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								      本發(fā)明涉及基于物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的橋梁沖刷坑三維重建方法，包括：采集光學(xué)數(shù)據(jù)及多波束聲吶數(shù)據(jù)，生成聯(lián)合標(biāo)定文件，并進(jìn)行預(yù)處理；進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合處理，獲取訓(xùn)練集和測(cè)試集；構(gòu)建物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；將測(cè)試集輸入物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，獲取點(diǎn)云數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種數(shù)字油藏孿生的構(gòu)建方法及裝置涉及數(shù)字孿生領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)字油藏孿生的構(gòu)建方法及裝置，包括以下步驟：通過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊收集油藏的地質(zhì)數(shù)據(jù)、物理數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)；通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、驗(yàn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮多因素影響的摩擦片疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，包括：獲取摩擦片在實(shí)際工況下多因素影響的性能參數(shù)，引入平均摩擦系數(shù)計(jì)算關(guān)鍵參數(shù)；構(gòu)建多維特征輸入向量，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立摩擦片疲勞壽命與各影響因素之間的非線性映射關(guān)系；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種緩解碳酸巖型地?zé)醿?chǔ)層裂隙堵塞的采熱過(guò)程調(diào)控方法，屬于深部地?zé)崮荛_(kāi)發(fā)利用技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定模擬區(qū)范圍、邊界條件以及模型參數(shù)，建立場(chǎng)地人工裂隙結(jié)構(gòu)模型；考慮采熱流體與儲(chǔ)層巖體之間的化學(xué)反應(yīng)，構(gòu)建人工裂隙型熱儲(chǔ)層采熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的大型風(fēng)機(jī)風(fēng)量實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償測(cè)量方法及系統(tǒng)，包括：S1：通過(guò)預(yù)設(shè)多類(lèi)型傳感器實(shí)時(shí)采集大型風(fēng)機(jī)的風(fēng)機(jī)初始數(shù)據(jù)；S2：通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)風(fēng)機(jī)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化同步對(duì)齊，獲得帶有工況標(biāo)簽的多維時(shí)序數(shù)據(jù)矩陣；S3：基于多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支持多協(xié)議的通用驗(yàn)證系統(tǒng)及芯片驗(yàn)證方法，該系統(tǒng)包括協(xié)議配置模塊，用于接收二種以上的協(xié)議配置信息，將多種協(xié)議配置信息轉(zhuǎn)換成具有統(tǒng)一格式的配置文件；測(cè)試管理模塊，用于根據(jù)配置文件以及測(cè)試用例的需要生成測(cè)試序列；協(xié)議可適配模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于設(shè)計(jì)變更的汽車(chē)電路系統(tǒng)功能原理圖開(kāi)發(fā)方法，包括獲取原始設(shè)變資料對(duì)其進(jìn)行預(yù)分類(lèi)，將設(shè)變資料標(biāo)準(zhǔn)化處理，并錄入至設(shè)變信息預(yù)處理模塊；根據(jù)設(shè)變前、設(shè)變后的BOM表信息，輸出設(shè)變零件差異清單、元器件?端子定義信息變更差異清單；輸出設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于大模型的標(biāo)準(zhǔn)文檔自動(dòng)生成與多維度審核方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，建立多源文檔的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)自然語(yǔ)言處理對(duì)異構(gòu)文本進(jìn)行分析，以得到標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；步驟2，基于標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，提取指標(biāo)要素，并通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI技術(shù)的短信模板分類(lèi)與自動(dòng)匹配方法及系統(tǒng)，涉及信息與通信技術(shù)領(lǐng)域，引入預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)短信請(qǐng)求與模板文本進(jìn)行分離式語(yǔ)義建模，分別提取請(qǐng)求側(cè)向量組與模板側(cè)向量組；再基于請(qǐng)求側(cè)向量構(gòu)建語(yǔ)義鄰域圖，并以模板向量為參照進(jìn)行動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了基于近似子模函數(shù)與連續(xù)學(xué)習(xí)的提示詞優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及人工智能多模態(tài)感知技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建候選提示詞集合，設(shè)計(jì)基于近似子模函數(shù)性質(zhì)的組合目標(biāo)函數(shù)，采用結(jié)合隨機(jī)擾動(dòng)、多輪迭代與任務(wù)自適應(yīng)機(jī)制的貪心選擇算法對(duì)組合目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多令牌大語(yǔ)言模型的人體運(yùn)動(dòng)生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動(dòng)作生成模型的構(gòu)建及訓(xùn)練過(guò)程包括將用戶(hù)輸入的文本描述映射為文本特征，并與任務(wù)提示詞以及文本描述共同輸入共享主干網(wǎng)絡(luò)、多個(gè)頸部網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)頭；將文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)管理方法，涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫(kù)，通過(guò)采集多個(gè)射頻識(shí)別讀寫(xiě)設(shè)備的發(fā)射頻率、信號(hào)強(qiáng)度和空間分布，識(shí)別干擾區(qū)域并生成射頻干擾分布地圖。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫(kù)及分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于景區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能體協(xié)作的景區(qū)全域感知與服務(wù)系統(tǒng)。該發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)收集并分析游客游覽信息，包括游客的實(shí)時(shí)位置、移動(dòng)軌跡和區(qū)域停留時(shí)間，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)段內(nèi)各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值，在具體實(shí)施中，趨勢(shì)分析模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種極端天氣下電量預(yù)測(cè)方法，涉及電量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取用戶(hù)的用電量數(shù)據(jù)，篩選出極端天氣對(duì)應(yīng)的用電量數(shù)據(jù)，得到四種極端天氣數(shù)據(jù)集，極端天氣包括高溫天氣、寒潮天氣、暴雨天氣、臺(tái)風(fēng)天氣；利用四種極端天氣數(shù)據(jù)集構(gòu)造歷史電量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)的是具備同時(shí)處理多個(gè)醫(yī)學(xué)視覺(jué)語(yǔ)言任務(wù)能力的多模態(tài)大模型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，構(gòu)建基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集MedVision?MT，涵蓋醫(yī)學(xué)問(wèn)答、放射影像報(bào)告生成等五項(xiàng)核心任務(wù)，經(jīng)數(shù)據(jù)過(guò)濾和指令池設(shè)計(jì)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用分階段領(lǐng)域適配訓(xùn)練策略，先在自然圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于全息變換器架構(gòu)的復(fù)值信號(hào)處理方法和架構(gòu)。包括：獲取待處理的復(fù)值信號(hào)序列，對(duì)復(fù)值信號(hào)序列進(jìn)行編碼處理，得到編碼信號(hào)序列；針對(duì)編碼信號(hào)序列執(zhí)行全息自注意力操作，得到全息自注意力計(jì)算結(jié)果，全息自注意力操作包括，將編碼信號(hào)序列中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于骨架的子圖支持度計(jì)算方法，包括以下步驟：構(gòu)建分子結(jié)構(gòu)圖或反應(yīng)路徑圖；提取子圖；將子圖轉(zhuǎn)換為查詢(xún)圖和數(shù)據(jù)圖；通過(guò)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽、度和鄰接關(guān)系初步過(guò)濾數(shù)據(jù)圖中不與查詢(xún)圖匹配的節(jié)點(diǎn)，并將查詢(xún)圖和數(shù)據(jù)圖分解為子查詢(xún)和子結(jié)構(gòu)；將數(shù)據(jù)子結(jié)構(gòu)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)感知的跨模態(tài)知識(shí)蒸餾方法及系統(tǒng)，通過(guò)接收目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集，從目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)集中劃分得到訓(xùn)練集，將訓(xùn)練集輸入至預(yù)設(shè)教師模型和預(yù)設(shè)學(xué)生模型得到文本特征和視覺(jué)特征；基于模型之間的參數(shù)規(guī)模差異實(shí)時(shí)確定結(jié)構(gòu)差異指標(biāo)，基于結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻理解的方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，屬于視頻和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)視頻的描述文本、查詢(xún)文本令牌及視覺(jué)令牌；對(duì)所述描述文本進(jìn)行LLM推理、檢索及區(qū)域擴(kuò)展得到候選時(shí)間區(qū)域；對(duì)所述候選時(shí)間區(qū)域進(jìn)行密集采樣、檢索和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種多任務(wù)語(yǔ)言處理模型訓(xùn)練方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，該方法包括獲取每個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本、共享層候選參數(shù)和每個(gè)特定任務(wù)處理層候選參數(shù)；基于每個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練樣本，確定所述多任務(wù)語(yǔ)言處理模型的綜合損失；判斷綜合損失是否達(dá)到第一預(yù)設(shè)值；若否，則基...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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