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          • 本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及面向可重構(gòu)模塊化生產(chǎn)的過程管控系統(tǒng)及實現(xiàn)方法。包括應(yīng)力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲模塊、精度預(yù)測模塊、預(yù)緊力補償模塊以及主控制模塊;所述應(yīng)力采集模塊用于采集模塊重構(gòu)過程中的機械應(yīng)力殘留量;所述歷史數(shù)據(jù)存儲...
          • 本發(fā)明公開了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風(fēng)險評估方法,屬于地質(zhì)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風(fēng)險評估方法無法實現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風(fēng)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(yù)測未來風(fēng)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...
          • 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(fēng)險指標根據(jù)其概率分布,按時間窗面積比例解耦至...
          • 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(shè)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(wù)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...
          • 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...
          • 本申請公開了一種用于醫(yī)療問答任務(wù)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(lǐng)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(jié)構(gòu)化處理得到多個醫(yī)學(xué)知識三元組;學(xué)生模型進行一階段知識蒸餾得到一次訓(xùn)練完成的學(xué)生模型,然后進行...
          • 本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預(yù)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(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);使用BERT?BiLSTM?CRF模型對預(yù)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(jié)果;基于缺陷事...
          • 本發(fā)明涉及一種工程領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),其中的工程領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)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(shù)要素,構(gòu)建技術(shù)知識子圖,所述技術(shù)知識子圖包含相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)參數(shù)節(jié)點;S3、從合同文檔提取...
          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng),該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個計算設(shè)備組成的混合拓撲架構(gòu),建立訓(xùn)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(xùn)練時間模型,定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標的調(diào)度...
          • 本申請涉及人工智能,提供一種文本處理模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。訓(xùn)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(yù)設(shè)數(shù)量的第一語...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)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(yù)訓(xùn)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(chǔ)獎勵,第二獎勵值用于表征候選答案與...
          • 本申請涉及電氣設(shè)計與智能優(yōu)化計算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種電容器結(jié)構(gòu)設(shè)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(jié)構(gòu)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、...
          • 本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)值機理引導(dǎo)的軟巖TBM卡機風(fēng)險智能預(yù)測方法,包括以下步驟:S01:建立擠壓性軟巖地層TBM動態(tài)掘進全過程精細化數(shù)值模擬模型,模型包含TBM刀盤、前中尾梯級護盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料,模擬演化過程;S02:系統(tǒng)性...
          • 本申請涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法針對繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問題,采用正交實驗靈敏度分析方法,選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù),降低后續(xù)優(yōu)化、實驗成本。隨后,引入多項式混沌展開建立參數(shù)隨...
          • 本發(fā)明公開了多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設(shè)計方法,涉及通用儀器儀表制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場特性全局靈敏度下互逆分析設(shè)計方法,基于本發(fā)明可明確多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設(shè)計參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計表...
          • 本發(fā)明公開了一種波浪能設(shè)備網(wǎng)格集群式相互連接及動態(tài)優(yōu)化方法,S1.采集目標海域內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)集;S2.建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫;S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建波浪能設(shè)備集群化布置的優(yōu)化模型;S4.利用渦流優(yōu)化算法對所述優(yōu)化模型進行求解,計算獲得波...
          • 本發(fā)明涉及變電所設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種變電所設(shè)計方法與系統(tǒng)。本發(fā)明包括獲取出線回路信息并計算變壓器的負載率;基于變壓器參數(shù)匹配適配的設(shè)備規(guī)格;結(jié)合預(yù)設(shè)備用率、柜體模數(shù)及回路數(shù)據(jù)計算出線柜數(shù)量;按負荷等級與電流大小規(guī)則分配回路至出線柜并配置...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動機異常槽道傳熱評估方法,包括:確定出推力室的過熱區(qū)域,獲得過熱位置的節(jié)點過熱溫度;開展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計算并獲得過熱位置的燃氣側(cè)理論正常壁溫;假定過熱位置冷卻劑流量初值,開展異常冷卻槽道傳熱...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設(shè)計方法及裝置。其中,該方法包括:利用訓(xùn)練完成的AI識別模型對目標車身零件進行識別,確定與目標車身零件最匹配的參考車身零件;基于參考車身零件,確定參考車身零件的參考吸盤定位點和與參考吸盤定位點對應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類...
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