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          • 本發(fā)明涉及太陽輻照度預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽輻照度預(yù)測方法與系統(tǒng),所述方法包括:獲取云層灰度圖像、風(fēng)速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角,基于云層圖像與風(fēng)速矢量計(jì)算云層移動(dòng)速度與方向,得到云運(yùn)動(dòng)軌跡分布,結(jié)合地形...
          • 本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法,通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測點(diǎn),采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測點(diǎn)的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù);采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)集,利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項(xiàng);基...
          • 本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于開源鴻蒙的數(shù)智水務(wù)表單文本防偽水印生成方法,包括以下步驟,獲取字段差異與重復(fù)頻率,篩選抖動(dòng)字段生成擾動(dòng)表,分段索引標(biāo)記敏感段,建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整,排序節(jié)點(diǎn)生成綁定清單,構(gòu)建水印路徑鏈,匹配軌跡一致性...
          • 本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡(luò)的模型指紋注入與驗(yàn)證方法及設(shè)備,屬于人工智能安全領(lǐng)域,所述方法包括:主模型與旁支網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化和指紋驗(yàn)證四個(gè)核心階段;通過引入輕量化旁支網(wǎng)絡(luò),主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡(luò)輸入動(dòng)態(tài)耦合,共享特...
          • 本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗(yàn)證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集腦電信號和眼動(dòng)特征數(shù)據(jù);加密處理模塊采用對稱...
          • 本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件,進(jìn)行文件裁剪;基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進(jìn)行分塊并存儲;對索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,以提高數(shù)據(jù)檢索效率;當(dāng)用戶請求容器鏡像時(shí),...
          • 本發(fā)明公開一種業(yè)財(cái)一體化智能管控與分析管理系統(tǒng),屬于企業(yè)財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊,系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶,相比傳統(tǒng)訪...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺臺賬系統(tǒng),包括:臺賬數(shù)據(jù)庫;密鑰生成模塊,用以基于歷史臺賬數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的臺賬密鑰;數(shù)據(jù)融合模塊,用以獲取農(nóng)資平臺各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽進(jìn)行分類以生成若干數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng),涉及工程實(shí)體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過多源傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集物理層數(shù)據(jù),這些傳感器的數(shù)據(jù)通過時(shí)空動(dòng)態(tài)綁定模塊處理,將空間坐標(biāo)與施工時(shí)間戳融合生成唯一構(gòu)件ID,建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設(shè)計(jì)方法及裝置。其中,該方法包括:利用訓(xùn)練完成的AI識別模型對目標(biāo)車身零件進(jìn)行識別,確定與目標(biāo)車身零件最匹配的參考車身零件;基于參考車身零件,確定參考車身零件的參考吸盤定位點(diǎn)和與參考吸盤定位點(diǎn)對應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類...
          • 本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動(dòng)機(jī)異常槽道傳熱評估方法,包括:確定出推力室的過熱區(qū)域,獲得過熱位置的節(jié)點(diǎn)過熱溫度;開展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計(jì)算并獲得過熱位置的燃?xì)鈧?cè)理論正常壁溫;假定過熱位置冷卻劑流量初值,開展異常冷卻槽道傳熱...
          • 本發(fā)明涉及變電所設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種變電所設(shè)計(jì)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明包括獲取出線回路信息并計(jì)算變壓器的負(fù)載率;基于變壓器參數(shù)匹配適配的設(shè)備規(guī)格;結(jié)合預(yù)設(shè)備用率、柜體模數(shù)及回路數(shù)據(jù)計(jì)算出線柜數(shù)量;按負(fù)荷等級與電流大小規(guī)則分配回路至出線柜并配置...
          • 本發(fā)明公開了一種波浪能設(shè)備網(wǎng)格集群式相互連接及動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,S1.采集目標(biāo)海域內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)集;S2.建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫;S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建波浪能設(shè)備集群化布置的優(yōu)化模型;S4.利用渦流優(yōu)化算法對所述優(yōu)化模型進(jìn)行求解,計(jì)算獲得波...
          • 本發(fā)明公開了多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,涉及通用儀器儀表制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場特性全局靈敏度下互逆分析設(shè)計(jì)方法,基于本發(fā)明可明確多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設(shè)計(jì)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)表...
          • 本申請涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法針對繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問題,采用正交實(shí)驗(yàn)靈敏度分析方法,選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù),降低后續(xù)優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)成本。隨后,引入多項(xiàng)式混沌展開建立參數(shù)隨...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)值機(jī)理引導(dǎo)的軟巖TBM卡機(jī)風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測方法,包括以下步驟:S01:建立擠壓性軟巖地層TBM動(dòng)態(tài)掘進(jìn)全過程精細(xì)化數(shù)值模擬模型,模型包含TBM刀盤、前中尾梯級護(hù)盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料,模擬演化過程;S02:系統(tǒng)性...
          • 本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多場耦合的冰雪環(huán)境模擬測試方法。該方法采集目標(biāo)冰雪環(huán)境下的動(dòng)態(tài)多場數(shù)據(jù)集合,涵蓋周期性溫度變化序列、相對濕度波動(dòng)序列及表面冰層厚度實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù);對其實(shí)施多物理場耦合數(shù)值模擬處理,生成包含軸向熱傳...
          • 本申請涉及電氣設(shè)計(jì)與智能優(yōu)化計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種電容器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。所述方法包括:對電容器結(jié)構(gòu)參數(shù)建模處理,并對參數(shù)空間進(jìn)行劃分得到初始模型集;根據(jù)幾何模型與材料屬性得到多物理場仿真模型;基于所述仿真模型得到電容值、...
          • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種大語言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過在預(yù)訓(xùn)練大語言模型中輸入問題得到候選答案,計(jì)算候選答案的第一獎(jiǎng)勵(lì)值、第二獎(jiǎng)勵(lì)值和第三獎(jiǎng)勵(lì)值,其中第一獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案的基礎(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì),第二獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案與...
          • 本申請涉及人工智能,提供一種文本處理模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。訓(xùn)練方法包括:基于第一文本中的每個(gè)語句的每個(gè)字符的編碼,對每個(gè)語句進(jìn)行重排序,其中,第二文本包括多個(gè)語句;在第二文本中根據(jù)所述多個(gè)語句的位置順序選取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第一語...
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