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								      本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于BiLSTM?Transformer動(dòng)態(tài)權(quán)重混合架構(gòu)的土壤含水率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括采集灌溉區(qū)域的土壤含水率影響因素的觀測(cè)數(shù)據(jù)集，其中，所述觀測(cè)數(shù)據(jù)集包括氣象要素序列和土壤參數(shù)序列；采集土壤含水率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于AI智能的減少封裝吸附缺陷方法，包括：采集待封裝元件和封裝薄膜之間的多源數(shù)據(jù)；對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，將對(duì)齊多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分析待封裝元件和封裝薄膜之間的吸附力，確定吸附力的吸附力類型，構(gòu)建待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)近場(chǎng)動(dòng)力學(xué)的巖體高溫變形模擬方法及系統(tǒng)，涉及巖體熱力耦合分析研究領(lǐng)域，包括：獲取待模擬的目標(biāo)巖體的參數(shù)信息，包括巖體的幾何形狀和巖體的物理屬性；根據(jù)參數(shù)信息，將目標(biāo)巖體離散為若干個(gè)物質(zhì)點(diǎn)，構(gòu)建目標(biāo)巖體的熱力耦合模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于可信計(jì)算的油藏?cái)?shù)智化孿生建模系統(tǒng)，包括依次進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠糜趯?shí)時(shí)采集油藏現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的物理實(shí)體層，負(fù)責(zé)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)處理層，用于構(gòu)建油藏的數(shù)字孿生模型并進(jìn)行模型預(yù)測(cè)和優(yōu)化的智能孿生層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的數(shù)智應(yīng)用層；還...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機(jī)的熱阻網(wǎng)絡(luò)求解方法及裝置，方法包括：根據(jù)電機(jī)結(jié)構(gòu)得到對(duì)流散熱區(qū)域和各部件間的熱傳導(dǎo)路徑；擬合電機(jī)內(nèi)熱學(xué)參數(shù)隨溫度變化的曲線得到第一曲線集；熱學(xué)參數(shù)包括電機(jī)內(nèi)流體及各部件的熱學(xué)參數(shù)；根據(jù)電機(jī)內(nèi)的初始溫度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)配置的信號(hào)調(diào)試方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，方法包括步驟S1、將預(yù)設(shè)緩存行劃分為K個(gè)區(qū)塊信息{B1,B2,..,Bk,...,B
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)?；旌闲酒抡娣椒ā⑾到y(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及混合仿真領(lǐng)域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench，其中方法包括：接收DUT的接口信息，接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息；在Tes...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記版圖自動(dòng)生成方法及系統(tǒng)，通過python腳本遍歷需求單，獲取所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息；將獲取的所有待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息寫入skill腳本中，調(diào)用skill腳本對(duì)待生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記信息進(jìn)行解析，基于模板版圖，逐一生成對(duì)準(zhǔn)標(biāo)記；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網(wǎng)表信息，提取標(biāo)準(zhǔn)單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息，并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息輸入至訓(xùn)練好的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構(gòu)成的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設(shè)添加直連虛擬線纜的時(shí)分復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設(shè)計(jì)方法和裝置。本申請(qǐng)?zhí)峁┑姆椒?，包括：基于查找表匹配寬帶低噪聲放大器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù)；基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無源元件的第二參數(shù)范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有物料靜態(tài)編碼無法響應(yīng)新物料，以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問題，提出了一種物料動(dòng)態(tài)編碼方法、系統(tǒng)及設(shè)備，對(duì)待識(shí)別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進(jìn)行融合，然后基于待識(shí)別物料對(duì)應(yīng)的物料類型，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于度分類的圖劃分方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)度分布的冪律特性來確定高度頂點(diǎn)和低度頂點(diǎn)的分類閾值，將頂點(diǎn)分類為低度頂點(diǎn)和高度頂點(diǎn)；對(duì)低度頂點(diǎn)使用帶約束的METIS方法進(jìn)行初始子圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供權(quán)重動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備。本申請(qǐng)實(shí)施例中，通過在知識(shí)蒸餾的每個(gè)訓(xùn)練周期下，先利用當(dāng)前確定出的稀疏度稀疏化當(dāng)前第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后再利用各訓(xùn)練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)蒸餾，這樣通過在訓(xùn)練過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，方法包括數(shù)據(jù)收集、實(shí)體語義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關(guān)系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識(shí)圖譜中離散、無序、異構(gòu)的實(shí)體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實(shí)體屬性向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的文旅消費(fèi)熱度分析方法，涉及智慧旅游技術(shù)領(lǐng)域，包括，對(duì)消費(fèi)?軌跡?輿情加密特征包進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合，生成綜合特征數(shù)據(jù)集；基于綜合特征數(shù)據(jù)集，構(gòu)建動(dòng)態(tài)因果圖并計(jì)算因果關(guān)聯(lián)權(quán)重，生成包含權(quán)重的動(dòng)態(tài)鄰接矩陣；構(gòu)建智能處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于知識(shí)圖譜的雙能幕墻能源智能調(diào)控方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)的能源狀態(tài)感知模塊獲取能源狀態(tài)感知值；知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊得到知識(shí)圖譜構(gòu)建參數(shù)集；環(huán)境關(guān)聯(lián)分析模塊生成環(huán)境關(guān)聯(lián)參數(shù)集；調(diào)控閾值設(shè)定模塊確定能源調(diào)控閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型服務(wù)追蹤技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大模型服務(wù)鏈?zhǔn)秸{(diào)用追蹤系統(tǒng)及根因分析方法，包括：對(duì)大模型的輸入和輸出進(jìn)行語義編碼，生成最終指紋并進(jìn)行跨Span指紋繼承與擴(kuò)展；計(jì)算分析語義不確定性并動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣率；基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù)，融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種模型訓(xùn)練優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序，其中方法包括：通過運(yùn)行目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)設(shè)備的設(shè)備關(guān)聯(lián)硬件信息獲取目標(biāo)優(yōu)化模型的模型訓(xùn)練耗時(shí)和模型推理耗時(shí)等模型耗時(shí)信息，以確定目標(biāo)優(yōu)化模型的訓(xùn)練實(shí)例和推理實(shí)例的目標(biāo)比...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種解題模型訓(xùn)練的方法、解題的方法及其裝置及設(shè)備。其中，該方法包括：對(duì)題目樣本的解析步驟序列進(jìn)行正確性評(píng)估，獲得解析步驟序列的正確性分值；解析步驟序列是基于當(dāng)前輪次的解題模型對(duì)題目樣本解析獲得的；基于用...
								
            
							
            
							
						
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