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								      本申請(qǐng)涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)通用語(yǔ)言模型和目標(biāo)樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預(yù)測(cè)困惑度；第二困惑度，用于表征在無(wú)指令條件下的預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問(wèn)答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對(duì)歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級(jí)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對(duì)待訓(xùn)練問(wèn)答智能體模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進(jìn)行模型部署與場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測(cè)方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有高速列車(chē)牽引系統(tǒng)故障檢測(cè)方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對(duì)非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷，所提方法通過(guò)離線(xiàn)學(xué)習(xí)和在線(xiàn)檢測(cè)兩個(gè)階段實(shí)現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識(shí)別設(shè)備及識(shí)別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，預(yù)處理后進(jìn)行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本，包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)特征；構(gòu)建改進(jìn)的特征融合模型，以數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)機(jī)盤(pán)管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風(fēng)機(jī)電流波形和盤(pán)管振動(dòng)信號(hào)，基于電機(jī)負(fù)載變化特征與換熱管振動(dòng)模式建立換熱效率基準(zhǔn)；識(shí)別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴(kuò)張范圍，生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開(kāi)度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖部外骨骼運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據(jù)采集與處理：通過(guò)髖部外骨骼的慣性測(cè)量單元和關(guān)節(jié)電機(jī)獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離線(xiàn)/實(shí)時(shí)標(biāo)定和時(shí)間同步，結(jié)合運(yùn)動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集；模型構(gòu)建與訓(xùn)練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點(diǎn)，所述附件固定點(diǎn)至少有兩個(gè)，每個(gè)所述附件固定點(diǎn)均位于所述虛擬附件上的一個(gè)附件網(wǎng)格中；針對(duì)每個(gè)附件固定點(diǎn)，獲取虛擬對(duì)象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了壓裂裂縫長(zhǎng)短軸差異擴(kuò)展的評(píng)價(jià)與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對(duì)裂縫長(zhǎng)短軸差異擴(kuò)展建立數(shù)值模擬模型；通過(guò)數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風(fēng)機(jī)水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能方法，屬于基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；測(cè)量風(fēng)機(jī)水上典型節(jié)點(diǎn)位置處加速度信號(hào)；獲取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)低階實(shí)測(cè)頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù)；建立風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型；對(duì)水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測(cè)量方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，將三缸泵工作時(shí)泵參數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)輸入到已訓(xùn)練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到出口歧管腔壓力場(chǎng)信息；所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程如下：利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實(shí)體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計(jì)的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法，包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)；建立有限元模型，計(jì)算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動(dòng)力特性；提取支點(diǎn)動(dòng)載荷，繪制高壓轉(zhuǎn)子支點(diǎn)動(dòng)載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高頻變壓器聲壓計(jì)算方法，涉及電路技術(shù)領(lǐng)域，其包括：獲取間隙鈹銅簧片的微結(jié)構(gòu)參數(shù)以生成微結(jié)構(gòu)特征向量；基于微結(jié)構(gòu)特征向量，計(jì)算微結(jié)構(gòu)調(diào)控的磁致伸縮應(yīng)變以確定微結(jié)構(gòu)調(diào)控磁致伸縮的耦合場(chǎng)分布描述；基于耦合場(chǎng)分布描述，將高頻變壓器周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備，屬于航空器技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建中等保真度數(shù)字孿生模型，該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動(dòng)力學(xué)特性及耦合關(guān)系，以再現(xiàn)全局動(dòng)力學(xué)行為；所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專(zhuān)家知識(shí)和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運(yùn)動(dòng)響應(yīng)求解方法，涉及海洋工程結(jié)構(gòu)物運(yùn)動(dòng)姿態(tài)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)觀(guān)測(cè)的Jonswap譜參數(shù)，獲取不規(guī)則波波高時(shí)間序列，并通過(guò)快速傅里葉變換得到子波，在數(shù)值模擬水池中通過(guò)子波疊加的方式模擬可復(fù)現(xiàn)的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于飛行器流場(chǎng)模擬的動(dòng)態(tài)來(lái)流邊界構(gòu)建方法及裝置，涉及流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)當(dāng)前飛行器的當(dāng)前機(jī)動(dòng)狀態(tài)和當(dāng)前飛行環(huán)境變化，選擇目標(biāo)來(lái)流邊界參數(shù)類(lèi)型和組合方式；根據(jù)目標(biāo)來(lái)流邊界參數(shù)類(lèi)型確定對(duì)應(yīng)目標(biāo)輸入模式；基于目標(biāo)輸入模式并通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種數(shù)字電路布線(xiàn)方法及相關(guān)設(shè)備。其中，所述方法包括：獲取待布線(xiàn)的數(shù)字電路中各個(gè)布線(xiàn)層的布線(xiàn)網(wǎng)格參數(shù)，布線(xiàn)網(wǎng)格的網(wǎng)格線(xiàn)用于約束布線(xiàn)軌道；基于所述布線(xiàn)網(wǎng)格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個(gè)布線(xiàn)分區(qū)，各個(gè)布線(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種雙面局部噴射電鍍模型的構(gòu)建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍?cè)O(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該電鍍模型的構(gòu)建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據(jù)壓力與流量之間的關(guān)系，構(gòu)建電鍍模型的運(yùn)算公式；將流量計(jì)算公式與法拉第電解定律結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設(shè)計(jì)參數(shù)，包括連接器位置坐標(biāo)、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強(qiáng)度和振動(dòng)頻率；對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其取樣任務(wù)，并提取各個(gè)Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務(wù)的元特征向量，結(jié)合各個(gè)Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務(wù)的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成每對(duì)Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于A(yíng)I大模型知識(shí)蒸餾的方法、裝置和電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法中溫度采用動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，隨著訓(xùn)練周期的增加，訓(xùn)練周期對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)初始溫度逐步減小；此外，在每個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對(duì)該預(yù)設(shè)初始溫度進(jìn)行細(xì)微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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