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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，屬于航運安全信息化技術(shù)領域，其技術(shù)方案要點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)的移動設備含多模態(tài)網(wǎng)絡自適應模塊、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)境修復資產(chǎn)點，結(jié)合資源消耗計算生態(tài)負債點，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)領域，公開了一種多機協(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)各位置的壓實任務密度信息；度量張量構(gòu)建模塊，基于所述地形高程數(shù)據(jù)和壓實任務密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預測自適應方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應用技術(shù)領域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進行預處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，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)進行預處理并標記出關鍵特征；S2、根據(jù)預訓練好的練出鋁預測模型，將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)輸入訓練預測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及深度學習技術(shù)領域，尤其涉及一種基于多媒體學習認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、計算機系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)。通過構(gòu)建了教育認知理論與大語言模型技術(shù)的雙向映射框架，通過提出多媒體學習...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶诜答伡皬娀哪Ｐ臀⒄{(diào)方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術(shù)領域，方法包括：獲取語言模型生成的輸出文本并進行嵌入編碼；識別文本中結(jié)構(gòu)性語義單元，生成結(jié)構(gòu)標記信息；基于結(jié)構(gòu)標記信息構(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算技術(shù)領域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計算模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、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)明涉及深度學習技術(shù)領域，尤其涉及一種目標檢測深度學習網(wǎng)絡量化方法，對訓練后的待量化網(wǎng)絡模型的初始權(quán)重矩陣進行仿射變換；利用漸擴掩碼對仿射變換后的矩陣進行約束；根據(jù)約束后的矩陣，對初始權(quán)重矩陣進行權(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)絡的卷積加速方法、裝置、設備及介質(zhì)，由于加速卡僅接收脈沖相機發(fā)送的有變化像素坐標事件，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；當接收到第一轉(zhuǎn)換指令時，采用預先設置的第一轉(zhuǎn)換算法，分別將有限狀態(tài)機的各任務流程以及各任務流程中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移關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)領域。該方法包括：獲取目標調(diào)度事件的調(diào)度日志文本以及業(yè)務系統(tǒng)發(fā)送的調(diào)控數(shù)據(jù)；對調(diào)度日志文本進行實體識別，以獲得至少一個數(shù)據(jù)組，數(shù)據(jù)組包括任一實體及對應的語義關系；對數(shù)據(jù)組與調(diào)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預訓練模型的微調(diào)及科學假設信息的提取方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領域，包括：在目標預訓練模型的待訓練線性層中注入可訓練適配器；將樣本數(shù)據(jù)集輸入至目標預訓練模型中，通過目標預訓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)領域，對進行數(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)特征信息進行歸一化處理，并對文檔進行分組；基于分組計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電抗器體積優(yōu)化設計領域，具體涉及一種低諧波磁控電抗器體積優(yōu)化設計方法。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...
								
            
							
            
							
						
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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)，應用于電路分析與半導體器件應用領域，包括：獲取晶體管在低頻冷夾斷條件下的實測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)能預測系統(tǒng)及產(chǎn)能修正方法，通過采集進行多級壓裂時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壓裂流體體積膨脹對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種磁浮推進動力學計算方法、裝置、設備及介質(zhì)，建立電磁推進助推器動力學模型以及電磁推進助推器氣動模型，基于Fluent UDF建立實時交換數(shù)據(jù)庫，使得電磁推進助推器動力學模型和電磁推進助推器氣動模型進行數(shù)據(jù)交換，使用電磁推進助推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高速連接器技術(shù)領域，公開了高速數(shù)據(jù)連接器雙層PIN針結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計方法。該方法利用三維掃描設備獲取PIN針初始結(jié)構(gòu)參數(shù)，通過逆向工程算法重建三維模型并提取關鍵幾何特征。其次，采用時域反射法進行信號傳輸路徑模擬，采集信號完整性數(shù)據(jù)并識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于平衡優(yōu)化的多模態(tài)軸承剩余壽命預測方法與系統(tǒng)。首先，在離線階段，從軸承運行數(shù)據(jù)集中獲取振動信號的時間序列數(shù)據(jù)，并通過小波變換生成時頻圖像，確保數(shù)據(jù)包含時間序列和圖像兩種模態(tài)。然后，利用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）提取時間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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