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								      本申請?zhí)岢隽艘环N多級可調MEMS傳感器微信號放大電路的設計方法，屬于電路設計技術領域。其中，該方法包括：獲取MEMS傳感器進行信號放大電路設計的設計參數(shù)范圍，并獲取待進行放大的微信號特征信息；在設計參數(shù)范圍內隨機生成第一設計參數(shù)，并獲取第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種版圖的SSA規(guī)則計算方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方案可以根據(jù)版圖對應的焦距曝光矩陣數(shù)據(jù)以及預設規(guī)則確定工藝窗口要求數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表記錄不同中心距下滿足光刻工藝窗口的最小線寬和最小間距，根據(jù)預設的線寬區(qū)間序列和間距區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于健康管理信息推送的用戶畫像文本生成方法及系統(tǒng)，方法包括：響應于目標用戶所反饋的推送分析授權認證信息，獲取目標用戶的健康管理數(shù)據(jù)集合，健康管理數(shù)據(jù)集合包括多個健康行為記錄，每個健康行為記錄由至少一個生理指標監(jiān)測數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能護理記錄生成方法及裝置，包括：獲取護理語音數(shù)據(jù)后，經降噪和聲音增強處理得到預處理語音流；采用融合ECAPA?TDNN與x矢量的語音識別技術，從中識別醫(yī)療專業(yè)術語，生成文本轉錄結果；結合獨立于說話人模型及說話人條件模型，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谧赃m應停滯檢測鯨魚優(yōu)化算法的任務處理方法及裝置，針對現(xiàn)有技術針對靜態(tài)閾值在動態(tài)優(yōu)化場景中適應性不足的缺陷，在整體方面引入停滯計數(shù)器動態(tài)監(jiān)測算法停滯狀態(tài)，當連續(xù)未改進迭代次數(shù)超過動態(tài)閾值時，自適應調整螺旋概率以增強全局探索能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域，公開了一種大規(guī)模動態(tài)社會模擬方法和系統(tǒng)，方法包括：構建智能體；為智能體隨機分配基礎人口屬性并初始化觀點傾向值，基于基礎人口屬性和大語言模型生成興趣和大五人格特征；通過優(yōu)先連接機制形成意見領袖節(jié)點，通過三角連接機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機軟件技術領域，公開了一種基于動態(tài)拓撲結構的大規(guī)模社交網絡模擬方法和系統(tǒng)。方法包括：將用戶畫像和記憶分配至對應的智能體，為智能體構建社交網絡；根據(jù)影響力度量區(qū)分核心智能體和常規(guī)智能體；核心智能體采用大語言模型驅動并通過自然語言...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種大模型的訓練數(shù)據(jù)處理方法，該方法將通過獲取包含大模型的推理過程的初始數(shù)據(jù)集，從推理過程中確定在初始數(shù)據(jù)集的模型輸入中，大模型推理出輸出結果所需的條件，并對模型輸入中確定出的條件進行更新，使模型輸入不再具備大模型輸出結...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電網智能決策方法、模型的構建方法、設備及介質，對歷史電網元數(shù)據(jù)及電網調控策略數(shù)據(jù)進行特征提取，對獲得的歷史數(shù)據(jù)特征進行聚類并生成對應的標簽，利用標簽和策略特征構建知識圖譜，并基于知識圖譜和深度學習算法構建電網智能決策模型，這樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在LLM得到輸出結果后，識別LLM得到該輸出結果的推理任務的類型，若是邏輯判斷類型的推理任務，則根據(jù)LLM得到該輸出結果的推理過程和該輸出結果，對該輸出結果的正確性進行核驗，若是信息獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種LLM輸出結果的核驗方法，該方法在業(yè)務LLM得到輸出結果后，獲得業(yè)務LLM得到該輸出結果的推理過程，并將該輸出結果和推理過程輸入預先訓練的核驗LLM，由該核驗LLM從該推理過程中提取運算過程，并對業(yè)務LLM執(zhí)行每個運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能口岸分析技術領域，公開了一種全流程智慧口岸查驗預約優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：獲取報關單數(shù)據(jù)集以及來自鐵路總局的集裝箱數(shù)據(jù)集，采用分布式數(shù)據(jù)處理框架對其進行數(shù)據(jù)預處理，構建統(tǒng)一關聯(lián)的數(shù)據(jù)集；基于集裝箱號字段對報關單數(shù)據(jù)集與集裝箱數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及盾構隧道施工技術領域，具體涉及基于聚類的盾構施工結泥餅預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取盾構掘進施工參數(shù)數(shù)據(jù)集，并對各環(huán)段進行類別標注；對所述施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進行預處理；采用聚類算法對預處理后的施工參數(shù)數(shù)據(jù)集進行分類，基于聚類結果定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于盾構控制技術領域，涉及基于聚類遷移學習的盾構隧道渣土改良參數(shù)預測方法。該方法包括：構建歷史盾構工程掘進參數(shù)數(shù)據(jù)集；聚類劃分得到若干個聚類；建立若干個改良劑用量預測模型；將微調后的各個改良劑用量預測模型分別遷移至新盾構工程；選擇準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網技術領域，具體為一種基于物聯(lián)網的米酒發(fā)酵監(jiān)測系統(tǒng)，本發(fā)明中，模型構建模塊融合物料熱傳導與氣體擴散方程形成物理場計算基底，嵌入代謝環(huán)境動態(tài)耦合函數(shù)生成聯(lián)合計算模型；反演解析模塊以傳感器溫濕度數(shù)據(jù)為邊界約束，通過逆向參數(shù)優(yōu)化迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工作中心的分布式資源配置與任務調度的集成方法，具體涉及生產制造資源配置與任務調度技術領域，包括數(shù)據(jù)收集，包括訂單生產內容及時間、各中心設備的加工能力以及運輸時間；終檢工序時間計算，基于多因素加權模型，確定訂單的實際時間窗；建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結合物流管理的生產優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及生產優(yōu)化技術領域。一種結合物流管理的生產優(yōu)化系統(tǒng)，包括有：個性化訂單解析模塊、物流狀態(tài)采集模塊、內部物流建模模塊、外部物流優(yōu)化模塊、供給策略管理模塊、聯(lián)合排程優(yōu)化模塊、調度執(zhí)行模塊、擁堵...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮備用裕度的電廠彈性聚合方法、裝置、設備及介質，涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調度技術領域，用于解決現(xiàn)有缺少靈活調整的彈性聚合方法的問題，該方法包括以下步驟：通過分位數(shù)回歸、孿生長短期記憶構建的QR?SiameseLSTM模型，預測靈活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了項目管理與智能決策技術交叉技術領域的一種基于動態(tài)多維建模的項目成本智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建項目成本預測模型；步驟S2、獲取大量的歷史項目數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集；步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集以及測試集，通過訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法，方法包括能量供應數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預測、能源響應滯后矯正、多目標優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調度的數(shù)據(jù)處理技術領域，通過對電網能源、分布式光伏能源和儲能系統(tǒng)的運行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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