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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計(jì)算方法,包括以下步驟:S1、將鍵值矩陣分塊,并計(jì)算塊平均值;S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關(guān)度概率分布,利用核采樣思路決定top?k個(gè)數(shù),動(dòng)態(tài)判斷應(yīng)該精確計(jì)算的區(qū)域和模糊計(jì)算的區(qū)域;...
          • 本發(fā)明涉及機(jī)器翻譯技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大模型思維鏈的多模態(tài)機(jī)器翻譯方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取待翻譯源語言文本以及與待翻譯源語言文本相關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù);確定待翻譯源語言文本對(duì)應(yīng)的文本特征向量以及確定多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多模態(tài)特征向量;基于預(yù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法,屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真的技術(shù)領(lǐng)域,具體包括在航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)幾何模型的每個(gè)網(wǎng)格單元上構(gòu)建流固耦合控制方程;形成整體耦合矩陣,求解整體耦合矩陣;仿真計(jì)算出來的熱態(tài)幾何模型;使壓氣機(jī)和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)仿真方法,屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體包括獲取原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)及各物理量分布,對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像化處理后構(gòu)建訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)集,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)損失函數(shù)利用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時(shí)序預(yù)測(cè)的供水管道腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,包括:收集專家標(biāo)注腐蝕等級(jí)的多源數(shù)據(jù)集;通過相關(guān)性分析與閾值篩選,提取核心腐蝕風(fēng)險(xiǎn)因子矩陣;引入全新管道標(biāo)準(zhǔn)向量修正專家標(biāo)簽,并構(gòu)建腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型——采用線性擬合與非線性擬...
          • 本申請(qǐng)涉及聚變裝置的檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種針對(duì)聚變裝置移運(yùn)過程的應(yīng)力監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置方法及相關(guān)設(shè)備。通過對(duì)聚變裝置以及移運(yùn)裝置進(jìn)行建模,并進(jìn)一步將模型進(jìn)行分解后求解多個(gè)立體單元的剛度方程以得到相應(yīng)特征節(jié)點(diǎn)的應(yīng)力值和應(yīng)變值,并根據(jù)許用應(yīng)力值和許...
          • 本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)大尺寸錐殼?端齒連接結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。針對(duì)大尺寸航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子的關(guān)鍵部位的圓弧端齒?短螺栓連接結(jié)構(gòu),通過明確其結(jié)構(gòu)特征參數(shù)、對(duì)其進(jìn)行載荷環(huán)境與受力分析、明確優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)與設(shè)計(jì)界面變形協(xié)調(diào)性,界面...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的多數(shù)據(jù)源自動(dòng)集成方法及系統(tǒng),方法包括:獲取工業(yè)生產(chǎn)車間中各傳感器在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)同一參數(shù)的數(shù)據(jù)序列,對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行預(yù)處理;計(jì)算任意兩兩組合的傳感器對(duì)應(yīng)的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列之間的最短路徑距離以及...
          • 本發(fā)明公開了基于PMS的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與異常分析策略方法及系統(tǒng),屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,其包括獲取設(shè)備管理系統(tǒng)中的設(shè)備基礎(chǔ)信息、實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史維護(hù)記錄及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)參數(shù),生成綜合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)集計(jì)算動(dòng)態(tài)健康關(guān)注度指數(shù),并生成策略鏈指令集調(diào)度傳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)注意力和動(dòng)態(tài)卷積的特征提取方法及裝置,獲取待提取特征對(duì)象的輸入數(shù)據(jù);將所述輸入數(shù)據(jù)分別輸送至基于改進(jìn)注意力的第一通道,以及基于動(dòng)態(tài)卷積的第二通道;通過所述第一通道生成基于整合區(qū)域的注意力映射,通過第二通道生成權(quán)重和值...
          • 本發(fā)明屬于洪水預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于暴雨洪水圖集法的洪水預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng),所述方法包括:1)確定需要進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)的流域;2)獲取所述流域范圍內(nèi)的所有雨量站點(diǎn)并計(jì)算每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的權(quán)重;3)基于每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的某時(shí)段的降雨量及其對(duì)應(yīng)的權(quán)...
          • 本發(fā)明公開一種移動(dòng)Web應(yīng)用的原生返回適配方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,包括:當(dāng)監(jiān)聽到彈出層打開事件時(shí),將彈出層打開事件的彈出層ID和對(duì)應(yīng)的彈出層關(guān)閉方法封裝為條目存入原生返回棧中,且向歷史記錄棧中存入彈出層冗余歷史記錄;當(dāng)...
          • 本發(fā)明公開一種基于GNN與Transformer的鏈接預(yù)測(cè)方法,通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征表示;通過將提取的節(jié)點(diǎn)特征表示作為輸入,利用Transformer模塊的自注意力機(jī)制捕獲節(jié)點(diǎn)之間的全局依賴關(guān)系;在Tra...
          • 本發(fā)明提供一種基于運(yùn)營(yíng)問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)及方法,所述基于運(yùn)營(yíng)問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)包括情境問答模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)評(píng)估模塊、數(shù)據(jù)診斷模塊、結(jié)果輸出模塊;所述基于運(yùn)營(yíng)問題定位的異常診斷分析方法,包括如下子步驟:S1:獲...
          • 本發(fā)明公開了一種物流智能客服交互的內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng),涉及智能推薦技術(shù)領(lǐng)域,包括計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的物流距離加權(quán)因子,篩選閾值范圍內(nèi)的物流距離加權(quán)因子對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn),組成動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)集合,使用加權(quán)求和計(jì)算加權(quán)協(xié)同因子向量;使用LIF神經(jīng)元模型模擬神經(jīng)元的...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多人安全共用方法及設(shè)備,屬于交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享方式,易導(dǎo)致權(quán)限過度開放或限制,造成數(shù)據(jù)過度暴露或關(guān)鍵信息獲取受阻的問題。包括,將高速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組與編碼;基于編碼數(shù)據(jù)與高速業(yè)務(wù)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括主機(jī)和設(shè)備,數(shù)據(jù)傳輸源端用于:將需要傳輸?shù)亩鄠€(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)包順序存儲(chǔ)至預(yù)設(shè)內(nèi)存塊中;目標(biāo)數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度小于或等于第一預(yù)設(shè)值;主機(jī)用于:填充需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明提供一種基于算力服務(wù)調(diào)度的AI模型訓(xùn)練加速方法及系統(tǒng),涉及算力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,首先采集AI模型歷史訓(xùn)練過程數(shù)據(jù)和當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征,構(gòu)建算力需求預(yù)測(cè)模型,輸入當(dāng)前任務(wù)模型結(jié)構(gòu)特征生成算力資源需求分布序列,涵蓋訓(xùn)練各階段對(duì)計(jì)算核心數(shù)...
          • 用戶身份識(shí)別模型的構(gòu)建方法及判斷用戶身份方法,屬于AI(人工智能)及其在安全領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有的鍵盤識(shí)別方法由于不適用于一般的物理鍵盤,導(dǎo)致對(duì)使用一般的物理鍵盤的用戶身份識(shí)別不準(zhǔn)確的問題。具體為:采集用戶按鍵行為數(shù)據(jù);采集的用戶按鍵...
          • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括:環(huán)境信息采集模塊;特征提取分析模塊,用于根據(jù)土壤濕度原始數(shù)據(jù),結(jié)合歷史土壤濕度數(shù)據(jù)、歷史環(huán)境溫度數(shù)據(jù)及預(yù)設(shè)的近周期土壤濕度反饋數(shù)據(jù),對(duì)土壤濕度原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分...
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