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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種晶圓鍵合強度表征方法，涉及晶圓鍵合測試領(lǐng)域，該方法包括：搭建界面斷裂力學的三維測試模型，分析測試過程中加載點產(chǎn)生的總撓度與剪切模量，并結(jié)合裂紋長度生成三維測試模型對應(yīng)的柔量模擬計算模型；基于晶圓鍵合的實際模型狀態(tài)優(yōu)化柔量模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種主板、加工方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，通過在印刷電路板中嵌入金屬導管，并將其一側(cè)平面與電源層接觸連接，構(gòu)建了一種兼具供電與散熱功能的一體化結(jié)構(gòu)，直接在主板內(nèi)部實現(xiàn)導電且導熱液體的流動，顯著縮短了電源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的設(shè)計規(guī)則檢測及模型訓練方法、裝置、電子設(shè)備，包括：構(gòu)建初始的設(shè)計規(guī)則檢測模型；設(shè)計規(guī)則檢測模型包括多尺度特征提取模塊和注意力機制模塊；獲取設(shè)計規(guī)則檢測任務(wù)的數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)集包含版圖內(nèi)各特征區(qū)域?qū)?yīng)的特征映射和真實違規(guī)標簽；設(shè)計規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于RAG與知識圖譜的智能訴訟案件識別方法及系統(tǒng)，涉及訴訟案件識別技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于預訓練文本嵌入模型對訴訟案件文本進行語義向量化處理，輸出語義向量序列；將語義向量序列與獲取的知識圖譜實體向量進行相似度匹配，得到相關(guān)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及在線合同技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及了一種合同在線生成方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：S1、獲取用戶設(shè)定的文本元素，以及各個文本元素在合同頁中的位置得到合同模板，將配置好的合同模板存儲在合同庫中，并根據(jù)合同模板包含的文本元素，生成包含所設(shè)定的文本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于依存關(guān)系與多層GAT的醫(yī)學實體識別方法及系統(tǒng)。該方法先處理醫(yī)學文本數(shù)據(jù)，獲得初始特征表示，接著將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化依存關(guān)系圖，圖中節(jié)點和邊分別代表詞匯及句法依存關(guān)系。之后，基于所述依存關(guān)系圖，圖神...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的AI數(shù)字員工對話生成方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，獲取并分析用戶當前的對話文本及其關(guān)聯(lián)的歷史對話文本，提取表示用戶個性化需求的語義信息，輸出標識結(jié)果；步驟2，根據(jù)預定義的個性化類別對標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種防碰撞的標簽主動接入方法，該方法在標簽主動接入過程中，由發(fā)射機在主動接入信令中生成一個抽簽基數(shù)，并將標簽配置為基于該抽簽基數(shù)進行抽簽以確定自身的通信輪次，并按照通信輪次進行響應(yīng)，從而可以避免發(fā)生所有標簽在同一時刻發(fā)生響應(yīng)的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多機器人任務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大語言模型驅(qū)動的混合式多機器人協(xié)作方法和系統(tǒng)。方法包括：接收用戶輸入的自然語言任務(wù)指令，并通過任務(wù)分解大語言模型進行語義解析，生成包含多個結(jié)構(gòu)化子任務(wù)的任務(wù)集合；多個機器人采用去中心化協(xié)商機制對每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多智能體協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)各個初始智能體的注冊信息，生成智能體目錄；響應(yīng)于待處理的復合任務(wù)，將復合任務(wù)分解為多個子任務(wù)；根據(jù)智能體目錄中各初始智能體的注冊信息，為各個子任務(wù)分配至少一個實際智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多模態(tài)語義對齊的智能體自適應(yīng)決策方法及裝置，方法包括：通過多模態(tài)傳感器陣列采集語音信息、視覺信息和觸覺信息進行時間戳同步，得到時間對齊的多模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)預設(shè)分層注意力機制，將多模態(tài)數(shù)據(jù)進行細粒度語義對齊，得到統(tǒng)一語義表示...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于外部激勵驅(qū)動的剪切波物理信息反演方法及相關(guān)裝置，涉及物理信息反應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域，該方法具體如下：借助外部激勵裝置在被測物體表面引發(fā)低頻機械振動，同時基于超快超聲采集序列采集獲取剪切波回波信號并進行振動檢測。隨后，將純凈速度場實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于深度強化學習技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于建筑能源控制的深度強化學習方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標建筑環(huán)境構(gòu)建智能體；收集智能體與目標建筑環(huán)境進行交互時的普通經(jīng)驗數(shù)據(jù)；構(gòu)建提示文本；將提示文本輸入大語言模型，得到控制動作的動作范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種溫度場確定模型的訓練方法、溫度場確定方法和裝置，該溫度場確定模型的訓練方法包括：獲取關(guān)于目標硬件模塊的樣本溫度數(shù)據(jù)集合，樣本溫度數(shù)據(jù)集合包括真實溫度數(shù)據(jù)集合、模擬溫度數(shù)據(jù)集合和生成溫度數(shù)據(jù)集合；基于真實溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開一種動態(tài)更新知識圖譜用數(shù)據(jù)處理方法，包括：為知識單元預設(shè)基礎(chǔ)權(quán)重并計算其隨時間衰減的活性指數(shù)，當活性指數(shù)超閾值時向鄰居單元廣播更新脈沖信號，鄰居單元依據(jù)信號屬性自主判斷是否觸發(fā)更新或繼續(xù)傳播信號。本發(fā)明通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模塊協(xié)同智能角色扮演系統(tǒng)，屬于人工智能與人機交互技術(shù)的交叉領(lǐng)域，主要包括動態(tài)角色定義模塊、動態(tài)約束模塊、長期記憶模塊、RAG模塊以及React模塊。通過結(jié)合長期記憶、情感識別、動態(tài)角色定義、動態(tài)約束、實時響應(yīng)與反饋以及檢索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大語言模型提示詞自動優(yōu)化方法，涉及提示詞優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。包括：設(shè)置初始提示詞；構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)、梯度生成提示詞模板、提示詞編輯模板、優(yōu)化器以及任務(wù)模型；從訓練數(shù)據(jù)中隨機采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓練集，任務(wù)模型根據(jù)初始提示詞對訓練集的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的光伏設(shè)備故障預警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個目標設(shè)備在歷史時段內(nèi)的歷史故障報告、歷史運行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史故障報告和歷史運行數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型，確定目標設(shè)備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于水量平衡和機器學習的梯級電站水位預測方法及系統(tǒng)，屬于梯級電站水位預測的技術(shù)領(lǐng)域。獲取預定時段的上游水庫的水庫蓄水數(shù)據(jù)，并計算得到上游水庫的出庫流量；基于歷史水庫蓄水數(shù)據(jù)確定折算系數(shù)，結(jié)合出庫流量估算下游庫區(qū)的入庫流量，基于毛...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于用戶充電行為畫像的充電站充電量預測方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集各用戶對車輛充電時的充電行為數(shù)據(jù)及充電站的第一歷史用電量；基于最大充電功率、充電時長及充電時間段構(gòu)建特征坐標系，對特征坐標系中的數(shù)據(jù)點進行聚...
								
            
							
            
							
						
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