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          • 本發(fā)明公開了一種類黃金采放比放頂煤工作面確定方法及設備,包括獲取煤層周邊的多個地質參數,基于所述地質參數判斷煤層是否符合放頂煤開采基礎條件;若是,則對煤層和生產條件進行放頂煤開采量化評估,若滿足要求則對煤層采用放頂煤作業(yè),并確定采放比為0....
          • 本發(fā)明公開了一種基于數據并行處理的超短期光伏出力預測方法及系統。其中,預測方法包括如下:獲取第一預設時間段內的氣象預測數據;通過三個獨立的進程并行執(zhí)行如下三個步驟:基于氣象預測數據,統計光伏出力預測數據;根據光伏板出力特性以及氣象預測數據,...
          • 本申請涉及交通控制技術領域,尤其涉及一種智慧港口的車輛行駛智慧協同方法及系統,方法基于港口網格化地圖獲取運輸車輛的初始路徑;將待優(yōu)化的初始路徑作為目標路徑,獲取目標路徑與其余初始路徑之間的重合率;基于重合率獲取影響系數,使用影響系數優(yōu)化A?...
          • 本發(fā)明提供了一種多源異構數據融合的輸電線路人工智能路徑規(guī)劃選線方法和系統,涉及輸電線路規(guī)劃技術領域。本發(fā)明通過獲取基礎地理數據、障礙物標記數據、氣象數據、環(huán)境數據以及輸電線路起點和終點信息,構建多層級代價地圖體系,包括基礎層、障礙層、氣象層...
          • 本申請公開了一種基于大數據的海洋漁業(yè)資源規(guī)劃方法,涉及漁業(yè)資源技術領域,包括:將作業(yè)海域劃分若干個網格,獲取各網格的初始屬性;采集每艘漁船的實時數據集;計算各網格的船舶準入優(yōu)先級,實現多船協同路徑規(guī)劃;根據初選規(guī)則將網格組合為若干個塊區(qū)域,...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)融合網絡模型的臺風路徑與強度預測方法,屬于氣象監(jiān)測技術領域。該方法包括:獲取臺風的位置坐標、中心風速、中心氣壓,以及臺風中心區(qū)域的風場與位勢高度的再分析數據;構建數據與物理共同驅動的多模態(tài)融合網絡模型;構建該多模態(tài)融合...
          • 本發(fā)明涉及數據處理技術領域,尤其涉及一種基于用戶行為分析的水資源管理優(yōu)化方法,該方法將用戶在每個時段內的累計用水量組成用水量序列,根據用水量序列的周期性特征獲取代表性周期長度;根據代表性周期長度獲取目標子序列,根據目標子序列與用水量序列之間...
          • 本發(fā)明涉及大模型調度技術領域,具體公開了一種大語言模型多用戶高并發(fā)高吞吐推理方法及系統,所述方法包括對每一采集時段內的所有用戶信息進行識別,提取并統計字詞,得到字詞庫;根據所述字詞庫確定宏觀限制邊界;以每個用戶為索引,統計用戶信息對應的字詞...
          • 本公開涉及人工智能技術領域,具體提供了一種解題模型訓練的方法、解題的方法及其裝置及設備。其中,該方法包括:對題目樣本的解析步驟序列進行正確性評估,獲得解析步驟序列的正確性分值;解析步驟序列是基于當前輪次的解題模型對題目樣本解析獲得的;基于用...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種模型訓練優(yōu)化方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序,其中方法包括:通過運行目標優(yōu)化模型的目標設備的設備關聯硬件信息獲取目標優(yōu)化模型的模型訓練耗時和模型推理耗時等模型耗時信息,以確定目標優(yōu)化模型的訓練實例和推理實例的目標比...
          • 本發(fā)明涉及大模型服務追蹤技術領域,公開了一種大模型服務鏈式調用追蹤系統及根因分析方法,包括:對大模型的輸入和輸出進行語義編碼,生成最終指紋并進行跨Span指紋繼承與擴展;計算分析語義不確定性并動態(tài)調整采樣率;基于采樣率采集得到的采樣數據,融...
          • 本發(fā)明涉及建筑能源調控技術領域,公開了一種基于知識圖譜的雙能幕墻能源智能調控方法及系統。該系統的能源狀態(tài)感知模塊獲取能源狀態(tài)感知值;知識圖譜構建模塊得到知識圖譜構建參數集;環(huán)境關聯分析模塊生成環(huán)境關聯參數集;調控閾值設定模塊確定能源調控閾值...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數據的文旅消費熱度分析方法,涉及智慧旅游技術領域,包括,對消費?軌跡?輿情加密特征包進行動態(tài)加權融合,生成綜合特征數據集;基于綜合特征數據集,構建動態(tài)因果圖并計算因果關聯權重,生成包含權重的動態(tài)鄰接矩陣;構建智能處理模...
          • 本發(fā)明涉及知識圖譜技術領域,具體公開了一種結構信息聚合的知識圖譜構建方法,方法包括數據收集、實體語義理解、結構上下文聚合、加權關系表示和融合圖譜構建。本方案將跨源知識圖譜中離散、無序、異構的實體屬性信息轉化為連續(xù)、有序、結構化的實體屬性向量...
          • 本申請實施例提供權重動態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設備。本申請實施例中,通過在知識蒸餾的每個訓練周期下,先利用當前確定出的稀疏度稀疏化當前第一神經網絡中的權重參數得到第二神經網絡,之后再利用各訓練樣本和該第二神經網絡進行知識蒸餾,這樣通過在訓練過...
          • 本發(fā)明公開了一種面向異構環(huán)境圖神經網絡基于度分類的圖劃分方法及系統,本發(fā)明包括根據輸入的圖神經網絡中頂點度分布的冪律特性來確定高度頂點和低度頂點的分類閾值,將頂點分類為低度頂點和高度頂點;對低度頂點使用帶約束的METIS方法進行初始子圖劃分...
          • 本發(fā)明屬于數據處理技術領域,為了解決現有物料靜態(tài)編碼無法響應新物料,以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問題,提出了一種物料動態(tài)編碼方法、系統及設備,對待識別物料提取幾何特征、紋理特征和結構特征并進行融合,然后基于待識別物料對應的物料類型,通...
          • 本申請?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設計方法和裝置。本申請?zhí)峁┑姆椒ǎǎ夯诓檎冶砥ヅ鋵拵У驮肼暦糯笃鞯耐負浣Y構;基于拓撲結構優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數;基于有源元件的第一參數匹配寬帶低噪聲放大器中無源元件的第二參數范圍;...
          • 本發(fā)明涉及集成電路技術領域,尤其涉及一種基于數據集線器的多FPGA的互聯方法、電子設備和介質,所述方法先基于多組FPGA數據集線器構成的初始拓撲結構,然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設添加直連虛擬線纜的時分復用...
          • 本發(fā)明公開一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統。該方法獲取芯片的電路網表信息,提取標準單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結構信息,并進行預處理;將預處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結構信息輸入至訓練好的基于深度強化學習和預...
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