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								      本發(fā)明提供了一種用于全電池關(guān)鍵參數(shù)匹配方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：針對全電池的關(guān)鍵參數(shù)中的漿料比對正負極材料特性影響分析；針對全電池的關(guān)鍵參數(shù)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(qū)間協(xié)同尋優(yōu)模型的構(gòu)建；基于協(xié)同尋優(yōu)模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(zhì)，涉及土木工程?沉管隧道技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對管節(jié)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(jié)果，劃分管節(jié)的平衡微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于先進無機非金屬材料領(lǐng)域的一種3D異形玻璃彎鋼化成型方法與系統(tǒng)，包括：根據(jù)初始應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，采用k均值聚類算法對玻璃曲面進行分區(qū)，確定每個分區(qū)所需的獨立溫度控制參數(shù)，生成多模態(tài)溫度場分區(qū)方案，得到分區(qū)溫度控制數(shù)據(jù)；根據(jù)穩(wěn)定溫度分布數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于可變形網(wǎng)格的自由金屬顆粒軌跡模擬方法及系統(tǒng)，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(guān)鍵點的密度函數(shù)；步驟2，當(dāng)顆粒位置發(fā)生變化時，更新背景網(wǎng)格中粒子節(jié)點的位置和網(wǎng)格，計算網(wǎng)格質(zhì)量并收集低質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于懲罰函數(shù)約束的增材制造模型姿態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化方法及設(shè)備，方法包括：(1)建立以零件模型姿態(tài)為優(yōu)化參數(shù)，且優(yōu)化目標(biāo)至少包括打印時間、支撐量和體積誤差的多目標(biāo)優(yōu)化模型；(2)生成構(gòu)建空間尺寸；(3)對候選零件模型姿態(tài)種群初始化；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于水?鹽?碳通量耦合模型的鹽堿地動態(tài)精準(zhǔn)灌溉方法，涉及鹽堿地改良與精準(zhǔn)灌溉技術(shù)領(lǐng)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(xué)模型構(gòu)建耦合模型，模擬水鹽碳通量動態(tài)；通過分層傳感器網(wǎng)絡(luò)采集土...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種煙草熱失重速率預(yù)測方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該煙草熱失重速率預(yù)測方法包括：將待處理煙草置于預(yù)設(shè)的溫濕度環(huán)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(zhì)量隨溫時變化數(shù)據(jù)并計算熱失重速率，按溫度范圍劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的鍋爐效率優(yōu)化方法。該方法包括：S01、實時多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與校驗融合；S02、對高質(zhì)量數(shù)據(jù)流進行自適應(yīng)數(shù)據(jù)處理與特征工程，動態(tài)調(diào)整校驗深度與頻率；S03、進行動態(tài)預(yù)測模型管理與自適應(yīng)重校準(zhǔn)；S04、執(zhí)行基于動態(tài)偏好...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測方法，屬于排水管網(wǎng)水質(zhì)監(jiān)測與預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。解決了當(dāng)下城市排水管網(wǎng)水質(zhì)的日常監(jiān)測管理仍采用傳統(tǒng)的人工采測方法，實時性差、人力成本高、效率低下的技術(shù)問題。其技術(shù)方案為：S1、確定排水管網(wǎng)水質(zhì)預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水庫安全監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于環(huán)境數(shù)據(jù)的水庫運行狀態(tài)預(yù)測分析方法。所述方法包括以下步驟：通過布設(shè)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(yīng)序列；對原始電阻響應(yīng)序列進行極化效應(yīng)補償處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于密度聚類的時鐘節(jié)點計算方法、布局方法及布線方法，用于對芯片模塊內(nèi)的時鐘接收器的頂層節(jié)點的位置確定，具體步驟如下：首先獲取芯片模塊內(nèi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時鐘繞線的優(yōu)化布線方法，針對于處于同個時域中的若干時鐘網(wǎng)絡(luò)，每個時鐘網(wǎng)絡(luò)均存在一個驅(qū)動端通過繞線連接若干個負載端，所述驅(qū)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(wǎng)絡(luò)的每個驅(qū)動端到其對應(yīng)的每個負載端的繞線長...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種匹配信息生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：獲取待測設(shè)計的仿真波形數(shù)據(jù)和門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)；依次計算門級網(wǎng)表數(shù)據(jù)中第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第二文本標(biāo)識和仿真波形數(shù)據(jù)中第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的各第一文本標(biāo)識的文本匹配度；基于所述文本匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種優(yōu)化提示詞語義的大語言模型對齊增強方法及系統(tǒng)，包括：對原始提示詞執(zhí)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(yīng)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(diào)制提示詞；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于對比學(xué)習(xí)的多層次語義隱喻識別方法，包括：構(gòu)建隱喻識別模型，對隱喻識別模型進行訓(xùn)練，將待檢測文本輸入訓(xùn)練后的隱喻識別模型進行待檢測文本的識別，得到識別結(jié)果；所述對隱喻識別模型進行訓(xùn)練，包括：給定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及射頻識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多變量防串讀算法的RFID標(biāo)簽庫房識別系統(tǒng)，包括多天線陣列、智能聯(lián)動組件、多變量信號分析模塊、動態(tài)數(shù)據(jù)過濾模塊和智能管理執(zhí)行模塊。本申請的多變量防串讀算法的RFID標(biāo)簽庫房識別系統(tǒng)，通過多天線陣列構(gòu)成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法，包括：接收用戶問題，并在所述用戶問題滿足預(yù)設(shè)答復(fù)條件的情況下，對所述用戶問題進行拆解，得到當(dāng)前待回答的子問題；利用已訓(xùn)練完成的答復(fù)生成模型，針對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種答復(fù)內(nèi)容生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。答復(fù)內(nèi)容生成方法包括：接收以自然語言描述的用戶問題；根據(jù)所述用戶問題執(zhí)行至少一個分析維度的分析任務(wù)，得到至少一個分析維度的分析結(jié)論；其中，執(zhí)行任一分析維度的分析任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實施例，提供了事項處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：從與用戶交互活動相關(guān)聯(lián)的至少一個數(shù)據(jù)源中識別針對目標(biāo)用戶的待處理的至少一個事項；利用機器學(xué)習(xí)模型，確定至少一個事項中的一個或多個事項的相應(yīng)上下文信息，上下文信息指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)遙感與監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于遙感的農(nóng)業(yè)中短期缺水智能估算方法，包括：數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，研究區(qū)作物空間分布及現(xiàn)狀生育周期提取，基于WRF模型的中短期氣象要素預(yù)測，以及中短期作物蒸散發(fā)預(yù)測及中短期農(nóng)業(yè)缺水量動態(tài)智能估算。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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