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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實(shí)時(shí)預(yù)測自適應(yīng)方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：實(shí)時(shí)采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲得水資源變化時(shí)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(lǐng)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(yù)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(duì)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并標(biāo)記出關(guān)鍵特征；S2、根據(jù)預(yù)訓(xùn)練好的練出鋁預(yù)測模型，將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多媒體學(xué)習(xí)認(rèn)知理論的大語言模型微調(diào)效果的評(píng)估方法、大語言模型、大語言模型微調(diào)效果的評(píng)估裝置、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。通過構(gòu)建了教育認(rèn)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(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诜答伡皬?qiáng)化的模型微調(diào)方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取語言模型生成的輸出文本并進(jìn)行嵌入編碼；識(shí)別文本中結(jié)構(gòu)性語義單元，生成結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息；基于結(jié)構(gòu)標(biāo)記信息構(gòu)建低層膠囊集合，執(zhí)行動(dòng)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(dòng)生成系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：量子計(jì)算模塊、數(shù)據(jù)預(yù)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(jì)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(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)量化方法，對(duì)訓(xùn)練后的待量化網(wǎng)絡(luò)模型的初始權(quán)重矩陣進(jìn)行仿射變換；利用漸擴(kuò)掩碼對(duì)仿射變換后的矩陣進(jìn)行約束；根據(jù)約束后的矩陣，對(duì)初始權(quán)重矩陣進(jìn)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(qǐng)公開了一種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積加速方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，由于加速卡僅接收脈沖相機(jī)發(fā)送的有變化像素坐標(biāo)事件，所以能夠自動(dòng)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(jì)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(shí)現(xiàn)解碼。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(dāng)接收到第一轉(zhuǎn)換指令時(shí)，采用預(yù)先設(shè)置的第一轉(zhuǎn)換算法，分別將有限狀態(tài)機(jī)的各任務(wù)流程以及各任務(wù)流程中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移關(guān)系映射為行為樹的子樹以及各子樹的層...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)調(diào)度事件的調(diào)度日志文本以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送的調(diào)控?cái)?shù)據(jù)；對(duì)調(diào)度日志文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，以獲得至少一個(gè)數(shù)據(jù)組，數(shù)據(jù)組包括任一實(shí)體及對(duì)應(yīng)的語義關(guān)系；對(duì)數(shù)據(jù)組與調(diào)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)及科學(xué)假設(shè)信息的提取方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型的待訓(xùn)練線性層中注入可訓(xùn)練適配器；將樣本數(shù)據(jù)集輸入至目標(biāo)預(yù)訓(xùn)練模型中，通過目標(biāo)預(yù)訓(xùn)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(lǐng)域，對(duì)進(jìn)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(duì)文檔的元數(shù)據(jù)信息和結(jié)構(gòu)特征信息進(jìn)行歸一化處理，并對(duì)文檔進(jìn)行分組；基于分組計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電抗器體積優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體涉及一種低諧波磁控電抗器體積優(yōu)化設(shè)計(jì)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(jì)...
								
            
							
            
							
						
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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(hào)參數(shù)提取方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于電路分析與半導(dǎo)體器件應(yīng)用領(lǐng)域，包括：獲取晶體管在低頻冷夾斷條件下的實(shí)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(duì)寄生電容進(jìn)行優(yōu)化；獲取晶體管在冷無偏條件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多級(jí)壓裂水平井開發(fā)低滲油藏的產(chǎn)能預(yù)測系統(tǒng)及產(chǎn)能修正方法，通過采集進(jìn)行多級(jí)壓裂時(shí)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(dǎo)壓裂流體體積膨脹對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種磁浮推進(jìn)動(dòng)力學(xué)計(jì)算方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，建立電磁推進(jìn)助推器動(dòng)力學(xué)模型以及電磁推進(jìn)助推器氣動(dòng)模型，基于Fluent UDF建立實(shí)時(shí)交換數(shù)據(jù)庫，使得電磁推進(jìn)助推器動(dòng)力學(xué)模型和電磁推進(jìn)助推器氣動(dòng)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，使用電磁推進(jìn)助推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高速連接器技術(shù)領(lǐng)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(shè)計(jì)方法。該方法利用三維掃描設(shè)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(guān)鍵幾何特征。其次，采用時(shí)域反射法進(jìn)行信號(hào)傳輸路徑模擬，采集信號(hào)完整性數(shù)據(jù)并識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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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(yù)測方法與系統(tǒng)。首先，在離線階段，從軸承運(yùn)行數(shù)據(jù)集中獲取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并通過小波變換生成時(shí)頻圖像，確保數(shù)據(jù)包含時(shí)間序列和圖像兩種模態(tài)。然后，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)?數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的盾構(gòu)姿態(tài)調(diào)控方法及系統(tǒng)，涉及盾構(gòu)姿態(tài)調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，包括：實(shí)時(shí)采集盾構(gòu)掘進(jìn)過程中的多源原始數(shù)據(jù)和盾構(gòu)姿態(tài)偏差數(shù)據(jù)，構(gòu)建盾構(gòu)歷史掘進(jìn)數(shù)據(jù)庫；采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建并訓(xùn)練非線性映射模型；利用非線性映射模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于石油與天然氣開發(fā)行業(yè)油氣開采工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種海洋淺軟天然氣水合物儲(chǔ)層壓裂充填裂縫系統(tǒng)完整性評(píng)價(jià)方法和有效期預(yù)測方法。所述完整性評(píng)價(jià)方法包括構(gòu)建裂縫結(jié)構(gòu)完整性評(píng)價(jià)指標(biāo)K
	e、構(gòu)建裂縫擋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種漸開線斜齒輪成形磨削表面粗糙度預(yù)測方法，首先建立齒輪成形磨削空間運(yùn)動(dòng)模型，建立磨粒與齒輪的幾何接觸模型；然后計(jì)算磨粒運(yùn)動(dòng)軌跡；構(gòu)建有效磨粒篩選準(zhǔn)則，篩選出對(duì)齒面粗糙度具有顯著影響的磨粒；在齒面離散點(diǎn)陣中提取法向未變形切屑厚度的...
								
            
							
            
							
						
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