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								      本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術領域，公開了一種基于多場耦合的冰雪環(huán)境模擬測試方法。該方法采集目標冰雪環(huán)境下的動態(tài)多場數(shù)據(jù)集合，涵蓋周期性溫度變化序列、相對濕度波動序列及表面冰層厚度實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；對其實施多物理場耦合數(shù)值模擬處理，生成包含軸向熱傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電氣設計與智能優(yōu)化計算技術領域，公開了一種電容器結構設計優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。所述方法包括：對電容器結構參數(shù)建模處理，并對參數(shù)空間進行劃分得到初始模型集；根據(jù)幾何模型與材料屬性得到多物理場仿真模型；基于所述仿真模型得到電容值、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術領域，提供了一種大語言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過在預訓練大語言模型中輸入問題得到候選答案，計算候選答案的第一獎勵值、第二獎勵值和第三獎勵值，其中第一獎勵值用于表征候選答案的基礎獎勵，第二獎勵值用于表征候選答案與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能，提供一種文本處理模型的訓練方法、電子設備及程序產(chǎn)品。訓練方法包括：基于第一文本中的每個語句的每個字符的編碼，對每個語句進行重排序，其中，第二文本包括多個語句；在第二文本中根據(jù)所述多個語句的位置順序選取第一預設數(shù)量的第一語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了異構環(huán)境的自適應數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓練方法及系統(tǒng)，該方法首先搭建由參數(shù)服務器與多個計算設備組成的混合拓撲架構，建立訓練時間模型，綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計算和參數(shù)通信三類時延。其次基于訓練時間模型，定義以最小化訓練瓶頸為目標的調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工程領域知識圖譜構建方法及系統(tǒng)，其中的工程領域知識圖譜構建方法包括如下步驟：S1、獲取工程規(guī)范文檔和合同文檔；S2、從工程規(guī)范文檔提取技術要素，構建技術知識子圖，所述技術知識子圖包含相互關聯(lián)的技術參數(shù)節(jié)點；S3、從合同文檔提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預測方法和裝置，包括：獲取鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)，并對鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的數(shù)據(jù)；使用BERT?BiLSTM?CRF模型對預處理后的數(shù)據(jù)進行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取結果；基于缺陷事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于醫(yī)療問答任務的兩階段知識推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，涉及醫(yī)療問答領域，方法包括：采用教師模型對原始醫(yī)療問答數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)解析及結構化處理得到多個醫(yī)學知識三元組；學生模型進行一階段知識蒸餾得到一次訓練完成的學生模型，然后進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種船舶使用岸電期間顆粒污染物減排量核算方法，步驟為：S1、根據(jù)碼頭統(tǒng)計數(shù)據(jù)可獲取難度，提出基于使用岸電船舶數(shù)量對減排量進行核算的第一層次，基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時間對減排量進行核算的第二層次，以及基于岸電使用量對減排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于AIoT的城市管理數(shù)智消納場管理平臺，包括：感知檢測模塊，用于連接消納場各類物聯(lián)網(wǎng)設備，以對消納場進行多方位感知檢測；隊列生成模塊，用于根據(jù)獲取的運輸任務信息，生成消納管理隊列；車輛調(diào)度模塊，用于基于消納管理隊列，通過感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種碳約束微電網(wǎng)能源管理的兩階段優(yōu)化方法，包括步驟：建立微電網(wǎng)中各類組件的功率平衡約束、經(jīng)濟?低碳聯(lián)合目標函數(shù)，優(yōu)化求解柴油機功率、電網(wǎng)交易、負荷策略及儲能調(diào)度；將系統(tǒng)級CVaR尾部風險指標根據(jù)其概率分布，按時間窗面積比例解耦至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風險評估方法，屬于地質(zhì)安全監(jiān)測技術領域，能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風險評估方法無法實現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風險評估隨多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù)動態(tài)、自動化更新并預測未來風險趨勢的問題。所述方法包括：S1、根據(jù)目標工程區(qū)域的初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線技術領域，尤其涉及面向可重構模塊化生產(chǎn)的過程管控系統(tǒng)及實現(xiàn)方法。包括應力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲模塊、精度預測模塊、預緊力補償模塊以及主控制模塊；所述應力采集模塊用于采集模塊重構過程中的機械應力殘留量；所述歷史數(shù)據(jù)存儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術領域，具體地涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的物流配送的方法及系統(tǒng)，包括：通過時空預測模型，計算路網(wǎng)中各路段在未來多個時間窗口的預測通行時間成本；利用貝葉斯推斷模型，為每個訂單在所述多個時間窗口內(nèi)生成離散的簽收成功概率分布；應用多目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)藥物流追溯調(diào)度領域，具體是公開了一種智能化醫(yī)藥物流追溯調(diào)度系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、醫(yī)藥信息管理模塊、智能調(diào)度優(yōu)化模塊、醫(yī)藥追溯模塊、云服務器和本地數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過構建混合整數(shù)多目標調(diào)度模型，結合醫(yī)藥物流網(wǎng)絡節(jié)點及車輛容量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運資源協(xié)同動態(tài)配置方法，包括以下步驟：構建實時數(shù)據(jù)層，用于采集多維數(shù)據(jù)；對實時數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進行預處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)信息，動態(tài)構建數(shù)字孿生平臺；訓練多個智能體；并將多個智能體在聯(lián)邦學習集群框架下進行協(xié)同訓練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于通信技術領域，提供了商品庫存管理方法、裝置及電子設備，包括：獲取商品購買請求；將商品購買請求分配到對應的庫存段；判斷目標庫存段的剩余庫存是否滿足商品購買請求對應的商品購買數(shù)量要求；若目標庫存段的剩余庫存滿足商品購買請求對應的商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯式反饋的人力資源增強推薦方法及裝置，涉及在線招聘技術領域。方法包括：獲取目標崗位信息、針對目標崗位投遞的簡歷文本信息和招聘方對目標崗位投遞簡歷的顯式反饋信息；提取簡歷摘要信息和招聘需求信息，從招聘需求信息中提取篩選條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)設備健康監(jiān)測與預測性維護技術領域，公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡的機床進給軸精度退化預測性維護方法。本發(fā)明通過三向振動傳感器采集機床進給軸振動信號，經(jīng)基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后，構建低維特征向量。利用試驗平臺軸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過對項目描述進行深度解析，形成關鍵特征字典，構成后續(xù)精準匹配的基礎；接著，采用“粗篩?精排”兩階段流程：在粗篩階段，將指向專業(yè)分類的項目編碼與能快速鎖定核心要素的關鍵特征相結合，對龐大的標準定...
								
            
							
            
							
						
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