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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(jià)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(diǎn)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(diǎn)，結(jié)合資源消耗計(jì)算生態(tài)負(fù)債點(diǎn)，通...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)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(shí)任務(wù)密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲得水資源變化時(shí)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)及計(jì)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(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計(jì)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(jì)算模塊，利用量子比特的疊加態(tài)和糾纏特性...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)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(shí)現(xiàn)解碼。...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)，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?zhí)峁┮环N履歷式調(diào)度日志智能分析方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)調(diào)度事件的調(diào)度日志文本以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送的調(diào)控?cái)?shù)據(jù)；對調(diào)度日志文本進(jìn)行實(shí)體識別，以獲得至少一個(gè)數(shù)據(jù)組，數(shù)據(jù)組包括任一實(shí)體及對應(yīng)的語義關(guān)系；對數(shù)據(jù)組與調(diào)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)及科學(xué)假設(shè)信息的提取方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型的待訓(xùn)練線性層中注入可訓(xùn)練適配器；將樣本數(shù)據(jù)集輸入至目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型中，通過目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型確定樣本提示詞信息和樣本文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的資源消耗智能監(jiān)管系統(tǒng)及方法，涉及文檔檢測技術(shù)領(lǐng)域，對進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測的文檔，提取文檔的元數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)特征信息，構(gòu)建信息文檔集合；對文檔的元數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)特征信息進(jìn)行歸一化處理，并對文檔進(jìn)行分組；基于分組計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電抗器體積優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種低諧波磁控電抗器體積優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。方案包括：選擇低諧波磁控電抗器參數(shù)變量，包括鐵心長度、鐵心高度、鐵心橫截面邊長、單側(cè)氣隙長度、繞組總匝數(shù)以及單側(cè)繞組層數(shù)；根據(jù)選擇的低諧波磁控電抗器參數(shù)變量，計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向大柵寬氮化鎵晶體管的小信號參數(shù)提取方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于電路分析與半導(dǎo)體器件應(yīng)用領(lǐng)域，包括：獲取晶體管在低頻冷夾斷條件下的實(shí)測Y參數(shù)，以定義晶體管寄生電容的優(yōu)化范圍，并通過SQP算法對寄生電容進(jìn)行優(yōu)化；獲取晶體管在冷無偏條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多級壓裂水平井開發(fā)低滲油藏的產(chǎn)能預(yù)測系統(tǒng)及產(chǎn)能修正方法，通過采集進(jìn)行多級壓裂時(shí)低滲油藏水平井的井下溫壓數(shù)據(jù)和裂縫閉合壓力；確定水平井中近井地帶的壓裂流體的相態(tài)分布，通過相態(tài)分布和裂縫閉合壓力確定相變誘導(dǎo)壓裂流體體積膨脹對...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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