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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請公開了一種表單填寫方法及其裝置，屬于電子設備技術領域。該方法包括：接收對表單填寫界面的第一輸入；響應于第一輸入，獲取表單填寫界面中的至少一個表單字段，以及每個表單字段對應的信息類型數據和坐標信息；根據每個表單字段對應的信息類型數據，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于巖土工程技術領域，本發明公開了基于知識圖譜的巖土工程勘察報告自動生成方法；包括以下步驟：獲取多源巖土工程勘察數據集并進行數據清洗和空間關聯預處理；構建巖土工程領域知識圖譜，形成項目特定知識子圖；基于知識子圖進行多維度地層分析，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種基于多智能體協同架構的量化策略自然語言構建與可解釋性輔助系統，涉及多智能體系統技術領域，它有交互接口層接收用戶策略描述并輸出策略代碼及解釋文檔，智能體協作引擎層中有中央調度智能體等，可動態分配任務及協調處理流程，還包含領域知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及自然語言處理技術領域，尤其涉及一種用于司法文書的案由提取系統，包括：歷史信息錄入模塊，用以錄入歷史司法文書，案由統計模塊，用以生成對應關系表格，語言數據獲取模塊，用以獲取司法文書的停用詞表和文本向量文件，還用以獲取目標司法文書，歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于生成式范式的持續命名實體識別方法，涉及人工智能算法技術領域。包括所述構建生成式任務框架，運用Instruction learning技術，依據不同的NER應用場景和需求定制任務指令，根據通用實體類別及特定領域需求靈活調整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于壓縮空間注意力和聚合重分配的交通流量預測方法。構建了基于多尺度融合時空信息特征的時空嵌入層，接收多維交通流量數據，經時空嵌入層流入時空編碼層。在空間層，包含壓縮空間注意力和空間依賴注意力，壓縮空間注意力采用壓縮空間信息的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種面向端側神經網絡的部署方法及裝置，方法包括：S1.分析神經網絡模型中的神經網絡算子，確定其中得不到目標處理設備中神經處理單元支持的受限算子；S2.根據所述受限算子生成替代算子，以所述替代算子替換所述神經網絡模型中的所述受限算子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于多專家協作的多視圖結構學習方法，涉及圖神經網絡與多視圖學習技術領域，該方法為對初始多視圖數據進行重構，得到多視圖結構數據；基于多視圖結構數據，利用第一損失函數和第二損失函數分別對單視圖專家模型和共享專家模型進行訓練，得到訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及智能信息處理技術領域,公開了融合知識圖譜的技術需求?成果雙向匹配決策系統，包括以下模塊：數據采集與預處理模塊，從多渠道獲取基礎數據、知識圖譜構建模塊，構筑需求知識圖譜和成果知識圖譜、語義處理模塊、雙向匹配計算模塊、評估指標設定模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于推測預加載的混合專家模型推理優化方法，屬于人工智能安全領域。該方法以提升混合專家模型(Mixture of Experts，簡稱MoE)在資源受限場景下的推理性能為目標，解決混合專家模型在推理階段面臨的顯存占用高及計算與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種模型推理方法和裝置，該方法包括：對輸入數據進行拆分，得到至少一個模型訓練數據；根據至少一個模型訓練數據，對第一語言模型進行訓練，并將訓練完成的第一語言模型的模型參數傳遞至第二語言模型；由所述第二語言模型根據訓練完成的第一語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于專家親和放置與熱點冗余的混合專家模型推理優化方法，屬于人工智能領域。該方法針對分布式混合專家模型(Mixture of Experts，簡稱MoE)在推理階段面臨的通信開銷大和計算負載不均衡問題，通過分析混合專家模型中專...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種多量子比特控制系統，包括第一溫區電路；其中，第一溫區電路包括N個第一電路組，分別位于N個第一懸浮地上，N為大于1的自然數。第一電路組包括：控制模塊，在偏置電流的作用下，基于接收的直流輸入信號生成一路脈沖序列并輸出；第一電流復用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于信譽機制和Stackelberg博弈的聯邦學習激勵機制方法，包括：分析了聯邦學習訓練過程中任務發布者和執行節點的成本與效用，并將二者的效用函數建模為二階段Stackelberg博弈模型。其中，任務發布者作為領導者首先制定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及基于多尺度時空深度學習的公交車客流預測方法，屬于交通信息大數據領域，由公交數據收集與處理系統實現，包含以下步驟：S1：生成公交車到站出站時刻表、乘客上車下車打卡數據表；S2：生成時空特征向量矩陣；S3：引入站點對應的外部因素信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種多約束電動汽車路徑規劃方法，包括：構建冷鏈物流電動車路徑規劃模型；根據所述冷鏈物流電動車路徑規劃模型，通過改進烏鴉搜索算法計算最優路徑；根據所述最優路徑生成配送方案。本發明在冷鏈物流電動車路徑規劃中展現出顯著優勢。模型以總成本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于改進烏鴉搜索算法的電動汽車路徑規劃方法，其中，方法包括：構建電動車路徑規劃模型；根據所述電動車路徑規劃模型，通過改進烏鴉搜索算法計算最優路徑；根據所述最優路徑生成配送方案。本發明通過改進的烏鴉搜索算法與多目標優化模型的結合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明創造公開了一種基于模態特征值的風電極限滲透率評估方法及系統，屬于電力系統規劃與運行技術領域，該方法基于無功和電壓之間的增量關系，以及風電并網系統的雅克比矩陣，推導得到風電并網系統的降階雅克比矩陣；基于風電并網系統的最小模態特征值，推導...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及碳足跡估算技術領域，具體涉及基于時間序列分析的用戶生產過程碳足跡估算方法，包括如下步驟：S1：確定碳足跡的測算范圍；S2：進行數據采集；S3：進行數據處理；S4：確定碳足跡計算模型；S5：進行結果分析與展示，本申請實現用戶端電機相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于滑行時間修正的飛機起降循環大氣污染物排放估算方法及系統，包括：S1、獲取不同機型發動機匹配信息和民航飛機起降數據；S2、計算不同飛機型號LTO各階段的燃油流量；S3、計算不同飛機型號LTO各階段的不同污染物排放因子；S4、求...
								
            
							
            
							
						
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