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								      本發(fā)明提供一種基于機器學習的半導體器件仿真方法及系統(tǒng)，屬于仿真模型技術領域，包括，模擬生成矩形立方體區(qū)域與注入液冷液，模擬放置多組半導體器件及多組模擬控制模塊；獲取模擬幾何數(shù)據(jù)，生成多個三維液冷區(qū)域；進行分層處理，獲取多個三維分層液冷區(qū)域，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及盾構機主軸承疲勞計算技術領域，具體涉及一種盾構機主軸承疲勞壽命計算方法、設備和介質，所述方法包括：建立主軸承載荷分布計算模型；基于滾子修形函數(shù)建立滾子接觸區(qū)域的表面函數(shù)；建立圓柱滾子線接觸應力計算模型；建立主軸承疲勞壽命計算模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種恒導納電磁暫態(tài)仿真方法，涉及電力系統(tǒng)仿真技術領域，包括：步驟1、將電力電子開關等效為二值電阻，對電力電子電路列寫狀態(tài)方程；步驟2、引入電容所在端口的注入電流量，對狀態(tài)方程中的狀態(tài)矩陣進行分塊處理；步驟3、對處理后的狀態(tài)方程進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種計及新能源不確定性的極端場景連鎖故障建模方法，屬于電力系統(tǒng)災害仿真預警領域。本發(fā)明極端場景為臺風場景，方法包括：在臺風場景下對電網(wǎng)進行連鎖故障模擬，基于臺風場景下各條線路各時間點的風致故障率確定各時間點線路的斷開情況并構成風致...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)控加工仿真領域，并具體公開了一種復雜運動狀態(tài)下切削加工仿真方法及系統(tǒng)，其包括：根據(jù)初始刀具模型CSC以及刀具當前速度和角速度，計算加工的瞬時輪廓線SPc(s，t)；初始刀具模型CS
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)設計技術領域，尤其涉及一種針對機場油庫立式拱頂錐底儲罐的設計優(yōu)化方法，確定待設計儲罐的基礎參數(shù)，基于基礎參數(shù)構建待設計儲罐的焊縫計算數(shù)學模型；構建目標函數(shù)，確定優(yōu)化項和懲罰項，基于量子遺傳算法對焊縫計算數(shù)學模型進行優(yōu)化計算；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及擴散模型AI應用技術領域，公開了一種基于擴散模型的AI輔助設計工作流的方法及系統(tǒng)，方法包括接收多模態(tài)數(shù)據(jù)；將草圖矢量化處理，提取關鍵集合特征；文本解析為結構化語義；參數(shù)約束轉換為數(shù)學表達式或邊界條件；將多模態(tài)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一空間；在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于海洋模擬器的UUV優(yōu)化設計系統(tǒng)及使用方法，屬于UUV優(yōu)化設計領域。該優(yōu)化設計系統(tǒng)包括：海洋模擬器、數(shù)字樣機模塊與設計工作站。同時公開一種基于上述優(yōu)化設計系統(tǒng)的使用方法，采用上述一種基于海洋模擬器的UUV優(yōu)化設計系統(tǒng)及使用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種補償方法、數(shù)字電路、電子設備及計算機可讀存儲介質，補償方法包括：1)調整待補償數(shù)字電路的負載電容的大小并仿真，得到對應的輸出電壓波形；2)計算電壓轉換率，去除電壓轉換率小于設定值對應的負載電容；3)在縮小后的取值范圍內選取N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)敏感詞精準篩查、審核和意圖識別的智能體，涉及人工智能與自然語言處理技術領域，包含數(shù)據(jù)采集與預處理模塊、多模態(tài)特征提取與融合模塊、敏感詞檢測與審核模塊、意圖識別模塊以及動態(tài)詞庫管理模塊，大幅提升敏感詞篩查與審核的精準度，動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強算法的施工規(guī)范文本知識圖譜構建方法，在命名實體識別任務中，引入BERT預訓練語言模型作為嵌入層，獲取字粒度與詞粒度向量表示，在解決了一詞多義問題的同時提高專業(yè)詞在句中重要性，將其與BiLSTM?Atte...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于“三位一體”成礦預測理論的智能找礦預測方法，涉及找礦預測技術領域，所述方法包括：確定區(qū)域控制礦床形成的各類地質要素，獲取與區(qū)域控制礦床形成的要素相關的數(shù)據(jù)，包括：地質調查、工程勘查、地球物理、地球化學及遙感數(shù)據(jù)；對地質各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及碳足跡評估技術領域，公開了一種用于發(fā)電廠的全生命周期碳足跡評估方法及系統(tǒng)，將全生命周期碳足跡評估階段分為多個子碳足跡評估階段，采集每個子碳足跡評估階段內對應的碳足跡數(shù)據(jù)；對碳足跡數(shù)據(jù)進行分析，計算子碳足跡評估階段的子碳足跡評估系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了板坯庫垛位推薦方法、介質和設備，板坯庫包括多個功能區(qū)，功能區(qū)包括至少一個功能子區(qū)，功能子區(qū)設有至少一個垛位，板坯庫內設置有天車，方法包括：獲取天車的任務信息，任務信息包括：任務類型信息以及待吊運的目標板坯的板坯信息；根據(jù)任務類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，公開了一種基于人工智能的用戶分配方法、裝置、設備及介質，可應用于金融科技領域，包括：獲取待分配用戶的等級信息、類型信息和需求信息；獲取客戶經(jīng)理的歷史信息；將等級信息、類型信息和需求信息與歷史信息進行匹配，獲得匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種入戶安檢工作質量分析系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和質量評估模塊；涉及燃氣安檢技術領域，解決了現(xiàn)有技術難以對安檢人員的工作質量進行準確評估，導致安檢人員在入戶安檢時對安全隱患進行排查的準確性不高的技術問題；本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術領域，具體公開了一種傭金報告的自動化生成方法、裝置、設備及存儲介質。本申請可以在接收到傭金報告生成指令時，自動進行數(shù)據(jù)獲取、計算和分析過程，生成傭金報告，實現(xiàn)了傭金報告的自動化生成，無需人工參與，提高了數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于點擴散函數(shù)編碼重構的單光子亞像素定位系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括成像模塊、點擴散函數(shù)編碼部件、單光子陣列探測器、測量矩陣計算模塊和解碼重構定位模塊；點擴散函數(shù)編碼部件對經(jīng)過成像模塊的目標光信號的相位信息進行編碼調制，在成像模...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像生成技術領域，更具體地，涉及一種圖像生成方法、圖像生成網(wǎng)絡、電子設備及介質。該方法包括：基于用戶輸入的用于指示圖像生成需求的文本內容，生成初始圖像；將初始圖像輸入至擴散模型中，生成第一候選圖像集合；響應于用戶反饋的第一候選圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明為語義原型驅動圖注意力網(wǎng)絡的作物三維點云枝葉分離方法，涉及植物高通量表型分析和三維計算機視覺技術領域，采用隨機下采樣與注意力池化機制提取局部幾何特征，通過隨機生成池化索引降低點云規(guī)模，并利用幾何拓撲編碼對鄰域特征進行加權聚合，基于K?...
								
            
							
            
							
						
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