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								      本申請涉及一種面向CGF的典型范式行為模型轉(zhuǎn)換方法和裝置。所述方法包括：接收用戶輸入的轉(zhuǎn)換指令；當(dāng)接收到第一轉(zhuǎn)換指令時，采用預(yù)先設(shè)置的第一轉(zhuǎn)換算法，分別將有限狀態(tài)機(jī)的各任務(wù)流程以及各任務(wù)流程中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移關(guān)系映射為行為樹的子樹以及各子樹的層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積加速方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，由于加速卡僅接收脈沖相機(jī)發(fā)送的有變化像素坐標(biāo)事件，所以能夠自動過濾全0數(shù)據(jù)，與逐像素掃描的傳統(tǒng)幀式處理相比，計算量明顯下降，且無需通過CPU解碼，直接使用加速器/卡可以實現(xiàn)解碼。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)量化方法，對訓(xùn)練后的待量化網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)重矩陣進(jìn)行仿射變換；利用漸擴(kuò)掩碼對仿射變換后的矩陣進(jìn)行約束；根據(jù)約束后的矩陣，對初始權(quán)重矩陣進(jìn)行權(quán)重變換，得到權(quán)重變換矩陣；利用約束后的矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI的創(chuàng)意素材自動生成系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與量子計算技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計算模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、AI生成模型模塊和后處理模塊以及用戶交互模塊；本發(fā)明通過集成量子計算模塊，利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏特性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶诜答伡皬?qiáng)化的模型微調(diào)方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取語言模型生成的輸出文本并進(jìn)行嵌入編碼；識別文本中結(jié)構(gòu)性語義單元，生成結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息；基于結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息構(gòu)建低層膠囊集合，執(zhí)行動態(tài)路由生成高層語義膠囊集合；依...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多媒體學(xué)習(xí)認(rèn)知理論的大語言模型微調(diào)效果的評估方法、大語言模型、大語言模型微調(diào)效果的評估裝置、計算機(jī)系統(tǒng)及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。通過構(gòu)建了教育認(rèn)知理論與大語言模型技術(shù)的雙向映射框架，通過提出多媒體學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種基于鋁電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的出鋁量預(yù)測方法。包括以下步驟：S1、采集電解槽生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并標(biāo)記出關(guān)鍵特征；S2、根據(jù)預(yù)訓(xùn)練好的練出鋁預(yù)測模型，將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預(yù)測自適應(yīng)方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能施工調(diào)度與路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種多機(jī)協(xié)同作業(yè)的冷再生碾壓路徑智能規(guī)劃系統(tǒng)，包括：作業(yè)區(qū)域建模模塊，用于獲取施工區(qū)域的邊界、地形高程數(shù)據(jù)以及區(qū)域內(nèi)各位置的壓實任務(wù)密度信息；度量張量構(gòu)建模塊，基于所述地形高程數(shù)據(jù)和壓實任務(wù)密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于植物抗性篩選領(lǐng)域，提供了一種基于生態(tài)環(huán)境模擬的高抗性植物篩選方法及系統(tǒng)，方法，通過建立模擬復(fù)合脅迫的生態(tài)環(huán)境模型，周期性采集植物生理生化表型、環(huán)境及資源消耗數(shù)據(jù)，將植物抗性行為量化為環(huán)境修復(fù)資產(chǎn)點，結(jié)合資源消耗計算生態(tài)負(fù)債點，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)以及其檢查方法，屬于航運(yùn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點是包括基于移動端的船舶安全檢查系統(tǒng)和檢查方法，系統(tǒng)的移動設(shè)備含多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)模塊、船舶檢查全流程閉環(huán)管理模塊和多階段數(shù)據(jù)處理與同步模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及污水治理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種排水管網(wǎng)治理方法、裝置、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，本發(fā)明通過管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)集構(gòu)建污水特征因子集族，能夠明確污水特征信息并將管網(wǎng)本底污水與外水隔離開，有效解決了不同本底污水差異巨大，傳統(tǒng)多源解析方法維數(shù)災(zāi)難的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N儲能投資測算方法及系統(tǒng)，涉及能源管理領(lǐng)域，解決了用戶無法充分利用峰谷電價差來獲取經(jīng)濟(jì)利益，使得儲能系統(tǒng)的削峰填谷、套利增收的作用大打折扣，造成了電能的浪費(fèi)以及經(jīng)濟(jì)效益的損失的技術(shù)問題。該方法包括：建立儲能投資測算模型和削峰填谷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及纖維生產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測領(lǐng)域，具體涉及一種萊賽爾纖維智慧排產(chǎn)與質(zhì)量預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：根據(jù)對萊賽爾纖維的聚合度要求和配料原則，使用中心配料法生成萊賽爾纖維的配料規(guī)則表，進(jìn)而結(jié)合漿粕原料的庫存清單生成庫存表；基于庫存表制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的標(biāo)注任務(wù)指派方法及裝置，包括：獲取歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維用戶畫像；接收任務(wù)描述文檔、數(shù)據(jù)樣本及質(zhì)量要求文檔，得到多維任務(wù)特征向量；基于多維用戶畫像和多維任務(wù)特征向量，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法計算匹配度得分，生成最優(yōu)任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠的資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，根據(jù)采集到的用戶行為數(shù)據(jù)，計算用戶調(diào)度策略；其中，所述用戶調(diào)度策略用于表征對目標(biāo)用戶的資源分配傾向；根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)和所述用戶調(diào)度策略，計算所述目標(biāo)用戶的負(fù)荷預(yù)測值；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源管理領(lǐng)域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫形成商業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)流；將所述商業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)流注入空調(diào)資產(chǎn)評估模型，生成運(yùn)營績效評估報告；同時，商業(yè)預(yù)測引擎利用歷史與市場數(shù)據(jù)，生成前瞻性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)流程調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待調(diào)度生產(chǎn)流程，獲取預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊列，預(yù)設(shè)生產(chǎn)隊列由當(dāng)前生產(chǎn)任務(wù)和多個待處理生產(chǎn)任務(wù)組成，獲取完成時間和生產(chǎn)信息；獲取環(huán)境趨勢信息并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電池數(shù)字產(chǎn)品護(hù)照技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于自由流程編排的電池數(shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過對電池數(shù)字產(chǎn)品護(hù)照生成流程進(jìn)行梳理，明確各業(yè)務(wù)節(jié)點及其邏輯關(guān)系，將冗長的功能拆分成多個小的服務(wù)，可以自由進(jìn)行組合編排，以滿足不同人群的變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能汽車技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了自動駕駛營運(yùn)車輛運(yùn)行風(fēng)險綜合量化評估方法，包括以下步驟：獲取自動駕駛營運(yùn)車輛的評估信息；基于評估信息計算自動駕駛營運(yùn)車輛的評估分?jǐn)?shù)；獲取評估分?jǐn)?shù)對應(yīng)的風(fēng)險等級，將同一風(fēng)險等級的評估分?jǐn)?shù)對應(yīng)的評估信息作為...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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