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          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調度與量子計算技術交叉領域,提出一種基于光量子QUBO模型的輸電斷面極限傳輸功率計算方法。本發(fā)明在已知輸電斷面結果的情況下計算送電區(qū)各發(fā)電機的出力優(yōu)化策略,基于出力優(yōu)化策略計算送電區(qū)總出力變量以及受電區(qū)各負荷節(jié)點負荷增...
          • 本申請公開一種多任務語言處理模型訓練方法、裝置及相關設備,該方法包括獲取每個任務的訓練樣本、共享層候選參數(shù)和每個特定任務處理層候選參數(shù);基于每個任務的訓練樣本,確定所述多任務語言處理模型的綜合損失;判斷綜合損失是否達到第一預設值;若否,則基...
          • 本發(fā)明實施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品,屬于視頻和大數(shù)據(jù)領域,該方法包括:獲取目標視頻的描述文本、查詢文本令牌及視覺令牌;對所述描述文本進行LLM推理、檢索及區(qū)域擴展得到候選時間區(qū)域;對所述候選時間區(qū)域進行密集采樣、檢索和...
          • 本申請實施例提供一種基于動態(tài)結構感知的跨模態(tài)知識蒸餾方法及系統(tǒng),通過接收目標任務數(shù)據(jù)集,從目標任務數(shù)據(jù)集中劃分得到訓練集,將訓練集輸入至預設教師模型和預設學生模型得到文本特征和視覺特征;基于模型之間的參數(shù)規(guī)模差異實時確定結構差異指標,基于結...
          • 本發(fā)明公開了基于骨架的子圖支持度計算方法,包括以下步驟:構建分子結構圖或反應路徑圖;提取子圖;將子圖轉換為查詢圖和數(shù)據(jù)圖;通過節(jié)點標簽、度和鄰接關系初步過濾數(shù)據(jù)圖中不與查詢圖匹配的節(jié)點,并將查詢圖和數(shù)據(jù)圖分解為子查詢和子結構;將數(shù)據(jù)子結構和...
          • 本申請涉及一種基于全息變換器架構的復值信號處理方法和架構。包括:獲取待處理的復值信號序列,對復值信號序列進行編碼處理,得到編碼信號序列;針對編碼信號序列執(zhí)行全息自注意力操作,得到全息自注意力計算結果,全息自注意力操作包括,將編碼信號序列中的...
          • 本發(fā)明公開的是具備同時處理多個醫(yī)學視覺語言任務能力的多模態(tài)大模型設計方法及系統(tǒng),構建基準數(shù)據(jù)集MedVision?MT,涵蓋醫(yī)學問答、放射影像報告生成等五項核心任務,經(jīng)數(shù)據(jù)過濾和指令池設計提升數(shù)據(jù)質量,采用分階段領域適配訓練策略,先在自然圖...
          • 本發(fā)明提供了一種極端天氣下電量預測方法,涉及電量預測技術領域,包括以下步驟:獲取用戶的用電量數(shù)據(jù),篩選出極端天氣對應的用電量數(shù)據(jù),得到四種極端天氣數(shù)據(jù)集,極端天氣包括高溫天氣、寒潮天氣、暴雨天氣、臺風天氣;利用四種極端天氣數(shù)據(jù)集構造歷史電量...
          • 本發(fā)明屬于景區(qū)管理技術領域,具體涉及一種基于智能體協(xié)作的景區(qū)全域感知與服務系統(tǒng)。該發(fā)明能夠實時收集并分析游客游覽信息,包括游客的實時位置、移動軌跡和區(qū)域停留時間,從而準確預測未來時段內各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值,在具體實施中,趨勢分析模塊...
          • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流供應鏈動態(tài)管理方法,涉及物流管理技術領域,包括以下步驟:構建射頻干擾空間指紋庫,通過采集多個射頻識別讀寫設備的發(fā)射頻率、信號強度和空間分布,識別干擾區(qū)域并生成射頻干擾分布地圖。本發(fā)明通過構建射頻干擾空間指紋庫及分...
          • 本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域,公開了一種基于多令牌大語言模型的人體運動生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動作生成模型的構建及訓練過程包括將用戶輸入的文本描述映射為文本特征,并與任務提示詞以及文本描述共同輸入共享主干網(wǎng)絡、多個頸部網(wǎng)絡和預測頭;將文...
          • 本公開提供了基于近似子模函數(shù)與連續(xù)學習的提示詞優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及人工智能多模態(tài)感知技術領域,包括:構建候選提示詞集合,設計基于近似子模函數(shù)性質的組合目標函數(shù),采用結合隨機擾動、多輪迭代與任務自適應機制的貪心選擇算法對組合目標函數(shù)進行求解,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術的短信模板分類與自動匹配方法及系統(tǒng),涉及信息與通信技術領域,引入預訓練語言模型對短信請求與模板文本進行分離式語義建模,分別提取請求側向量組與模板側向量組;再基于請求側向量構建語義鄰域圖,并以模板向量為參照進行動態(tài)...
          • 本發(fā)明提供基于大模型的標準文檔自動生成與多維度審核方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術領域,所述方法包括:步驟1,建立多源文檔的分布式數(shù)據(jù)庫,并通過自然語言處理對異構文本進行分析,以得到標準化知識網(wǎng)絡;步驟2,基于標準化知識網(wǎng)絡,提取指標要素,并通...
          • 本發(fā)明的一種基于設計變更的汽車電路系統(tǒng)功能原理圖開發(fā)方法,包括獲取原始設變資料對其進行預分類,將設變資料標準化處理,并錄入至設變信息預處理模塊;根據(jù)設變前、設變后的BOM表信息,輸出設變零件差異清單、元器件?端子定義信息變更差異清單;輸出設...
          • 本發(fā)明提供一種支持多協(xié)議的通用驗證系統(tǒng)及芯片驗證方法,該系統(tǒng)包括協(xié)議配置模塊,用于接收二種以上的協(xié)議配置信息,將多種協(xié)議配置信息轉換成具有統(tǒng)一格式的配置文件;測試管理模塊,用于根據(jù)配置文件以及測試用例的需要生成測試序列;協(xié)議可適配模塊,用于...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學習的大型風機風量實時動態(tài)補償測量方法及系統(tǒng),包括:S1:通過預設多類型傳感器實時采集大型風機的風機初始數(shù)據(jù);S2:通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點對風機初始數(shù)據(jù)進行優(yōu)化同步對齊,獲得帶有工況標簽的多維時序數(shù)據(jù)矩陣;S3:基于多維...
          • 本發(fā)明公開了一種緩解碳酸巖型地熱儲層裂隙堵塞的采熱過程調控方法,屬于深部地熱能開發(fā)利用技術領域。其中,該方法包括:確定模擬區(qū)范圍、邊界條件以及模型參數(shù),建立場地人工裂隙結構模型;考慮采熱流體與儲層巖體之間的化學反應,構建人工裂隙型熱儲層采熱...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮多因素影響的摩擦片疲勞壽命預測方法,包括:獲取摩擦片在實際工況下多因素影響的性能參數(shù),引入平均摩擦系數(shù)計算關鍵參數(shù);構建多維特征輸入向量,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立摩擦片疲勞壽命與各影響因素之間的非線性映射關系;實時監(jiān)測所...
          • 本發(fā)明一種數(shù)字油藏孿生的構建方法及裝置涉及數(shù)字孿生領域,具體涉及一種數(shù)字油藏孿生的構建方法及裝置,包括以下步驟:通過數(shù)據(jù)收集模塊收集油藏的地質數(shù)據(jù)、物理數(shù)據(jù)、實時生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù);通過數(shù)據(jù)預處理模塊對收集的原始數(shù)據(jù)進行清洗、整理、驗證...
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