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          • 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(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...
          • 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)行高效處理的問題。本發(fā)明在PL端開發(fā)包括3*3卷積加速計(jì)算模塊、...
          • 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,通過改進(jìn)特征壓縮與模型突變技術(shù),實(shí)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(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)練的過程中使用特征壓縮方法和模型突...
          • 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(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了基于Bounding Box和語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,合并了語言模型損...
          • 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(shè)有的若干個(gè)稱重機(jī)構(gòu);S2:通過稱重機(jī)構(gòu)對(duì)待出庫物品進(jìn)行稱重,并獲...
          • 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)...
          • 本公開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)、...
          • 本申請(qǐng)涉及醫(yī)療管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的醫(yī)院運(yùn)營仿真與質(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...
          • 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(chǔ)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(yīng)/促消納指標(biāo);S2、基于高海拔地區(qū)電網(wǎng)需求和保供應(yīng)/促消納指標(biāo),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(jì)算儲(chǔ)能...
          • 本發(fā)明提供了一種適用于海水淡化工程的全生命周期成本核算方法,包括以下步驟:(1)劃分生命周期階段;(2)靜態(tài)貼現(xiàn)率選定;(3)進(jìn)行三個(gè)階段的生命周期成本核算;(4)全生命周期成本核算。本發(fā)明將海水淡化工程的全生命周期成本核算劃分為資本支出、...
          • 本發(fā)明涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種用于校對(duì)建筑施工3D空間的施工方法,該方法通過建立精確的建筑三維模型,生成施工模擬動(dòng)畫,并利用高精度設(shè)備采集施工現(xiàn)場的3D數(shù)據(jù),將現(xiàn)場數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,以識(shí)別和糾正施工過程中的偏差。該方法進(jìn)...
          • 本申請(qǐng)涉及輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種輸配電網(wǎng)協(xié)同柔性規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取目標(biāo)輸配電網(wǎng)的歷史故障數(shù)據(jù),并根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)建立故障場景集;根據(jù)故障場景集進(jìn)行極端高溫場景下電網(wǎng)內(nèi)脆弱線路辨識(shí);基于極端高溫場景下...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的EPC項(xiàng)目資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,該方法從EPC項(xiàng)目中提取項(xiàng)目開始時(shí)間及活動(dòng)屬性,構(gòu)建項(xiàng)目活動(dòng)清單和項(xiàng)目資源清單,同時(shí),構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù),以及決策變量和約束條件,利用含交叉和變異操作的多目標(biāo)優(yōu)化算法處理項(xiàng)目活動(dòng)清單、...
          • 本申請(qǐng)屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種信息篩選方法,包括:獲取評(píng)標(biāo)項(xiàng)目;啟動(dòng)規(guī)則引擎,并基于所述規(guī)則引擎使用預(yù)設(shè)的專家領(lǐng)域匹配規(guī)則對(duì)預(yù)構(gòu)建的專家?guī)熘械膶<疫M(jìn)行篩選,得到對(duì)應(yīng)的專家候選池;基于預(yù)設(shè)的回避規(guī)則對(duì)所述專家候選池進(jìn)行篩選,得到對(duì)應(yīng)的第...
          • 高速公路改擴(kuò)建施工期安全風(fēng)險(xiǎn)分析方法,解決了傳統(tǒng)故障樹方法進(jìn)行分析時(shí)無法滿足各地區(qū)的工程實(shí)際需要的問題,屬于高速公路安全風(fēng)險(xiǎn)分析領(lǐng)域。本發(fā)明包括:根據(jù)施工作業(yè)期安全風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系,將施工作業(yè)期安全風(fēng)險(xiǎn)作為頂事件,劃分中間事件和基本事件,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于土壤質(zhì)量指數(shù)預(yù)測(cè)森林固碳潛力的方法及系統(tǒng),基于森林資源連續(xù)清查混交林樣地?cái)?shù)據(jù),使用分位數(shù)年齡序列分析,根據(jù)森林時(shí)間序列中預(yù)設(shè)的森林樣地的平均地上固碳速率來區(qū)分高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地,并在高質(zhì)量林樣地和低質(zhì)量林樣地內(nèi)分...
          • 本申請(qǐng)公開了一種工程地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),基于待評(píng)價(jià)區(qū)域地質(zhì)條件確定評(píng)價(jià)指標(biāo),從中選取定量評(píng)價(jià)指標(biāo),針對(duì)每個(gè)定量評(píng)價(jià)指標(biāo),建立對(duì)應(yīng)的三維屬性模型,根據(jù)工程地質(zhì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)體系確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)值...
          • 本發(fā)明公開了一種既有民用建筑安全鑒定質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,包括如下步驟:步驟一、基于多地區(qū)、多機(jī)構(gòu)的樣本,識(shí)別鑒定報(bào)告中的質(zhì)量問題;步驟二、基于樣本質(zhì)量問題,提取評(píng)價(jià)指標(biāo),建立分層次的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;步驟三、基于調(diào)研數(shù)據(jù),采用結(jié)構(gòu)方程模型分析方法...
          • 本發(fā)明屬于物流網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于域名的多平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)貨運(yùn)系統(tǒng)處理方法,包括下列步驟:一、域名配置與映射;二、用戶引導(dǎo)與平臺(tái)定位;三、域名解析與請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā);四、實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)協(xié)同處理;五、平臺(tái)處理與業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行;步驟二中,基于智能推薦機(jī)...
          • 本發(fā)明公開了一種外賣無人倉系統(tǒng)及外賣配送方法,涉及無人倉及外賣配送管理技術(shù)領(lǐng)域,包含出倉節(jié)奏感知、配送資源可用性評(píng)估、智能配單決策、動(dòng)態(tài)路徑與批次優(yōu)化模塊,通過設(shè)定采集時(shí)間點(diǎn),利用RFID讀寫器與3D視覺相機(jī)獲取出倉訂單數(shù),評(píng)估倉庫狀態(tài),依...
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