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          • 本發(fā)明涉及市場(chǎng)營銷管理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的市場(chǎng)營銷效果預(yù)測(cè)方法及裝置,包括以下步驟:步驟一:獲取所有用戶的管理數(shù)據(jù)、所有材質(zhì)義肢的銷售數(shù)據(jù)和所有區(qū)域的營銷數(shù)據(jù),并分類組成數(shù)據(jù)集;步驟二:根據(jù)用戶數(shù)據(jù)集,分析每個(gè)用戶義肢的磨...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的資產(chǎn)管理系統(tǒng),包括資產(chǎn)定位追蹤模塊(100)將資產(chǎn)定位數(shù)據(jù)傳輸至智能決策控制模塊(300),環(huán)境狀態(tài)感知模塊(200)采集環(huán)境數(shù)據(jù),觸發(fā)智能決策控制模塊(300)的異常預(yù)警閾值,生成監(jiān)測(cè)日志;智能決策控制模塊(3...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的惠企政策申報(bào)自動(dòng)化處理系統(tǒng),涉及惠企政策申報(bào)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、融合、政策匹配、材料生成、申報(bào)流程自動(dòng)化、智能反饋與優(yōu)化、用戶交互、政策推薦優(yōu)化和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估模塊;多源獲取企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)標(biāo)記可靠性,采...
          • 本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng),所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組;確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序;根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng);規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線;計(jì)算...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的智能農(nóng)田灌溉決策方法,包括如下步驟:S1、采集農(nóng)田環(huán)境的多源數(shù)據(jù),并生成時(shí)序農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建農(nóng)田數(shù)字孿生模型,實(shí)時(shí)更新節(jié)點(diǎn)與邊屬性信息;S3、基于更新的孿生模型構(gòu)建時(shí)序圖,輸入至?xí)r序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);S4、...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于雙層耦合的灌區(qū)低碳水資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng),該方法包括S110.構(gòu)建上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型;S120.求解上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型,得到上層灌區(qū)優(yōu)化配置模型的第一求解結(jié)果;S130.基于第一求解結(jié)果,構(gòu)建下層渠道水土資源...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療器械分布空間優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療器械存儲(chǔ)領(lǐng)域,包括采集倉庫歷史出庫數(shù)據(jù),提取醫(yī)療器械的出庫頻率及共現(xiàn)頻率;獲取倉庫地圖信息中的貨位坐標(biāo)與出口位置;構(gòu)建綜合代價(jià)函數(shù),其由器械到出口的加權(quán)距離成本與關(guān)聯(lián)器...
          • 一種提高漏洞修復(fù)模型代碼結(jié)構(gòu)感知能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法,屬于軟件安全及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域,本方法包括以下步驟:步驟1:設(shè)計(jì)多角度結(jié)構(gòu)相似度獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù);步驟2:設(shè)計(jì)Critic模型;步驟3:設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程。本發(fā)明通過上述方法,增強(qiáng)了修復(fù)模型感知...
          • 本發(fā)明公開了一種針對(duì)少量多模態(tài)病理標(biāo)注數(shù)據(jù)混合提示學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。該訓(xùn)練方法包括獲取原始CLIP模型、初始文本提示、與初始文本提示對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練圖像,原始CLIP模型包括圖像編碼器和文本編碼器;在圖像編碼器中插入可學(xué)習(xí)視覺提示標(biāo)記,在...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無損模式扇入的多模光子卷積加速器,屬于集成光計(jì)算領(lǐng)域。該加速器利用多模波導(dǎo)內(nèi)的多階正交模式(TE0、TE1…TEn),實(shí)現(xiàn)信號(hào)的多模無損扇入。通過級(jí)聯(lián)多模...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)AI的二氧化碳?淀粉生物合成智能調(diào)控芯片系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:光子晶體生物傳感器陣列:用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)反應(yīng)過程中的pH值、溶解氧濃度、二氧化碳濃度等物理化學(xué)參數(shù);16×NPU陣列,用于高效計(jì)算和處理多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù):并實(shí)時(shí)預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于NFC終端下的纜繩信息數(shù)據(jù)溯源系統(tǒng)。通過識(shí)別暴露在海鹽、紫外、高濕、高振動(dòng)等惡劣環(huán)境下的重點(diǎn)纜繩,并將其掛載的NFC標(biāo)簽納入監(jiān)測(cè)范疇,對(duì)每個(gè)標(biāo)簽執(zhí)行兩階段診斷:第一次基于物理特征(裂痕數(shù)量、深度、范圍...
          • 本發(fā)明提供一種識(shí)別碼的檢測(cè)方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),識(shí)別碼的檢測(cè)方法包括:獲取待檢測(cè)識(shí)別碼圖像;待檢測(cè)識(shí)別碼圖像包括包含識(shí)別碼的識(shí)別碼區(qū)域以及設(shè)置于識(shí)別碼區(qū)域側(cè)邊的靜音區(qū);對(duì)待檢測(cè)識(shí)別碼圖像進(jìn)行檢測(cè),得到靜音區(qū)的檢測(cè)邊信息;...
          • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本多情感自動(dòng)檢測(cè)和量化標(biāo)注方法,屬于情感計(jì)算領(lǐng)域。本發(fā)明首先將數(shù)據(jù)集的全標(biāo)簽賦予每條樣本,通過0和1二值初始化操作來量化樣本每個(gè)標(biāo)簽的強(qiáng)度;其次訓(xùn)練全標(biāo)簽分類模型作為初始標(biāo)注器,利用原始訓(xùn)練集樣本的預(yù)測(cè)置信度進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種多任務(wù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的語料標(biāo)注自動(dòng)化系統(tǒng),旨在解決傳統(tǒng)語料標(biāo)注方法效率低下、準(zhǔn)確性差問題;系統(tǒng)包括共享編碼器、多任務(wù)解碼器、動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模塊和在線增量學(xué)習(xí)模塊;共享編碼器采用Transformer架構(gòu),對(duì)輸入語料進(jìn)行分詞、滑動(dòng)窗口分段...
          • 本發(fā)明公開了一種基于偏序預(yù)測(cè)的多保真度微架構(gòu)設(shè)計(jì)空間優(yōu)化方法,包括以下步驟:從微架構(gòu)參數(shù)中選擇對(duì)目標(biāo)優(yōu)化PPA指標(biāo)有影響的參數(shù),構(gòu)建SOC設(shè)計(jì)空間 2025-10-11
          • 本發(fā)明公開了一種磁性液體密封裝置的密封耐壓值仿真計(jì)算方法,應(yīng)用于密封耐壓值計(jì)算領(lǐng)域,包括:將密封一側(cè)至另一側(cè)定義為路徑,將接觸間隙處磁通密度映射到路徑,得采樣點(diǎn)磁通密度,獲取局部最大值和最小值;將第一個(gè)局部最大值之前和最后一個(gè)最大值之后的最...
          • 本發(fā)明涉及性能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的道路材料性能評(píng)估方法、系統(tǒng)和裝置;包括采集道路材料在制造周期的制造數(shù)據(jù)集,從制造數(shù)據(jù)集中篩選出目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù),將目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)輸入到深度學(xué)習(xí)性能評(píng)估模型中,評(píng)估出性能指標(biāo),將性能指標(biāo)與標(biāo)定的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種計(jì)量空間受限的可調(diào)導(dǎo)葉角度校零方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括步驟:S1、通過三坐標(biāo)計(jì)量探針在可調(diào)導(dǎo)葉在組件裝配以及刻度盤指針在兩個(gè)不同角度狀態(tài)下,選取可調(diào)導(dǎo)葉徑向中部截面獲得實(shí)測(cè)葉型精密計(jì)量結(jié)果;S2、將實(shí)測(cè)葉...
          • 本發(fā)明涉及隧道工程地質(zhì)力學(xué)仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種隧道圍巖水浸弱化流固耦合模擬方法及系統(tǒng),通過獲取典型隧道圍巖材料的力學(xué)參數(shù)和滲流參數(shù),然后構(gòu)建水浸等效應(yīng)變隨時(shí)間的演化方程,基于演化方程和滲流參數(shù)構(gòu)建水浸等效應(yīng)變?滲流參數(shù)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型;基于...
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