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								      本發(fā)明公開了一種晶圓鍵合強(qiáng)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(xué)的三維測試模型，分析測試過程中加載點(diǎn)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(jì)算模型；基于晶圓鍵合的實(shí)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(jì)技術(shù)領(lǐng)域，通過在印刷電路板中嵌入金屬導(dǎo)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(shí)現(xiàn)導(dǎo)電且導(dǎo)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(jì)規(guī)則檢測及模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備，包括：構(gòu)建初始的設(shè)計(jì)規(guī)則檢測模型；設(shè)計(jì)規(guī)則檢測模型包括多尺度特征提取模塊和注意力機(jī)制模塊；獲取設(shè)計(jì)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(shí)違規(guī)標(biāo)簽；設(shè)計(jì)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(yù)訓(xùn)練文本嵌入模型對訴訟案件文本進(jìn)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(shí)體向量進(jìn)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(gè)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(xué)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(xué)實(shí)體識別方法及系統(tǒng)。該方法先處理醫(yī)學(xué)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(diǎn)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(xué)習(xí)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(dāng)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(gè)性化需求的語義信息，輸出標(biāo)識結(jié)果；步驟2，根據(jù)預(yù)定義的個(gè)性化類別對標(biāo)識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種防碰撞的標(biāo)簽主動接入方法，該方法在標(biāo)簽主動接入過程中，由發(fā)射機(jī)在主動接入信令中生成一個(gè)抽簽基數(shù)，并將標(biāo)簽配置為基于該抽簽基數(shù)進(jìn)行抽簽以確定自身的通信輪次，并按照通信輪次進(jìn)行響應(yīng)，從而可以避免發(fā)生所有標(biāo)簽在同一時(shí)刻發(fā)生響應(yīng)的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多機(jī)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(jī)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(jìn)行語義解析，生成包含多個(gè)結(jié)構(gòu)化子任務(wù)的任務(wù)集合；多個(gè)機(jī)器人采用去中心化協(xié)商機(jī)制對每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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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(gè)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(fù)合任務(wù)，將復(fù)合任務(wù)分解為多個(gè)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(gè)子任務(wù)分配至少一個(gè)實(shí)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(jìn)行時(shí)間戳同步，得到時(shí)間對齊的多模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)分層注意力機(jī)制，將多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)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(jī)械振動，同時(shí)基于超快超聲采集序列采集獲取剪切波回波信號并進(jìn)行振動檢測。隨后，將純凈速度場實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于建筑能源控制的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于目標(biāo)建筑環(huán)境構(gòu)建智能體；收集智能體與目標(biāo)建筑環(huán)境進(jìn)行交互時(shí)的普通經(jīng)驗(yàn)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(xùn)練方法、溫度場確定方法和裝置，該溫度場確定模型的訓(xùn)練方法包括：獲取關(guān)于目標(biāo)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(shí)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(shí)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?jǐn)?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(yù)設(shè)基礎(chǔ)權(quán)重并計(jì)算其隨時(shí)間衰減的活性指數(shù)，當(dāng)活性指數(shù)超閾值時(shí)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(jī)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(shí)時(shí)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(xùn)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(xùn)練數(shù)據(jù)中隨機(jī)采樣小批量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，任務(wù)模型根據(jù)初始提示詞對訓(xùn)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(yù)警方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取多個(gè)目標(biāo)設(shè)備在歷史時(shí)段內(nèi)的歷史故障報(bào)告、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史故障報(bào)告和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，確定目標(biāo)設(shè)備的第一故障情況；根據(jù)歷史故障報(bào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于水量平衡和機(jī)器學(xué)習(xí)的梯級電站水位預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于梯級電站水位預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域。獲取預(yù)定時(shí)段的上游水庫的水庫蓄水?dāng)?shù)據(jù)，并計(jì)算得到上游水庫的出庫流量；基于歷史水庫蓄水?dāng)?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(yù)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(shí)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(shí)長及充電時(shí)間段構(gòu)建特征坐標(biāo)系，對特征坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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