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          • 本發(fā)明公開了最大化供電可靠性的高海拔地區(qū)電網(wǎng)儲能優(yōu)化規(guī)劃方法,包括以下步驟:S1、獲取高海拔地區(qū)保供應/促消納指標;S2、基于高海拔地區(qū)電網(wǎng)需求和保供應/促消納指標,建立雙層模型,包括相互連接的上層模型和下層模型;S3、通過上層模型計算儲能...
          • 本申請涉及醫(yī)療管理技術領域,公開了數(shù)字孿生驅動的醫(yī)院運營仿真與質控優(yōu)化系統(tǒng),包括以下模塊:多源醫(yī)療數(shù)據(jù)融合模塊,用于采集醫(yī)院的異構醫(yī)療數(shù)據(jù),并融合構建動態(tài)醫(yī)療圖結構;圖結構行為建模模塊,用于構建以患者的軌跡圖,生成患者在醫(yī)療流程中的潛在軌跡...
          • 本公開涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運網(wǎng)絡和庫存聯(lián)合優(yōu)化方法,用于解決目前多式聯(lián)運網(wǎng)絡優(yōu)化中模型不夠貼合實際、決策整合程度不高的問題。所述方法對一個給定供需節(jié)點的多式聯(lián)運網(wǎng)絡,建立綜合成本目標函數(shù),所述綜合成本由貨物運輸成本、在中轉節(jié)點、...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與能源預測技術領域,具體公開一種基于雙層注意力機制的風功率預測方法及裝置,該方法包括:獲取風功率相關時序數(shù)據(jù)并進行標準化處理,生成標準化時序數(shù)據(jù)特征集;構建基于雙層注意力機制的風功率預測模型并訓練;其中,訓練好的風功率預測...
          • 本發(fā)明涉及物流管理技術領域,具體涉及一種智能稱重堆垛出庫方法及系統(tǒng),其中,一種智能稱重堆垛出庫方法,包括以下步驟:S1:智能稱重堆垛出庫系統(tǒng)初始化,連線智能稱重堆垛出庫系統(tǒng)中設有的若干個稱重機構;S2:通過稱重機構對待出庫物品進行稱重,并獲...
          • 一種基于Bounding Box和語義文本雙提示的推理分割方法,屬于大語言模型的具身感知領域。本發(fā)明構建了基于Bounding Box和語義文本提示的推理分割模型,并構建了有效的訓練范式和數(shù)據(jù)集對推理分割模型進行兩階段訓練,合并了語言模型損...
          • 本發(fā)明提供基于對抗性樣本檢測的數(shù)據(jù)中毒攻擊的防御方法,通過改進特征壓縮與模型突變技術,實現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)中毒攻擊的通用防御。該方法首先使用干凈的樣本建立預訓練模型,然后使用中毒樣本對預訓練模型進行訓練,在模型訓練的過程中使用特征壓縮方法和模型突...
          • 一種基于ZYNQ的目標檢測算法硬件加速器,涉及一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的嵌入式加速器。為了解決現(xiàn)有的ZYNQ神經(jīng)網(wǎng)絡加速系統(tǒng)設計針對卷積的計算方式設計計算架構不能針對不同卷積大小特點進行高效處理的問題。本發(fā)明在PL端開發(fā)包括3*3卷積加速計算模塊、...
          • 本發(fā)明公開了基于潛在語義空間變換的協(xié)同控制文本生成方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術領域,將原始數(shù)據(jù)輸入到文本生成模型,得到重建后的數(shù)據(jù);文本生成模型的訓練過程如下:通過第一編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到原始潛在表示空間,生成原始潛在表示;通過EM算法擬...
          • 本申請實施例提供一種網(wǎng)絡割接模型的確定方法、網(wǎng)絡割接方法及相關設備,包括:獲取N個第一樣本中每個第一樣本的樣本向量;隨機初始化預先創(chuàng)建的網(wǎng)絡割接模型中K個神經(jīng)元的權值以及模型學習率;在第i次迭代的過程中,基于第i個第一樣本的樣本向量和每個神...
          • 本發(fā)明涉及物流領域,特別是一種貨物識別系統(tǒng),包括矩形框架,及在矩形框架內(nèi)部由上至下間隔設置的多個橫隔板,每個橫隔板及矩形框架的下端板上均安裝有多個豎隔板,每個豎隔板的側面均設有掃描裝置,掃描裝置用于對豎隔板側面貨物的信息碼進行掃描,同時將掃...
          • 本發(fā)明提供了一種支持上下文感知的多模態(tài)語言翻譯系統(tǒng),涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域,包括多模態(tài)輸入處理模塊、上下文感知模塊、語言翻譯模塊和翻譯輸出模塊,所述多模態(tài)輸入處理模塊用于對輸入的翻譯源信息歸一化處理,所述上下文感知模塊用于構建翻譯環(huán)境確定翻...
          • 本發(fā)明屬于翻譯領域,提供一種基于AI大語言模型的多語種智能體育賽事翻譯系統(tǒng)及方法,包括獲取歷史解說記錄為用戶語言;將所述歷史解說記錄輸入AI大語言模型,提取所述歷史解說記錄中的俚語、幽默表達以及感情詞匯;根據(jù)所述歷史觀看記錄確定用戶支持的比...
          • 本公開實施例是關于一種會議紀要生成方法及裝置、計算機程序產(chǎn)品、電子設備,涉及計算機技術領域,該方法包括:獲取會議場景對應的多模態(tài)數(shù)據(jù),并對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進行時空對齊,確定時空對齊的多模態(tài)數(shù)據(jù);所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括會議視頻、操作軌跡、會議語音、...
          • 本發(fā)明公開了一種面向功耗面積可切換的標準單元版圖自動生成方法,涉及LELE(光刻?蝕刻?光刻?蝕刻)技術,對電路網(wǎng)表進行數(shù)據(jù)預處理;將預處理后所述的電路網(wǎng)表中的NMOS管和PMOS管分別進行源漏共用操作,得到面積最優(yōu)的布局;將預處理后所述的...
          • 本發(fā)明提供了一種電池模組用固定拉桿的選型及校核方法。電池模組用固定拉桿的選型及校核方法包括:步驟S10:設定環(huán)境參數(shù)和固定拉桿的屬性參數(shù);步驟S20:設定固定拉桿的待獲取參數(shù);步驟S30:獲取安全系數(shù)η和支撐面接觸應力σb
          • 本發(fā)明涉及一種稻田近地面氣溫估算方法,首先確定待估算區(qū)域A的經(jīng)緯度坐標,再根據(jù)該區(qū)域水稻的生育期確定待估算時間段,并收集周邊氣象站B的經(jīng)緯度坐標,并計算A、B的距離,兩者的方位角、風向和風速權重因子;再根據(jù)A、B的位置從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)庫中的相...
          • 本發(fā)明公開了一種電動汽車低溫熱管理仿真方法、裝置、設備、介質及產(chǎn)品。電動汽車低溫熱管理仿真方法,包括:基于電池的預估電流、預估開路電壓、預估溫度和預估熱流量,對整車熱管理模型進行一維仿真,確定電池的過渡SOC?OCV曲線,過渡開路電壓溫度導...
          • 本發(fā)明公開了一種3D打印“8”字型鈦板的設計方法及制作方法,設計方法包括S1、骨折模型的重建;S2、骨折模型進行處理得到骨折復位后的骨骼模型;S3、依據(jù)骨骼模型建立鈦板的初始形態(tài);S4、將骨骼模型和初始形態(tài)的鈦板導入有限元分析軟件進行應力分...
          • 本發(fā)明公開了一種鈦基復合材料激光粉末床熔融參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于金屬基復合材料增材制造領域,包括以下步驟:通過響應曲面(RSM)實驗設計獲取工藝參數(shù)與成型質量指標數(shù)據(jù)集;構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,以激光功率、掃描速度和SiC含量為輸入,以相對...
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