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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的醫(yī)院運(yùn)營(yíng)仿真與質(zhì)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(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)，并融合構(gòu)建動(dòng)態(tài)醫(yī)療圖結(jié)構(gòu)；圖結(jié)構(gòu)行為建模模塊，用于構(gòu)建以患者的軌跡圖，生成患者在醫(yī)療流程中的潛在軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和庫(kù)存聯(lián)合優(yōu)化方法，用于解決目前多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中模型不夠貼合實(shí)際、決策整合程度不高的問(wèn)題。所述方法對(duì)一個(gè)給定供需節(jié)點(diǎn)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，建立綜合成本目標(biāo)函數(shù)，所述綜合成本由貨物運(yùn)輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與能源預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取風(fēng)功率相關(guān)時(shí)序數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)序數(shù)據(jù)特征集；構(gòu)建基于雙層注意力機(jī)制的風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型并訓(xùn)練；其中，訓(xùn)練好的風(fēng)功率預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)方法及系統(tǒng)，其中，一種智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)方法，包括以下步驟：S1：智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)初始化，連線(xiàn)智能稱(chēng)重堆垛出庫(kù)系統(tǒng)中設(shè)有的若干個(gè)稱(chēng)重機(jī)構(gòu)；S2：通過(guò)稱(chēng)重機(jī)構(gòu)對(duì)待出庫(kù)物品進(jìn)行稱(chēng)重，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Bounding Box和語(yǔ)義文本雙提示的推理分割方法，屬于大語(yǔ)言模型的具身感知領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了基于Bounding Box和語(yǔ)義文本提示的推理分割模型，并構(gòu)建了有效的訓(xùn)練范式和數(shù)據(jù)集對(duì)推理分割模型進(jìn)行兩階段訓(xùn)練，合并了語(yǔ)言模型損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于對(duì)抗性樣本檢測(cè)的數(shù)據(jù)中毒攻擊的防御方法，通過(guò)改進(jìn)特征壓縮與模型突變技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多類(lèi)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(yù)訓(xùn)練模型，然后使用中毒樣本對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練，在模型訓(xùn)練的過(guò)程中使用特征壓縮方法和模型突...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于ZYNQ的目標(biāo)檢測(cè)算法硬件加速器，涉及一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式加速器。為了解決現(xiàn)有的ZYNQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速系統(tǒng)設(shè)計(jì)針對(duì)卷積的計(jì)算方式設(shè)計(jì)計(jì)算架構(gòu)不能針對(duì)不同卷積大小特點(diǎn)進(jìn)行高效處理的問(wèn)題。本發(fā)明在PL端開(kāi)發(fā)包括3*3卷積加速計(jì)算模塊、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于潛在語(yǔ)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(shù)領(lǐng)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(xùn)練過(guò)程如下：通過(guò)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(guò)EM算法擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種網(wǎng)絡(luò)割接模型的確定方法、網(wǎng)絡(luò)割接方法及相關(guān)設(shè)備，包括：獲取N個(gè)第一樣本中每個(gè)第一樣本的樣本向量；隨機(jī)初始化預(yù)先創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)割接模型中K個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值以及模型學(xué)習(xí)率；在第i次迭代的過(guò)程中，基于第i個(gè)第一樣本的樣本向量和每個(gè)神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域，特別是一種貨物識(shí)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(shè)置的多個(gè)橫隔板，每個(gè)橫隔板及矩形框架的下端板上均安裝有多個(gè)豎隔板，每個(gè)豎隔板的側(cè)面均設(shè)有掃描裝置，掃描裝置用于對(duì)豎隔板側(cè)面貨物的信息碼進(jìn)行掃描，同時(shí)將掃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種支持上下文感知的多模態(tài)語(yǔ)言翻譯系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括多模態(tài)輸入處理模塊、上下文感知模塊、語(yǔ)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(duì)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(gòu)建翻譯環(huán)境確定翻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于翻譯領(lǐng)域，提供一種基于AI大語(yǔ)言模型的多語(yǔ)種智能體育賽事翻譯系統(tǒng)及方法，包括獲取歷史解說(shuō)記錄為用戶(hù)語(yǔ)言；將所述歷史解說(shuō)記錄輸入AI大語(yǔ)言模型，提取所述歷史解說(shuō)記錄中的俚語(yǔ)、幽默表達(dá)以及感情詞匯；根據(jù)所述歷史觀(guān)看記錄確定用戶(hù)支持的比...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例是關(guān)于一種會(huì)議紀(jì)要生成方法及裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取會(huì)議場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊，確定時(shí)空對(duì)齊的多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括會(huì)議視頻、操作軌跡、會(huì)議語(yǔ)音、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向功耗面積可切換的標(biāo)準(zhǔn)單元版圖自動(dòng)生成方法，涉及LELE(光刻?蝕刻?光刻?蝕刻)技術(shù)，對(duì)電路網(wǎng)表進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；將預(yù)處理后所述的電路網(wǎng)表中的NMOS管和PMOS管分別進(jìn)行源漏共用操作，得到面積最優(yōu)的布局；將預(yù)處理后所述的...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shè)定環(huán)境參數(shù)和固定拉桿的屬性參數(shù)；步驟S20：設(shè)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(yīng)力σb
							
            
							
						
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								      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(biāo)，再根據(jù)該區(qū)域水稻的生育期確定待估算時(shí)間段，并收集周邊氣象站B的經(jīng)緯度坐標(biāo)，并計(jì)算A、B的距離，兩者的方位角、風(fēng)向和風(fēng)速權(quán)重因子；再根據(jù)A、B的位置從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)庫(kù)中的相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車(chē)低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ā⒀b置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。電動(dòng)汽車(chē)低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ǎǎ夯陔姵氐念A(yù)估電流、預(yù)估開(kāi)路電壓、預(yù)估溫度和預(yù)估熱流量，對(duì)整車(chē)熱管理模型進(jìn)行一維仿真，確定電池的過(guò)渡SOC?OCV曲線(xiàn)，過(guò)渡開(kāi)路電壓溫度導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種3D打印“8”字型鈦板的設(shè)計(jì)方法及制作方法，設(shè)計(jì)方法包括S1、骨折模型的重建；S2、骨折模型進(jìn)行處理得到骨折復(fù)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(dǎo)入有限元分析軟件進(jìn)行應(yīng)力分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種鈦基復(fù)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(fù)合材料增材制造領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)響應(yīng)曲面(RSM)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲取工藝參數(shù)與成型質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以激光功率、掃描速度和SiC含量為輸入，以相對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種折腰扭腰拖拉機(jī)靜態(tài)傾覆極限角計(jì)算方法，旨在精確評(píng)估其在復(fù)雜姿態(tài)下的靜態(tài)穩(wěn)定性。該方法的核心在于構(gòu)建折腰和扭腰自由度的三維虛擬仿真模型，并設(shè)定任意組合的目標(biāo)姿態(tài)。通過(guò)模擬橫坡或縱坡的迭代增加過(guò)程，結(jié)合對(duì)前、后及整車(chē)質(zhì)心投影與相...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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