gòu)建融合實體詞擴展的短文本語義增強模型,將所述處理后的數(shù)據(jù)信息輸入所述融合實體詞擴展的短文本語義增...
          • 本發(fā)明公開了一種溫濕度傳感器數(shù)據(jù)的隱式神經(jīng)表示壓縮方法包括,獲取溫濕度傳感器數(shù)據(jù)并進行去噪和歸一化預(yù)處理,建立描述溫度和濕度時空變化的耦合物理模型,并將其轉(zhuǎn)化為物理損失函數(shù)以約束神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出;其次,通過雙階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索,在第一階段基于...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺中,公開了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療知識圖譜構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:對多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行清洗操作;對清洗后的多源醫(yī)療數(shù)據(jù)進行實體識別,識別實體數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;根據(jù)實體數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)關(guān)系...
          • 本發(fā)明屬于知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于知識圖譜的診療規(guī)范多輪問答系統(tǒng)及方法;方法包括:采集醫(yī)療知識數(shù)據(jù);對醫(yī)療知識數(shù)據(jù)進行分析處理,形成醫(yī)療知識屬性集合;根據(jù)醫(yī)療知識屬性集合構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜;采集患者病歷數(shù)據(jù);根據(jù)患者病歷數(shù)據(jù),得到患...
          • 本發(fā)明提供了一種推薦模型的生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該生成方法包括以下步驟:獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù),創(chuàng)建所述推薦模型,所述包括:嵌入層,提示層、基礎(chǔ)模型層和輸出層;基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述推薦模型進行訓(xùn)練。該生成方法能夠生成一個推薦模型。
          • 本發(fā)明涉及自然語言技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融、醫(yī)療場景,公開了一種文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括定義狀態(tài)空間與動作空間之間的空間映射關(guān)系,基于空間映射關(guān)系構(gòu)建獎勵函數(shù);構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò),基于近端策略優(yōu)化算法利用獎勵函數(shù)對策略網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)的興趣點推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)和終端,興趣點推薦方法包括:獲取用戶歷史訪問序列,創(chuàng)建包含輸入嵌入層、時頻域混合注意力層和結(jié)果預(yù)測層的基準(zhǔn)模型,在輸入嵌入層和時頻域混合注意力層引入對比學(xué)習(xí)機制增強表示學(xué)習(xí),其中時頻域...
          • 本發(fā)明公開了一種低空運輸器多路徑調(diào)度優(yōu)化方法,涉及多路徑調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過多維技術(shù)融合,顯著提升山區(qū)低空物流調(diào)度的環(huán)境適應(yīng)性與協(xié)同效率,地形鎖相機制結(jié)合視覺補償,在信號斷續(xù)環(huán)境下維持航向基準(zhǔn)穩(wěn)定,降低定位漂移引發(fā)的路徑震蕩風(fēng)險;同...
          • 本發(fā)明提供一種配電網(wǎng)實時狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),方法包括:獲取樞紐節(jié)點及樞紐支路的初始毫秒級數(shù)據(jù)集,并獲取基礎(chǔ)節(jié)點的第一秒級電壓值及基礎(chǔ)支路的第一秒級電流值;通過初始毫秒級數(shù)據(jù)集獲取第二秒級電壓值及第二秒級電流值,進而獲取階段電壓值及階段電流值...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多技術(shù)融合的數(shù)字收藏品評級與虛實交互交易系統(tǒng),涉及數(shù)字收藏品交易技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過多技術(shù)深度融合,構(gòu)建了數(shù)字收藏品全生命周期治理體系:其中聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架整合跨機構(gòu)風(fēng)險特征,知識產(chǎn)權(quán)估值模型注入法律約束,使評級結(jié)果同步反映...
          • 本發(fā)明公開了一種多指標(biāo)分類權(quán)重評分的方法與相關(guān)裝置,屬于設(shè)備性能評估技術(shù)領(lǐng)域;所述方法構(gòu)建指標(biāo)評價體系;所述指標(biāo)評價體系包括指標(biāo)分類、指標(biāo)及指標(biāo)基本信息;根據(jù)待評價設(shè)備在標(biāo)評價體系中選擇指標(biāo)分類;確定每個指標(biāo)分類的權(quán)重,設(shè)置每個指標(biāo)分類所屬...
          • 本發(fā)明公開了電力系統(tǒng)調(diào)度策略合理性評估方法及系統(tǒng),涉及電壓控制技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括:步驟1.電力系統(tǒng)測試、步驟2.電力調(diào)控數(shù)據(jù)分析和步驟3.電力系統(tǒng)評級處理,本發(fā)明通過綜合調(diào)整時長與穩(wěn)定性,評估策略的動態(tài)響應(yīng)效率,基于單位時長碳排放量,量化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)覆蓋的兩階段運籌排班方法及系統(tǒng),涉及智能排班技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過動態(tài)覆蓋置信度驅(qū)動與影子班次鏈預(yù)埋技術(shù),顯著提升排班系統(tǒng)對跨日延誤等動態(tài)風(fēng)險的適應(yīng)性:融合多源實時數(shù)據(jù)生成覆蓋置信度標(biāo)簽,使排班方案自動適配機位變更、氣...
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