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								      本發(fā)明涉及大語言模型融合技術領域，公開了一種大語言模型自適應融合方法、裝置及設備。所述方法包括：基于多個垂域數(shù)據(jù)集對基座模型進行微調(diào)，得到多個垂域模型；計算每個垂域模型的模型參數(shù)相對于基座模型參數(shù)的增量向量，記為任務向量；自所述多個垂域數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四角編碼的漢字字體生成方法及系統(tǒng)，涉及漢字生成技術領域，包括：通過結合四角編碼與生成對抗網(wǎng)絡以及四角一致性損失函數(shù)，利用由源字體和目標字體組成的訓練集，生成漢字字體。本發(fā)明能夠更好地適應各種字體，提高生成的結構準確性；本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路版圖設計領域，具體公開了一種自動生成用于測試設計規(guī)則的圖形的方法與系統(tǒng)，基于設計規(guī)則自動進行圖形單元的識別、圖形區(qū)域的篩選、圖元縮放系數(shù)的計算，進而生成符合設計規(guī)則的測試圖形，最后篩選出有效的測試圖形這一系列自動化步驟，實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于芯片算法模塊驗證與調(diào)試的方法和裝置，能夠自動化比對C語言參考模型與仿真波形的一致性并進行追蹤。其中，該方法包括構建驗證環(huán)境并生成fsdb波形及帶調(diào)試信息的C語言參考模型可執(zhí)行文件；基于配置信息生成GDB命令和fsdbre...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于數(shù)字孿生的泵站運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，方法包括：獲取泵站運行過程中發(fā)生故障事件的故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)；基于故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)之間的變化相似程度和時間戳，確定故障水泵在非故障水泵中的上游影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛機尾流風險分析技術領域，公開了一種混合運行機場小型單發(fā)訓練飛機尾流遭遇風險分析方法。收集航班運行程序以及訓練飛行各科目信息，提取關鍵飛行特征，通過聚類分析，得到公共運輸航空器和小型訓練航空器典型飛行任務的平均運動軌跡；然后運行軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于BIM的抗浮錨桿施工方法及系統(tǒng)，涉及建筑施工：獲取預應力抗浮錨桿的初始防水節(jié)點設計方案，建立預應力抗浮錨桿的BIM模型；利用BIM模型模擬預應力抗浮錨桿在不同地下水壓力條件下的滲水情況，識別潛在漏水通道；對識別的潛在漏水...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)字孿生技術領域，公開了一種基于數(shù)字孿生的氣體泄漏精準預警方法及系統(tǒng)。方法包括：基于目標區(qū)域的三維點云數(shù)據(jù)生成目標區(qū)域的數(shù)字孿生模型；獲取目標區(qū)域內(nèi)每個目標對象的第一空間位置，每個目標對象內(nèi)包括多個目標部件，識別每個目標部件的第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理知識驅(qū)動機器學習算子網(wǎng)絡的數(shù)值模擬加速方法，其中機器學習算子網(wǎng)絡具體采用傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡；該方法包括如下步驟：構建滲流參數(shù)場的流動等效數(shù)學模型；設計基于傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡的流動等效模擬加速方法；設計基于物理知識驅(qū)動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設計方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，所述方法包括：隨機生成多個膜系參數(shù)矩陣，并將多個所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群，其中，所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個膜層對應的材質(zhì)類型和厚度構建得到；基于兩階段進化的不平衡多模態(tài)多目標優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種深度強化學習驅(qū)動的鉆井參數(shù)智能實時優(yōu)化方法，屬于鉆井優(yōu)化技術領域，其技術要點是：包括以下步驟：步驟一：鉆速預測模型構建；步驟二：決策過程建模，決策過程為選擇一組參數(shù)組合
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Vine Copula的襟翼機構動態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對運動機構進行剛柔耦合仿真，通過應力分布情況識別運動機構進行應力危險區(qū)域、變形危險區(qū)域以及卡滯危險區(qū)域，根據(jù)動態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結構失效判據(jù)：時變應力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于有限元軟件的多坯型連鑄方坯粗軋孔型系統(tǒng)優(yōu)化方法，涉及軋鋼鑄造技術領域，該方法包括：基于金屬秒流量相等原理，建立不同斷面坯型軋制時體積流量動態(tài)平衡的數(shù)字模型，量化方坯粗軋變形規(guī)律；利用有限元仿真模型進行多坯型切換的孔型建模，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于壓力容器結構分析技術領域，具體是一種壓力容器變形行為快速分析的智能縮減基有限元方法。本發(fā)明采用縮減基方法對有限元法進行改進，發(fā)展了在線和離線相結合的求解方式，在預先設定好結構尺寸、載荷類型和大小、材料屬性等設計參數(shù)后，先采用離線求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種落石沖擊下逃生系統(tǒng)力學特征數(shù)值模擬方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)值模擬技術領域，具體步驟包括：搭建耦合有限元模型；仿真兩種工況，采集落石參數(shù)組合，獲取力學特征參數(shù)及空間縮減量；篩選沖擊框架工況為基準工況，結合參數(shù)敏感度和相關性分析，篩選主...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于分布式水文模型的融雪徑流定量分析方法。所述方法包括：基于預設分布式水文模型、預設水文循環(huán)過程和子流域的各水文結構分別對應的目標融雪運動路徑，確定各所述目標融雪運動路徑的各水文結構在當前時刻的融雪水量；基于所述融雪水量，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于分布式水文模型的凍土冰融水徑流定量分析方法。所述方法包括：將目標區(qū)域中的土壤劃分為至少一個土層，并構建各土層對應的固態(tài)冰質(zhì)量參數(shù)；針對任一土層，根據(jù)土層所在的位置確定土層對應的水分遷移路徑，并根據(jù)土層中固態(tài)冰和融化水之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N混聯(lián)礦用電鏟的設計方法及裝置、可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)礦用電鏟的運動特性和自由度需求，基于旋量理論對礦用電鏟進行型綜合，確定礦用電鏟的多個備選構型；對多個備選構型的礦用電鏟進行離散元仿真，分別確定多個備選構型的礦用電鏟的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于強化學習的超透鏡逆設計優(yōu)化方法，具體包括以下步驟：步驟一：構建納米結構庫，將納米結構庫中的納米環(huán)結構排列在三維矩陣迷宮中；步驟二：建立物理信息多智能體強化學習框架：將三維矩陣迷宮劃分為多個二維迷宮切片；設置多個智能體分別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)值仿真技術領域，具體涉及三維元胞自動機與有限元耦合的鋼板腐蝕數(shù)值仿真方法，本發(fā)明通過初始仿真數(shù)據(jù)分析不同時刻下每個元胞網(wǎng)格區(qū)域的初始腐蝕速度和初始腐蝕程度，設置有限元網(wǎng)格分解的單位元尺寸，將元胞網(wǎng)格區(qū)域劃分為多個單位元區(qū)域，并獲...
								
            
							
            
							
						
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