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								      本發(fā)明屬于人工智能技術領域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓練方法及系統(tǒng)，其取樣任務，并提取各個Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務的元特征向量，結合各個Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術領域，公開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計參數(shù)，包括連接器位置坐標、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強度和振動頻率；對設計參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍設備技術領域，該電鍍模型的構建方法包括：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系，構建電鍍模型的運算公式；將流量計算公式與法拉第電解定律結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于半導體設計自動化技術領域，提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關設備。其中，所述方法包括：獲取待布線的數(shù)字電路中各個布線層的布線網(wǎng)格參數(shù)，布線網(wǎng)格的網(wǎng)格線用于約束布線軌道；基于所述布線網(wǎng)格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個布線分區(qū)，各個布線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于飛行器流場模擬的動態(tài)來流邊界構建方法及裝置，涉及流體力學技術領域，包括：根據(jù)當前飛行器的當前機動狀態(tài)和當前飛行環(huán)境變化，選擇目標來流邊界參數(shù)類型和組合方式；根據(jù)目標來流邊界參數(shù)類型確定對應目標輸入模式；基于目標輸入模式并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運動響應求解方法，涉及海洋工程結構物運動姿態(tài)計算技術領域，包括根據(jù)觀測的Jonswap譜參數(shù)，獲取不規(guī)則波波高時間序列，并通過快速傅里葉變換得到子波，在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復現(xiàn)的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓練數(shù)據(jù)生成方法及設備，屬于航空器技術領域。該方法包括：構建中等保真度數(shù)字孿生模型，該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動力學特性及耦合關系，以再現(xiàn)全局動力學行為；所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高頻變壓器聲壓計算方法，涉及電路技術領域，其包括：獲取間隙鈹銅簧片的微結構參數(shù)以生成微結構特征向量；基于微結構特征向量，計算微結構調(diào)控的磁致伸縮應變以確定微結構調(diào)控磁致伸縮的耦合場分布描述；基于耦合場分布描述，將高頻變壓器周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機整機振動技術領域，特別提供了一種基于構形設計的航發(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)的結構參數(shù)；建立有限元模型，計算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力特性；提取支點動載荷，繪制高壓轉(zhuǎn)子支點動載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據(jù)輸入到已訓練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到出口歧管腔壓力場信息；所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練過程如下：利用數(shù)字孿生技術構建與實體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風機水下結構健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計算機數(shù)據(jù)處理的海洋工程結構監(jiān)測技術領域；測量風機水上典型節(jié)點位置處加速度信號；獲取海上風機結構低階實測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù)；建立風機結構有限元模型；對水下結構單元設定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，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，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設備、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，所述附件固定點至少有兩個，每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中；針對每個附件固定點，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據(jù)采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關節(jié)電機獲取異構傳感器數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進行離線/實時標定和時間同步，結合運動標簽構建數(shù)據(jù)集；模型構建與訓練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風機電流波形和盤管振動信號，基于電機負載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍，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度變...
								
            
							
            
							
						
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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)模式識別設備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，預處理后進行步態(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)及對應的數(shù)據(jù)特征；構建改進的特征融合模型，以數(shù)據(jù)樣本訓練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術領域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應性差等缺陷，所提方法通過離線學習和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓練的技術領域，方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標注數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對待訓練問答智能體模型進行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術領域，公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集，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測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領域，公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法，包括：通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格，形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集；基于鄰域相關性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過動態(tài)權重分配校準數(shù)據(jù)；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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