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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的CVOCA特征提取方法及系統(tǒng)，屬于多模態(tài)特征提取技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)輸入；數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化輸入；特征統(tǒng)一表示，利用跨模態(tài)統(tǒng)一編碼器將視覺、文本、時(shí)序數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一特征空間；特征優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力能源負(fù)荷分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖電力能源負(fù)荷智能分析方法。所述方法包括以下步驟：獲取深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖電力能源系統(tǒng)的電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)；基于電力多能源設(shè)備數(shù)據(jù)以及用戶用電數(shù)據(jù)建立優(yōu)化運(yùn)行光?柴...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及月球遙感探測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的月球礦物多源數(shù)據(jù)協(xié)同反演方法，包括構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集；基于多源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練礦物預(yù)測(cè)模型，采用交叉驗(yàn)證法對(duì)礦物預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估；將氧化物遙感數(shù)據(jù)輸入礦物預(yù)測(cè)模型，生成初始礦物豐度預(yù)測(cè)圖；提取巖性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于似然的認(rèn)知診斷Q矩陣估計(jì)方法，所屬領(lǐng)域?yàn)檎J(rèn)知診斷評(píng)估領(lǐng)域，包括：獲取學(xué)生對(duì)題目的響應(yīng)數(shù)據(jù)和部分定義的Q矩陣，利用G?DINA模型擬合獲得學(xué)生屬性向量的后驗(yàn)分布，并基于此計(jì)算邊際似然。進(jìn)而通過AIC或BIC值評(píng)估不同q向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種TPU上矩陣運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：按照TPU中張量計(jì)算核心的數(shù)量，對(duì)輸入矩陣進(jìn)行劃分，得到各張量計(jì)算核心對(duì)應(yīng)的待處理子矩陣；獲取待處理子矩陣的矩陣維度，以及向量存儲(chǔ)器容量；按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了計(jì)及電壓跌落暫態(tài)的新能源并網(wǎng)短路電流及峰值計(jì)算方法，屬于新能源并網(wǎng)系統(tǒng)短路電流計(jì)算領(lǐng)域。該方法通過導(dǎo)入雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及電氣參數(shù)，建立電磁微分方程，推導(dǎo)故障電壓初值表達(dá)式，構(gòu)建矩陣方程求解節(jié)點(diǎn)電壓初值與回路電流導(dǎo)數(shù)初值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大語言模型的船舶設(shè)計(jì)域知識(shí)檢索方法及裝置，屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)多模態(tài)船舶數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取得到特征集合，基于特征集合構(gòu)建第一多模態(tài)知識(shí)圖譜；將第一多模態(tài)知識(shí)圖譜中的數(shù)據(jù)映射到嵌入空間得到嵌入向量，基于不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于檢索增強(qiáng)生成的數(shù)據(jù)智能問答方法及系統(tǒng)，涉及人工智能和知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，包括通過知識(shí)圖譜提取問題信息對(duì)應(yīng)的知識(shí)實(shí)體，構(gòu)建黎曼流形空間中的最優(yōu)投影映射函數(shù)，結(jié)合正向推理路徑與反向推理路徑的信息融合生成最優(yōu)推理結(jié)果，并基于檢索到的思...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種人工智能模型的問答方法、電子設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取用戶向人工智能模型輸入的任務(wù)信息，根據(jù)任務(wù)信息啟動(dòng)推理流程；針對(duì)推理流程所使用的內(nèi)部知識(shí)信息，在人工智能模型的外部數(shù)據(jù)源檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高速公路智慧養(yǎng)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于多模態(tài)信息的高速公路養(yǎng)護(hù)知識(shí)問答方法及系統(tǒng)，包括多維采集模塊和智能管理模塊。該系統(tǒng)通過多維采集模塊獲取所有的高速公路養(yǎng)護(hù)知識(shí)和所有用戶的提問數(shù)據(jù)，并分類組成數(shù)據(jù)集，智能管理模塊分析高速公路養(yǎng)護(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及大氣參數(shù)反演模型技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于虛溫修正的大氣模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，解決動(dòng)態(tài)場(chǎng)景適應(yīng)性不足的問題。本申請(qǐng)通過獲取衛(wèi)星熱紅外波段的輻射亮度觀測(cè)值，同步記錄衛(wèi)星觀測(cè)天頂角與方位角，并采集地表覆蓋類型數(shù)據(jù)、露點(diǎn)溫度及對(duì)應(yīng)高度信息。消...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫更新技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種適用于自然資源確權(quán)登記數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新方法。該方法根據(jù)采集與前序采集在自然資源區(qū)間的邊界面積差異，得到權(quán)屬變化度，通過歷史采集下權(quán)屬變化度的偏差情況以及自然資源區(qū)的鄰接分布，獲得變化突出度；通過權(quán)屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于RISC?V擴(kuò)展的智能DSP處理器架構(gòu)，通過硬件復(fù)用并行陣列動(dòng)態(tài)切換拓?fù)洌雇挥布卧蓪?shí)時(shí)切換為AI矩陣乘或DSP復(fù)數(shù)運(yùn)算模式，實(shí)現(xiàn)AI矩陣乘與DSP復(fù)數(shù)運(yùn)算的動(dòng)態(tài)切換，避免分立架構(gòu)的資源閑置，達(dá)到AI與DSP任務(wù)高效協(xié)同...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N服務(wù)器主板及鏈路管理方法，可以應(yīng)用于服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域。該服務(wù)器主板包括：至少一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，包括主機(jī)總線接口和編程總線接口；連接器，通過線纜與至少一個(gè)擴(kuò)展板電連接；第一控制器，包括控制總線接口，用于接收由至少一個(gè)擴(kuò)展板發(fā)送的鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種接口自動(dòng)化測(cè)試方法及相關(guān)裝置，該技術(shù)方案首先通過Websocket協(xié)議建立Apifox和Swagger文檔的雙向通信，在Swagger文檔發(fā)生變更事件時(shí)，通過多維度對(duì)比策略，全面評(píng)估Swagger中接口信息的變化，確定Swa...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶跒g覽器測(cè)試的增量補(bǔ)丁代碼覆蓋率的統(tǒng)計(jì)方法和系統(tǒng)，屬于軟件測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該增量補(bǔ)丁代碼覆蓋率統(tǒng)計(jì)方法用于測(cè)試持續(xù)以增量補(bǔ)丁形式迭代的軟件項(xiàng)目，包括：從軟件項(xiàng)目中選擇待測(cè)的增量補(bǔ)丁，從增量補(bǔ)丁中提取JS文件；使用文件對(duì)比工具，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于運(yùn)維監(jiān)控的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)字孿生的智能運(yùn)營平臺(tái)運(yùn)行監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1，獲取智能運(yùn)營平臺(tái)的實(shí)時(shí)多源異構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)；S2，基于實(shí)時(shí)多源異構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)序超圖數(shù)字孿生模型并實(shí)時(shí)更新；S3，采用預(yù)設(shè)的時(shí)空?qǐng)D卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N服務(wù)器的硬盤測(cè)試裝置以及方法，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，服務(wù)器的硬盤測(cè)試裝置包括模擬機(jī)殼、風(fēng)洞結(jié)構(gòu)以及壓力脈動(dòng)發(fā)生結(jié)構(gòu)；模擬機(jī)殼中安裝有硬盤，模擬機(jī)殼與風(fēng)洞結(jié)構(gòu)連通設(shè)置，模擬機(jī)殼中形成用于傳輸風(fēng)流的氣流通道，氣流通道位于硬盤的上方和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種流水線任務(wù)順序執(zhí)行控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：流水線編排時(shí)對(duì)同構(gòu)建機(jī)上需有序執(zhí)行的流水線設(shè)相同Job名稱，作為順序執(zhí)行標(biāo)識(shí)；系統(tǒng)捕獲同名任務(wù)啟動(dòng)時(shí)間戳，按“先啟動(dòng)先執(zhí)行”生成串行隊(duì)列；支持配置最長(zhǎng)等待時(shí)間和隊(duì)列最大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種任務(wù)調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，該方法為：獲取待計(jì)算任務(wù)的任務(wù)數(shù)據(jù)量，根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)量和常駐模式任務(wù)量閾值確定待計(jì)算任務(wù)的任務(wù)調(diào)度引擎；根據(jù)待計(jì)算任務(wù)的待執(zhí)行任務(wù)情況以及任務(wù)調(diào)度引擎的資源配置需求確定任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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