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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明創(chuàng)造公開了一種基于模態(tài)特征值的風(fēng)電極限滲透率評(píng)估方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，該方法基于無功和電壓之間的增量關(guān)系，以及風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的雅克比矩陣，推導(dǎo)得到風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的降階雅克比矩陣；基于風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的最小模態(tài)特征值，推導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)烏鴉搜索算法的電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃方法，其中，方法包括：構(gòu)建電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型，通過改進(jìn)烏鴉搜索算法計(jì)算最優(yōu)路徑；根據(jù)所述最優(yōu)路徑生成配送方案。本發(fā)明通過改進(jìn)的烏鴉搜索算法與多目標(biāo)優(yōu)化模型的結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多約束電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃方法，包括：構(gòu)建冷鏈物流電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型；根據(jù)所述冷鏈物流電動(dòng)車路徑規(guī)劃模型，通過改進(jìn)烏鴉搜索算法計(jì)算最優(yōu)路徑；根據(jù)所述最優(yōu)路徑生成配送方案。本發(fā)明在冷鏈物流電動(dòng)車路徑規(guī)劃中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。模型以總成本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多尺度時(shí)空深度學(xué)習(xí)的公交車客流預(yù)測(cè)方法，屬于交通信息大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，由公交數(shù)據(jù)收集與處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，包含以下步驟：S1：生成公交車到站出站時(shí)刻表、乘客上車下車打卡數(shù)據(jù)表；S2：生成時(shí)空特征向量矩陣；S3：引入站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的外部因素信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信譽(yù)機(jī)制和Stackelberg博弈的聯(lián)邦學(xué)習(xí)激勵(lì)機(jī)制方法，包括：分析了聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中任務(wù)發(fā)布者和執(zhí)行節(jié)點(diǎn)的成本與效用，并將二者的效用函數(shù)建模為二階段Stackelberg博弈模型。其中，任務(wù)發(fā)布者作為領(lǐng)導(dǎo)者首先制定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多量子比特控制系統(tǒng)，包括第一溫區(qū)電路；其中，第一溫區(qū)電路包括N個(gè)第一電路組，分別位于N個(gè)第一懸浮地上，N為大于1的自然數(shù)。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(hào)生成一路脈沖序列并輸出；第一電流復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于專家親和放置與熱點(diǎn)冗余的混合專家模型推理優(yōu)化方法，屬于人工智能領(lǐng)域。該方法針對(duì)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(jì)算負(fù)載不均衡問題，通過分析混合專家模型中專...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型推理方法和裝置，該方法包括：對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，得到至少一個(gè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)；根據(jù)至少一個(gè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)第一語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練完成的第一語言模型的模型參數(shù)傳遞至第二語言模型；由所述第二語言模型根據(jù)訓(xùn)練完成的第一語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于推測(cè)預(yù)加載的混合專家模型推理優(yōu)化方法，屬于人工智能安全領(lǐng)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(biāo)，解決混合專家模型在推理階段面臨的顯存占用高及計(jì)算與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能信息處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了融合知識(shí)圖譜的技術(shù)需求?成果雙向匹配決策系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，從多渠道獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊，構(gòu)筑需求知識(shí)圖譜和成果知識(shí)圖譜、語義處理模塊、雙向匹配計(jì)算模塊、評(píng)估指標(biāo)設(shè)定模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多專家協(xié)作的多視圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法，涉及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多視圖學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，該方法為對(duì)初始多視圖數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，得到多視圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；基于多視圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，利用第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)分別對(duì)單視圖專家模型和共享專家模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向端側(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署方法及裝置，方法包括：S1.分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子，確定其中得不到目標(biāo)處理設(shè)備中神經(jīng)處理單元支持的受限算子；S2.根據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的所述受限算子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(yù)測(cè)方法。構(gòu)建了基于多尺度融合時(shí)空信息特征的時(shí)空嵌入層，接收多維交通流量數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空嵌入層流入時(shí)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(fā)明公開了一種基于生成式范式的持續(xù)命名實(shí)體識(shí)別方法，涉及人工智能算法技術(shù)領(lǐng)域。包括所述構(gòu)建生成式任務(wù)框架，運(yùn)用Instruction learning技術(shù)，依據(jù)不同的NER應(yīng)用場景和需求定制任務(wù)指令，根據(jù)通用實(shí)體類別及特定領(lǐng)域需求靈活調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于司法文書的案由提取系統(tǒng)，包括：歷史信息錄入模塊，用以錄入歷史司法文書，案由統(tǒng)計(jì)模塊，用以生成對(duì)應(yīng)關(guān)系表格，語言數(shù)據(jù)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(biāo)司法文書，歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多智能體協(xié)同架構(gòu)的量化策略自然語言構(gòu)建與可解釋性輔助系統(tǒng)，涉及多智能體系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)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(xié)作引擎層中有中央調(diào)度智能體等，可動(dòng)態(tài)分配任務(wù)及協(xié)調(diào)處理流程，還包含領(lǐng)域知識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于巖土工程技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于知識(shí)圖譜的巖土工程勘察報(bào)告自動(dòng)生成方法；包括以下步驟：獲取多源巖土工程勘察數(shù)據(jù)集并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和空間關(guān)聯(lián)預(yù)處理；構(gòu)建巖土工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜，形成項(xiàng)目特定知識(shí)子圖；基于知識(shí)子圖進(jìn)行多維度地層分析，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種表單填寫方法及其裝置，屬于電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：接收對(duì)表單填寫界面的第一輸入；響應(yīng)于第一輸入，獲取表單填寫界面中的至少一個(gè)表單字段，以及每個(gè)表單字段對(duì)應(yīng)的信息類型數(shù)據(jù)和坐標(biāo)信息；根據(jù)每個(gè)表單字段對(duì)應(yīng)的信息類型數(shù)據(jù)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合聚類分析、貝葉斯推斷的機(jī)床可靠性分析方法，屬于數(shù)控機(jī)床可靠性評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域；包括如下步驟，步驟一：多模態(tài)數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)特征空間的統(tǒng)一化。步驟二：基于混合策略的自適應(yīng)故障模式聚類與相似性表征，采用密度聚類與劃分聚類相結(jié)合的混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車橋耦合系統(tǒng)分析方法，涉及車?橋耦合系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，以解決車?橋耦合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)問題計(jì)算精度不高的問題。所述一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車橋耦合系統(tǒng)分析方法包括：建立車輛模型和橋梁模型，根據(jù)所述車輛模型和所述橋...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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