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								      本申請公開了一種基于趨勢預測的算力資源分配方法、設備及存儲介質，涉及數(shù)據處理技術領域，所述基于趨勢預測的算力資源分配方法包括：將算力網絡環(huán)境中的算力數(shù)據進行時序對齊與特征工程處理，轉換為標準化的時間序列數(shù)據；將所述時間序列數(shù)據輸入預訓練的算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于評價預測的鏡像數(shù)據處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取多個鏡像數(shù)據和對應的記錄參數(shù)；根據每一所述鏡像數(shù)據對應的所述記錄參數(shù)，計算每一所述鏡像數(shù)據對應的數(shù)據質量；根據所述數(shù)據質量從高到低對部分或全部的所述鏡像數(shù)據進行排序，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于偽標簽的意圖識別模型訓練方法、意圖識別方法和裝置，方法包括：將樣本文本輸入到語言模型中提取特征向量；基于特征向量對樣本文本聚類，將聚類結果作為偽標簽，計算有標注樣本文本的真實標簽與偽標簽的歸一化互信息；確定每個樣本對應的置...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大語言模型增強多模態(tài)學習的教學設計處理方法和裝置及介質，可應用于人工智能技術領域。本申請通過預設視覺模型進行情緒和行為分析得到情緒和行為分析結果、通過預設語音模型進行語音識別得到語音文本序列，通過微調后第二大語言模型對初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種內容處理方法、設備、存儲介質及程序產品。包括，獲取目標內容；識別與所述目標內容相關的至少一個目標對象；從所述目標內容中提取至少一個目標元素信息；基于所述至少一個目標元素信息，利用信息生成模型生成至少一個關鍵信息；其中，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種內容處理方法、對象推薦方法、設備、存儲介質及程序產品。包括，獲取與目標對象類別匹配的第一內容；確定與所述目標對象類別相關的至少一種角色信息；利用內容生成模型按照所述至少一種角色信息，對所述第一內容進行調整，獲得所述至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于大模型的模糊測試方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：對初始領域語料數(shù)據進行預處理得到目標領域語料數(shù)據，并根據目標領域語料數(shù)據構建領域特定語料庫；將領域特定語料庫輸入待訓練大語言模型進行訓練，得到目標大語言模型；結合第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力技術領域，具體涉及一種溫控負荷的響應能力的評估方法、裝置及電子設備，該溫控負荷的響應能力的評估方法包括：獲取溫控負荷所在的目標建筑的熱動態(tài)參數(shù)和溫控負荷的運行數(shù)據；根據熱動態(tài)參數(shù)和運行數(shù)據確定溫控負荷的二階等效模型的模型參數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種神經網絡加速器的優(yōu)化方法、裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質，涉及數(shù)據計算技術領域，包括：在對神經網絡加速器進行優(yōu)化時，可以獲取神經網絡加速器中每個卷積層的初始參數(shù)，以及，建立用于優(yōu)化初始參數(shù)的優(yōu)化函數(shù)，然后基于粒子群...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種機器人集群的調配方法、系統(tǒng)、電子設備及介質，該方法包括：獲取待分配任務的任務復雜度信息和環(huán)境資源信息；根據機器人集群中每個機器人聯(lián)盟內機器人的屬性信息，通過負載均衡算法，在每個機器人聯(lián)盟中選擇執(zhí)行待分配任務的目標機器人聯(lián)盟；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智慧實驗室綜合管理系統(tǒng)，涉及實驗室管理技術領域，包括：數(shù)據采集模塊，獲取待分析實驗室器材的信息，建立實驗室器材數(shù)據庫；智能評分模塊，根據實驗室器材的歷史信息與當前狀態(tài)，使用智能評分算法對每個器材進行評分；老化指數(shù)計算模塊，基于器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融衍生品定價技術領域，是一種基于氣象要素預測的多元天氣衍生品定價方法，包括：構建LSTM?OU溫度預測模型；通過復合損失函數(shù)優(yōu)化溫度預測模型；基于注意力機制構建降水預測模型；通過組合損失函數(shù)優(yōu)化降水預測模型；根據無差異定價法對市...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種基于AI非增強CT圖像的交互式識別測量方法及裝置，涉及醫(yī)學圖像處理技術領域。該方法包括：基于批量肝脾CT圖像集建立影像任務隊列；根據第一任務隊列按順序將批量肝脾CT圖像集中各肝脾CT圖像輸入至預訓練的組織結構識別模型，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種海上廊橋前端在浮式平臺上搭接點的檢測定位方法，包括如下步驟：相機標定、搭接點檢測、搭接點定位。本發(fā)明通過對YOLOv8中的特征抽取網絡進行分割操作、KAN卷積操作和融合操作，輸出融合特征圖，在特征強化網絡中對輸出的特征圖進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合域適應半監(jiān)督的災害評估方法，通過提取災害區(qū)域圖像的第一特征圖；將第一特征圖池化生成水平方向上的第二特征圖和垂直方向上的第三特征圖；連接第二特征圖和第三特征圖得到連接特征圖，對連接特征圖進行卷積生成水平方向上的第一注意力權...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及溫度檢測領域，涉及基于紅外圖像的測溫報警方法、裝置、電子設備及介質，該方法包括獲取煤礦井下多個位置的當前監(jiān)測圖像、每個當前監(jiān)測圖像對應的第一溫度值以及多個位置的歷史監(jiān)測圖像；判斷每個位置的第一溫度值是否達到預設溫度閾值；若存在至少...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于控制器的NAND FLASH壽命預測方法、系統(tǒng)、裝置和控制器，方法包括：獲取NAND FLASH中各存儲模塊對應的運行特征數(shù)據，其中，運行特征數(shù)據包括擦除次數(shù)、讀取錯誤率、ECC糾正次數(shù)、擦除電壓和歷史擦除間隔時間；將各存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于CPFD數(shù)值模擬的煉鐵工藝中煙氣脫硫優(yōu)化方法，包括以下步驟：在小型流化床脫硫實驗臺內進行球團灰/消石灰復合脫硫劑的脫硫性能實驗；構建工程實際運行的半干法循環(huán)流化床脫硫系統(tǒng)三維數(shù)理模型，并利用模型進行多工況數(shù)值模擬以生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于計算機視覺的畜牧診斷專用的檢測裝置。主要包括圖像采集、牲畜識別、環(huán)境調控、診斷輔助等多個模塊。通過高分辨率相機對牲畜進行多角度圖像采集，并利用深度學習技術訓練的神經網絡模型對牲畜種類和健康狀態(tài)進行精確識別。裝置根據識別結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于循環(huán)知識分解和跨模態(tài)細化的癌癥生存預測方法，包括步驟：獲取基因組學數(shù)據和病理學WSI數(shù)據；兩種數(shù)據通過單模態(tài)包表示法被構建成包形式；循環(huán)知識分解CKD模塊提取出兩種模態(tài)之間的共通知識以及每種模態(tài)獨有的特定知識；循環(huán)跨模態(tài)細...
								
            
							
            
							
						
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