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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、充電時長及充電時間段構(gòu)建特征坐標(biāo)系,對特征坐標(biāo)系中的數(shù)據(jù)點進(jìn)行聚...
          • 本發(fā)明公開了基于水量平衡和機器學(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)定時段的上游水庫的水庫蓄水?dāng)?shù)據(jù),并計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...
          • 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:獲取多個目標(biāo)設(shè)備在歷史時段內(nèi)的歷史故障報告、歷史運行數(shù)據(jù)和歷史工作音頻數(shù)據(jù);根據(jù)歷史故障報告和歷史運行數(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...
          • 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...
          • 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、實時響應(yīng)與反饋以及檢索...
          • 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)重并計算其隨時間衰減的活性指數(shù),當(dāng)活性指數(shù)超閾值時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...
          • 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;基于真實溫度數(shù)據(jù)集合和模擬溫度...
          • 本申請適用于深度強化學(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)行交互時的普通經(jīng)驗數(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;...
          • 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)低頻機械振動,同時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...
          • 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)行時間戳同步,得到時間對齊的多模態(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...
          • 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,為各個子任務(wù)分配至少一個實際智能...
          • 本發(fā)明涉及多機器人任務(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,生成包含多個結(jié)構(gòu)化子任務(wù)的任務(wù)集合;多個機器人采用去中心化協(xié)商機制對每個...
          • 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)射機在主動接入信令中生成一個抽簽基數(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)簽在同一時刻發(fā)生響應(yīng)的情況...
          • 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)定義的個性化類別對標(biāo)識...
          • 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...
          • 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...
          • 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體向量進(jìn)行相似度匹配,得到相關(guān)圖...
          • 本發(fā)明提供的設(shè)計規(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)計規(guī)則檢測模型;設(shè)計規(guī)則檢測模型包括多尺度特征提取模塊和注意力機制模塊;獲取設(shè)計規(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)的特征映射和真實違規(guī)標(biāo)簽;設(shè)計規(guī)則...
          • 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)部實現(xiàn)導(dǎo)電且導(dǎo)熱液體的流動,顯著縮短了電源...
          • 本發(fā)明公開了一種晶圓鍵合強度表征方法,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)的柔量模擬計算模型;基于晶圓鍵合的實際模型狀態(tài)優(yōu)化柔量模擬...
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