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        關于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種基于進化優(yōu)化的生產(chǎn)線旁物料布局多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及智能制造與工業(yè)工程優(yōu)化技術(shù)領域。該方法首先獲取生產(chǎn)線旁物料布局優(yōu)化所需基礎信息數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預處理和標準化；然后建立生產(chǎn)線旁物料布局多目標優(yōu)化數(shù)學模型，確定目標函數(shù)和約...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)預測技術(shù)領域，公開了一種基于BiLSTM?Transformer動態(tài)權(quán)重混合架構(gòu)的土壤含水率預測方法及系統(tǒng)，包括采集灌溉區(qū)域的土壤含水率影響因素的觀測數(shù)據(jù)集，其中，所述觀測數(shù)據(jù)集包括氣象要素序列和土壤參數(shù)序列；采集土壤含水率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領域，揭露了一種基于AI智能的減少封裝吸附缺陷方法，包括：采集待封裝元件和封裝薄膜之間的多源數(shù)據(jù)；對多源數(shù)據(jù)進行時空對齊，將對齊多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，分析待封裝元件和封裝薄膜之間的吸附力，確定吸附力的吸附力類型，構(gòu)建待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學習近場動力學的巖體高溫變形模擬方法及系統(tǒng)，涉及巖體熱力耦合分析研究領域，包括：獲取待模擬的目標巖體的參數(shù)信息，包括巖體的幾何形狀和巖體的物理屬性；根據(jù)參數(shù)信息，將目標巖體離散為若干個物質(zhì)點，構(gòu)建目標巖體的熱力耦合模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于可信計算的油藏數(shù)智化孿生建模系統(tǒng)，包括依次進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠糜趯崟r采集油藏現(xiàn)場數(shù)據(jù)的物理實體層，負責對采集的數(shù)據(jù)進行處理的數(shù)據(jù)處理層，用于構(gòu)建油藏的數(shù)字孿生模型并進行模型預測和優(yōu)化的智能孿生層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的數(shù)智應用層；還...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機的熱阻網(wǎng)絡求解方法及裝置，方法包括：根據(jù)電機結(jié)構(gòu)得到對流散熱區(qū)域和各部件間的熱傳導路徑；擬合電機內(nèi)熱學參數(shù)隨溫度變化的曲線得到第一曲線集；熱學參數(shù)包括電機內(nèi)流體及各部件的熱學參數(shù)；根據(jù)電機內(nèi)的初始溫度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領域，尤其涉及一種基于動態(tài)配置的信號調(diào)試方法、電子設備和介質(zhì)，方法包括步驟S1、將預設緩存行劃分為K個區(qū)塊信息{B1,B2,..,Bk,...,B
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)模混合芯片仿真方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，涉及混合仿真領域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench，其中方法包括：接收DUT的接口信息，接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息；在Tes...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對準標記版圖自動生成方法及系統(tǒng)，通過python腳本遍歷需求單，獲取所有待生成對準標記信息；將獲取的所有待生成對準標記信息寫入skill腳本中，調(diào)用skill腳本對待生成對準標記信息進行解析，基于模板版圖，逐一生成對準標記；通...
								
            
							
            
							
						
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								      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(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網(wǎng)表信息，提取標準單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)信息輸入至訓練好的基于深度強化學習和預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設備和介質(zhì)，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構(gòu)成的初始拓撲結(jié)構(gòu)，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jié)構(gòu)；基于拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù)；基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無源元件的第二參數(shù)范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，為了解決現(xiàn)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(tǒng)及設備，對待識別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進行融合，然后基于待識別物料對應的物料類型，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡基于度分類的圖劃分方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供權(quán)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(jīng)網(wǎng)絡中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡，之后再利用各訓練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡進行知識蒸餾，這樣通過在訓練過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識圖譜技術(shù)領域，具體公開了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識圖譜構(gòu)建方法，方法包括數(shù)據(jù)收集、實體語義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識圖譜中離散、無序、異構(gòu)的實體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實體屬性向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的文旅消費熱度分析方法，涉及智慧旅游技術(shù)領域，包括，對消費?軌跡?輿情加密特征包進行動態(tài)加權(quán)融合，生成綜合特征數(shù)據(jù)集；基于綜合特征數(shù)據(jù)集，構(gòu)建動態(tài)因果圖并計算因果關聯(lián)權(quán)重，生成包含權(quán)重的動態(tài)鄰接矩陣；構(gòu)建智能處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑能源調(diào)控技術(shù)領域，公開了一種基于知識圖譜的雙能幕墻能源智能調(diào)控方法及系統(tǒng)。該系統(tǒng)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(gòu)建模塊得到知識圖譜構(gòu)建參數(shù)集；環(huán)境關聯(lián)分析模塊生成環(huán)境關聯(lián)參數(shù)集；調(diào)控閾值設定模塊確定能源調(diào)控閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型服務追蹤技術(shù)領域，公開了一種大模型服務鏈式調(diào)用追蹤系統(tǒng)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(diào)整采樣率；基于采樣率采集得到的采樣數(shù)據(jù)，融...
								
            
							
            
							
						
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								      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(zhì)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(lián)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...
								
            
							
            
							
						
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