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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種船舶使用岸電期間顆粒污染物減排量核算方法，步驟為：S1、根據(jù)碼頭統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可獲取難度，提出基于使用岸電船舶數(shù)量對(duì)減排量進(jìn)行核算的第一層次，基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時(shí)間對(duì)減排量進(jìn)行核算的第二層次，以及基于岸電使用量對(duì)減排...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于醫(yī)療問(wèn)答任務(wù)的兩階段知識(shí)推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，涉及醫(yī)療問(wèn)答領(lǐng)域，方法包括：采用教師模型對(duì)原始醫(yī)療問(wèn)答數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)解析及結(jié)構(gòu)化處理得到多個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)三元組；學(xué)生模型進(jìn)行一階段知識(shí)蒸餾得到一次訓(xùn)練完成的學(xué)生模型，然后進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預(yù)測(cè)方法和裝置，包括：獲取鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)，并對(duì)鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；使用BERT?BiLSTM?CRF模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷事件抽取，得到缺陷事件抽取結(jié)果；基于缺陷事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其中的工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法包括如下步驟：S1、獲取工程規(guī)范文檔和合同文檔；S2、從工程規(guī)范文檔提取技術(shù)要素，構(gòu)建技術(shù)知識(shí)子圖，所述技術(shù)知識(shí)子圖包含相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)參數(shù)節(jié)點(diǎn)；S3、從合同文檔提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個(gè)計(jì)算設(shè)備組成的混合拓?fù)浼軜?gòu)，建立訓(xùn)練時(shí)間模型，綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計(jì)算和參數(shù)通信三類(lèi)時(shí)延。其次基于訓(xùn)練時(shí)間模型，定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標(biāo)的調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(yǔ)句的每個(gè)字符的編碼，對(duì)每個(gè)語(yǔ)句進(jìn)行重排序，其中，第二文本包括多個(gè)語(yǔ)句；在第二文本中根據(jù)所述多個(gè)語(yǔ)句的位置順序選取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第一語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種大語(yǔ)言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型中輸入問(wèn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(kāi)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(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)電容器結(jié)構(gòu)參數(shù)建模處理，并對(duì)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(chǎng)仿真模型；基于所述仿真模型得到電容值、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多場(chǎng)耦合的冰雪環(huán)境模擬測(cè)試方法。該方法采集目標(biāo)冰雪環(huán)境下的動(dòng)態(tài)多場(chǎng)數(shù)據(jù)集合，涵蓋周期性溫度變化序列、相對(duì)濕度波動(dòng)序列及表面冰層厚度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)其實(shí)施多物理場(chǎng)耦合數(shù)值模擬處理，生成包含軸向熱傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(cè)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(guò)程精細(xì)化數(shù)值模擬模型，模型包含TBM刀盤(pán)、前中尾梯級(jí)護(hù)盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料，模擬演化過(guò)程；S02：系統(tǒng)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(chǔ)介質(zhì)。所述方法針對(duì)繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線(xiàn)性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問(wèn)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(kāi)建立參數(shù)隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線(xiàn)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(jí)嵌套亥姆霍茲型線(xiàn)圈系統(tǒng)的線(xiàn)圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場(chǎng)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(jí)嵌套亥姆霍茲型線(xiàn)圈系統(tǒng)各設(shè)計(jì)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kù)；S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行求解，計(jì)算獲得波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變電所設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(xiàn)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(xiàn)柜數(shù)量；按負(fù)荷等級(jí)與電流大小規(guī)則分配回路至出線(xiàn)柜并配置...
								
            
							
            
							
						
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								      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(píng)估方法，包括：確定出推力室的過(guò)熱區(qū)域，獲得過(guò)熱位置的節(jié)點(diǎn)過(guò)熱溫度；開(kāi)展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計(jì)算并獲得過(guò)熱位置的燃?xì)鈧?cè)理論正常壁溫；假定過(guò)熱位置冷卻劑流量初值，開(kāi)展異常冷卻槽道傳熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于A(yíng)I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(shí)別模型對(duì)目標(biāo)車(chē)身零件進(jìn)行識(shí)別，確定與目標(biāo)車(chē)身零件最匹配的參考車(chē)身零件；基于參考車(chē)身零件，確定參考車(chē)身零件的參考吸盤(pán)定位點(diǎn)和與參考吸盤(pán)定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(tái)臺(tái)賬系統(tǒng)，包括：臺(tái)賬數(shù)據(jù)庫(kù)；密鑰生成模塊，用以基于歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的臺(tái)賬密鑰；數(shù)據(jù)融合模塊，用以獲取農(nóng)資平臺(tái)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(lèi)以生成若干數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(hù)登錄模塊、存儲(chǔ)有用戶(hù)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(hù)登錄模塊包括用戶(hù)和管理用戶(hù)，相比傳統(tǒng)訪(fǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于A(yíng)I與容器技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種針對(duì)AI鏡像的精簡(jiǎn)去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對(duì)文件系統(tǒng)的訪(fǎng)問(wèn)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(chǔ)；對(duì)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(hù)請(qǐng)求容器鏡像時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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