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								      本發(fā)明公開了露天煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變識別方法，屬于環(huán)境科學技術領域。為解決缺乏實時動態(tài)變化識別能力、缺乏系統(tǒng)的監(jiān)測與評估機制的問題，通過關聯(lián)信息表的創(chuàng)建，實現(xiàn)了不同監(jiān)測指標之間的關聯(lián)分析，使得數據展示更加靈活和直觀，基于目標監(jiān)測數據生成的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多源數據融合與自適應動態(tài)模型的環(huán)境監(jiān)測方法，該方法通過在監(jiān)測區(qū)域部署多類型傳感器，同步采集大氣、水質、土壤環(huán)境參數數據。采集后的數據先經中值濾波算法去除噪聲，再利用改進的D?S證據理論進行融合；接著，基于LSTM神經網絡建...
								
            
							
            
							
						
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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系抽取方法及設備，包括以下步驟：獲取數據集，所述數據集包括支持集、查詢集和關系描述文本；提取支持集與查詢集中實體對的上下文特征，生成支持集的第一實體特征向量和查詢集的第二實體特征向量；提取所述關系描...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及大模型領域，提供基于領域知識圖譜的客服會話處理方法、裝置及程序產品，應用于基于多模態(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域知識圖譜的智能客服，利用集成了集成電商領域知識圖譜的教師大模型基于知識蒸餾訓練智能客服。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種以文本驅動使圖像和音頻協(xié)同增強的多模態(tài)融合方法，屬于多模態(tài)數據處理領域。本發(fā)明包括：構建多模態(tài)數據集和多模態(tài)融合網絡；該融合網絡包括圖像特征提取網絡、音頻特征提取網絡、文本語義向量提取網絡和文本驅動模型；文本驅動模型用于將語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于融合模型的風電短期預測方法及裝置，結合影響風電輸出功率的多種時間空間特征來探索風電短期輸出功率預測精度低的問題。重點關注風電短期預測中由于風能的間歇性和不穩(wěn)定性、設備故障或網絡通信擁塞造成的數據不連續(xù)和不規(guī)則分布，以及多變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種關節(jié)角度預測模型構建方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多地形行走模式下的七通道步態(tài)時序信號，所述七通道步態(tài)時序信號包括大腿四通道sEMG信號、髖關節(jié)角度信號以及目標關節(jié)角度信號；利用滑動窗口按照時序依次節(jié)選各通道步態(tài)時序信號并進行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全儀表系統(tǒng)的安全完整性等級驗證技術領域，具體公開了一種考慮不確定性的SIS安全完整性等級動態(tài)驗證方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法針對SIL驗證工作中的不確定性問題，引入了隨機不確定性理論與模糊不確定性理論，將隨機不確定性理論與LSTM網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行星滾柱絲杠傳動技術領域，提供了一種循環(huán)式行星滾柱絲杠副接觸運動學分析方法及系統(tǒng)；包括通過坐標系建模單元構建絲杠、螺母、滾柱及凸輪環(huán)的笛卡爾坐標系，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方程，通過法向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水下爆破模擬實驗技術領域，公開了一種水下爆破模擬平臺，該平臺包括起吊結構、爆破模擬結構、智能數據分析系統(tǒng)等組成部分，平臺通過模擬水下爆破過程，實時采集爆破引起的沖擊波和壓力波數據，結合智能分析系統(tǒng)進行反演分析，實現(xiàn)對爆破過程中的損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，屬于地下水系統(tǒng)領域。井工煤礦地下水系統(tǒng)動態(tài)演變分析方法，包括以下步驟：S1：建立三維地下水系統(tǒng)動態(tài)模型；S2：實時監(jiān)測地下水系統(tǒng)表征數據和井工煤礦區(qū)環(huán)境表征數據；S3：得到地下水系統(tǒng)動態(tài)參數；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種整治建筑物生態(tài)尺度設計方法，該方法針對傳統(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；其優(yōu)點表現(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，并結合CFD數值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及固體火箭發(fā)動機制造技術領域，具體地說是一種推進劑用氧化劑多級變頻加料稱量方法，包括以下步驟：1)根據氣動膠管閥開閉過程中通道截面面積的非線性變化，推導質量流量的數學模型；2)根據對電磁閥換向時間劃分多個頻率段，并建立頻率?質量流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合多頭交叉注意力機制與Q?former的多模態(tài)大模型擴展方法，屬于工智能和機器學習領域。本發(fā)明包括：對文本數據與對應的多模態(tài)數據編碼，并將編碼后的多模態(tài)特征向量與文本特征向量對齊，形成文本?多模態(tài)數據對；將對齊后的文本?多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種命名實體識別大模型訓練方法及命名實體識別方法，所述命名實體識別模型包括依次信號連接的BERT層、Encoder層、MLP層和CRF層，該訓練方法包括以下步驟：獲取訓練集，所述訓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)明公開了一種知識增強的多模態(tài)大模型實體級偏好對齊方法，屬于人工智能領域。本發(fā)明包括：收集文本和圖像模態(tài)的數據，對文本模態(tài)的數據進行細粒度重寫，對圖像模態(tài)的數據提取相關聯(lián)的實體；使用各個模態(tài)對應的特征提取網絡提取特征，使用一個可學習的對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語音識別的管網工程領域專家經驗引導方法，通過語音識別技術和智能引導機制，顯著提升了施工經驗的采集和共享效率。考慮專家施工經驗引導的具體實現(xiàn)思路及相關技術，提出基于語音的專家施工經驗智能引導框架。自動將專家的隱性經驗轉化為...
								
            
							
            
							
						
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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領域，步驟一：數據初始化；步驟二：交互與數據采樣；步驟三：離散動作訓練，使用深度Q網絡處理離散動作選擇；步驟四：連續(xù)動作訓練，使用策略梯度方法優(yōu)化連續(xù)策略；步驟五：聯(lián)合訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI智能策略生成的多任務印刷調度優(yōu)化方法，涉及生產車間智能調度技術領域，該方法構建并維護動態(tài)認知圖譜，實時全面感知印刷生產的各項實體狀態(tài)與復雜關聯(lián)關系，利用人工智能引擎，基于圖譜進行情境感知與推理，生成符合當前需求的柔性工作流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于AI遷移知識的跨介質印刷工藝參數自適應優(yōu)化方法，涉及智能印刷技術領域，包括初始化與數據連接建立、多源數據采集與知識遷移融合、拓撲映射與初始參數生成、生態(tài)模擬與參數動態(tài)演化、跨尺度協(xié)同優(yōu)化與參數精調、敘事推導與優(yōu)化路徑規(guī)劃、設備...
								
            
							
            
							
						
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