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								      本發(fā)明公開了一種滾珠絲杠副剛柔耦合遲滯特性研究方法。涉及滾珠絲杠副傳動技術領域，包括：步驟1：建立滾珠絲杠副的三維模型，將模型輸入RecurDyn軟件；步驟2：對絲杠模型進行網格劃分并替換為FFlex柔性體；步驟3：在柔性體上建立接觸面并添...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于優(yōu)化子集模擬的滲流安全評估方法，涉及堤壩滲流安全分析技術領域，包括基于確定性分析的結果，采用改進的線性估計方法高效離散水力參數隨機場，并據此進行敏感性分析，篩選出滲流穩(wěn)定的控制性參數；針對滲流穩(wěn)定控制性水力參數的多種隨機場參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鐵路橋梁震后行車安全概率評判方法及裝置，應用于交通安全技術領域，包括：通過鐵路軌道?橋梁系統(tǒng)不同材料參數的概率分布函數獲取各構件的震致損傷數值集合；通過橋梁與鐵路軌道結構力學模型的平衡微分方程獲取關鍵構件震致損傷與軌道不平順的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣密性檢測設備領域的一種氣密性檢測工裝與檢測系統(tǒng)的一體化設計方法，包括：獲取產品形態(tài)數據，從產品三維模型數據庫中提取形狀、尺寸和材質信息，通過幾何特征分析算法計算產品外輪廓關鍵點，確定產品形態(tài)多樣性參數；通過模塊化設計結構算法，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數字孿生的是適配器壽命預測系統(tǒng)及動態(tài)預警方法，所述系統(tǒng)包括：多源數據采集模塊、數字孿生模型構建模塊、數據協(xié)調模塊、壽命預測模塊、校準模塊；本發(fā)明通過構建適配器全生命周期數字孿生體，突破傳統(tǒng)壽命預測技術的單向靜態(tài)分析局限，實現...
								
            
							
            
							
						
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								      一種雙層球形自屏蔽均勻場線圈及設計方法，涉及電磁設計領域。解決了現有的球形線圈由于線寬的原因，隨著匝數的增多，實際加工的的線圈可能難以滿足球形分布約束，導致實際結果與理論分析不符等問題。所述方法包括基于所構建的雙層球形自屏蔽均勻場線圈，根據...
								
            
							
            
							
						
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								      考慮部件參數匹配約束的電動公交車輛動力系統(tǒng)選型方法、系統(tǒng)、存儲介質及設備，本發(fā)明屬于城市公共交通運營管理領域，具體涉及電動公交車輛動力系統(tǒng)選型方法、系統(tǒng)、存儲介質及設備。本發(fā)明的目的是為了解決現有研究以極端條件下的動力需求作為選型基準、缺乏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理信息神經網絡的車橋耦合系統(tǒng)分析方法，涉及車?橋耦合系統(tǒng)技術領域，以解決車?橋耦合系統(tǒng)動力學問題計算精度不高的問題。所述一種基于物理信息神經網絡的車橋耦合系統(tǒng)分析方法包括：建立車輛模型和橋梁模型，根據所述車輛模型和所述橋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合聚類分析、貝葉斯推斷的機床可靠性分析方法，屬于數控機床可靠性評估技術領域；包括如下步驟，步驟一：多模態(tài)數據處理實現特征空間的統(tǒng)一化。步驟二：基于混合策略的自適應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合的混合...
								
            
							
            
							
						
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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(fā)明屬于巖土工程技術領域，本發(fā)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(fā)明公開一種基于多智能體協(xié)同架構的量化策略自然語言構建與可解釋性輔助系統(tǒng)，涉及多智能體系統(tǒng)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(xié)作引擎層中有中央調度智能體等，可動態(tài)分配任務及協(xié)調處理流程，還包含領域知識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(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(fā)明公開了一種基于生成式范式的持續(xù)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(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(fā)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(fā)明提供一種基于多專家協(xié)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(fā)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(tǒng)，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(fā)明提供了一種基于推測預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(fā)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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