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          • 本申請(qǐng)公開了信號(hào)鎖相方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該信號(hào)鎖相方法包括:當(dāng)檢測(cè)到總線同步信號(hào)的觸發(fā)沿時(shí),獲取第一計(jì)數(shù)器的當(dāng)前計(jì)數(shù)值;其中,第一計(jì)數(shù)器的計(jì)數(shù)起始點(diǎn)為當(dāng)前PWM信號(hào)周期起始時(shí)刻對(duì)應(yīng)的相位點(diǎn),PWM信號(hào)由現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA芯片產(chǎn)生...
          • 本發(fā)明公開了一種面向垂直領(lǐng)域的問(wèn)答對(duì)生成及微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法,包括:從官方專利數(shù)據(jù)庫(kù)公開的專利文獻(xiàn)中下載目標(biāo)垂直領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)集合;選取專利文本,逐一提取出技術(shù)觀點(diǎn)生成“回答”,并為之匹配對(duì)應(yīng)的“問(wèn)題”,進(jìn)而生成問(wèn)答對(duì);對(duì)每個(gè)問(wèn)答對(duì)進(jìn)行標(biāo)注...
          • 本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)檢索及處理方法、檢索方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取待處理的數(shù)據(jù)對(duì)象,并對(duì)所述待處理的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行語(yǔ)義拆分,得到語(yǔ)義單元;對(duì)所述語(yǔ)義單元進(jìn)行關(guān)聯(lián)語(yǔ)義抽取,得到相應(yīng)的關(guān)聯(lián)語(yǔ)義信息...
          • 本發(fā)明提供一種城市多模態(tài)大模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于目標(biāo)城市區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)衛(wèi)星圖像和多個(gè)街景圖像,以及各衛(wèi)星圖像分別對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星圖像描述文本和各街景圖像分別對(duì)應(yīng)的街景圖像描述文本構(gòu)建圖文交錯(cuò)數(shù)據(jù)集;...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)和用戶行為預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種用戶行為預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)用戶的第一歷史行為數(shù)據(jù);將數(shù)據(jù)輸入至用戶行為預(yù)測(cè)模型中,通過(guò)模型預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶的未來(lái)行為以及對(duì)應(yīng)的行為類型,其中,行為類型包括錨...
          • 本申請(qǐng)涉及運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于InceptionTime神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的殘肢患者運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:采集歷史傳感器信號(hào)以及當(dāng)前傳感器信號(hào),分別對(duì)歷史傳感器信號(hào)以及當(dāng)前傳感器信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理,得到樣本數(shù)據(jù)特征以及...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多時(shí)間尺度特性的系統(tǒng)建模方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)的方法包括:確定待建模的目標(biāo)系統(tǒng)和所述目標(biāo)系統(tǒng)中的目標(biāo)參數(shù),目標(biāo)系統(tǒng)(例如氣候系統(tǒng))用于預(yù)測(cè)目標(biāo)參數(shù)在任意時(shí)刻的狀態(tài)值;獲取目標(biāo)參數(shù)隨時(shí)間變化的樣本...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種用戶行為預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),獲取目標(biāo)用戶的第一歷史行為數(shù)據(jù)和目標(biāo)預(yù)測(cè)任務(wù);基于目標(biāo)預(yù)測(cè)任務(wù)將第一歷史行為數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的用戶行為預(yù)測(cè)模型中預(yù)測(cè)未來(lái)目標(biāo)行為;其中,用戶行為預(yù)測(cè)模型通過(guò)獲取...
          • 本發(fā)明提供了一種基于金剛石NV色心拉曼光譜的PUF標(biāo)簽及編碼方法,信息編碼控制單元與拉曼光譜儀、移動(dòng)承載臺(tái)和光學(xué)成像組件均連接,用于控制移動(dòng)承載臺(tái)的位移,使得光學(xué)成像組件能夠?qū)饎偸瘶悠返腘V色心進(jìn)行高精度對(duì)焦后成像;信息編碼控制單元接收來(lái)...
          • 本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)網(wǎng)絡(luò);將目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)輸入至訓(xùn)練好的邊生成時(shí)間預(yù)測(cè)模型中,得到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中所有邊的生成順序,邊生成時(shí)間預(yù)測(cè)模型基于第一網(wǎng)絡(luò)樣本集訓(xùn)練得到,第一網(wǎng)絡(luò)樣本集中包含至少一...
          • 本申請(qǐng)涉及一種光處理方法、電子設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,應(yīng)用于光處理裝置,光處理裝置包括第一端口和第二端口,方法包括:先將第一光線輸入至第一端口,由第二端口輸出第一衍射光線;再將第一光線輸入至第二端口,由第一端口輸出第二衍射光線;第二衍射光線與...
          • 本發(fā)明公開了一種面向生成式大語(yǔ)言模型拆分學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)重構(gòu)攻擊防御方法,方法包括:獲取待進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)攻擊防御的大語(yǔ)言模型拆分學(xué)習(xí)系統(tǒng)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;該系統(tǒng)包括部署于客戶端的底部模型和頂部模型,以及部署于服務(wù)端的主干模型;構(gòu)建敏感特征解耦模塊并在前...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)蒸餾和模型剪枝的模型優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于電力運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的模型優(yōu)化方法,包括:使用預(yù)訓(xùn)練的教師模型,對(duì)大量未標(biāo)注的電力運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行分割及預(yù)測(cè),生成初步的分割mask,針對(duì)所述分割mask生成領(lǐng)域特定的偽標(biāo)簽;...
          • 本發(fā)明公開了一種典型用能單位的局域碳排放監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括:采集典型用能單位內(nèi)部不同類型的能源消耗數(shù)據(jù),并對(duì)所述能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以獲取能源消耗處理數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)基礎(chǔ)碳排放因子庫(kù)確定初步碳排放因子,并基于發(fā)電能源結(jié)構(gòu)和能源公司的監(jiān)測(cè)...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型的城市設(shè)施更新方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及城市規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:將劃分提示詞輸入規(guī)劃師大語(yǔ)言模型,得到規(guī)劃師大語(yǔ)言模型輸出的待規(guī)劃城市區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)社區(qū);劃分提示詞用于指示規(guī)劃師大語(yǔ)言模型將待規(guī)劃城市區(qū)域...
          • 本發(fā)明提供一種基于車網(wǎng)互動(dòng)的車輛調(diào)度方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),應(yīng)用于智能交通及智能能源技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)城市中每個(gè)區(qū)域在當(dāng)前時(shí)間步下對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息;狀態(tài)信息包括目標(biāo)城市的電網(wǎng)供需狀態(tài)、交通系統(tǒng)狀態(tài)及電動(dòng)車輛的電池狀態(tài);根據(jù)每個(gè)區(qū)域的...
          • 本發(fā)明提供一種組合優(yōu)化問(wèn)題的求解方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題,并將目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行序列化處理,得到問(wèn)題前綴序列;將問(wèn)題前綴序列輸入至訓(xùn)練好的組合優(yōu)化問(wèn)題求解模型中進(jìn)行求解,得到目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題的求解結(jié)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例涉及碳排效益評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,提供一種地鐵系統(tǒng)的碳排放效益評(píng)估方法及系統(tǒng),該方法包括:基于目標(biāo)城市的當(dāng)前人口分布確定出行需求分布;基于目標(biāo)城市的公共交通服務(wù)和出行需求分布對(duì)每個(gè)出行需求進(jìn)行交通方式和路線分配;基于每個(gè)出行需求的交通方...
          • 本發(fā)明提供一種社會(huì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)城市的城市知識(shí)圖譜;創(chuàng)建多個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)一一對(duì)應(yīng)的多個(gè)大語(yǔ)言模型智能體;基于多個(gè)大語(yǔ)言模型智能體和城市知識(shí)圖譜得到每個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)的至少一條第一元路徑;基...
          • 本發(fā)明提供一種基于模擬交通數(shù)據(jù)的碳排放預(yù)測(cè)方法、裝置和電子設(shè)備,其中方法包括:基于各車輛的出行相關(guān)數(shù)據(jù),確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)各車輛在各時(shí)刻的速度、加速度和位置;基于車輛在各時(shí)刻的加速度、位置和質(zhì)量,確定各時(shí)刻的加速能耗;基于車輛的質(zhì)量、各時(shí)刻的位...
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