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								      本發(fā)明提供一種人工智能芯片及其操作方法。人工智能芯片包括張量核、張量發(fā)射單元、通用計算核、通用發(fā)射單元以及線程塊切分單元。響應于線程塊切分單元操作于第一操作模式，線程塊切分單元將線程束派發(fā)給通用發(fā)射單元，以及通用發(fā)射單元將指令發(fā)射給張量核以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于增強現(xiàn)實的CAD交互教學方法及系統(tǒng)，屬于教學系統(tǒng)技術領域，具體包括：實時獲取教師端的視頻操作序列及同步語音講解信息，將視頻操作拆解為離散化指令節(jié)點并從語音中提取關鍵參數(shù)知識標簽，建立兩者時空映射關系；以熱力圖標注的操作軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于BIM的地下綜合管廊智能運維管理系統(tǒng)，涉及建筑信息技術領域，包括：三維集成模塊，用于云端構建地下綜合管廊的三維數(shù)字化集成平臺，將通信管線的全生命周期數(shù)據(jù)、權屬單位信息及實時運行參數(shù)上傳至云端中央數(shù)據(jù)庫，并為每個管線單元分配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，本發(fā)明公開了基于動態(tài)策略配置的核銷流程自動化系統(tǒng)，包括：獲取核銷交互信息，進行場景特征萃取及策略元素解構，形成策略元素知識庫；解析憑證標識碼，進行多維度憑證屬性解構和類型畫像刻畫，生成憑證智能畫像；進行規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于多智能體的多式聯(lián)運方案生成系統(tǒng)及方法。包括：任務解析模塊，用于生成任務上下文；網(wǎng)絡建模模塊，用于獲取與運輸網(wǎng)絡及運行狀態(tài)相關的數(shù)據(jù)并構建環(huán)境態(tài)勢表示；候選路徑生成模塊，用于在多式聯(lián)運網(wǎng)絡上生成滿足約束的候選路徑集；資源校核...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于城市規(guī)劃技術領域，公開了一種低效用地再開發(fā)優(yōu)先度評價方法及系統(tǒng)，通過引入地塊間關聯(lián)特征的識別，并基于這些關聯(lián)特征和預設的關聯(lián)效應量化規(guī)則，迭代修正地塊的優(yōu)先度得分以生成多個地塊開發(fā)序列，最終通過計算各序列的整體效益來確定最優(yōu)開發(fā)策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及教育評估技術領域，公開了一種基于GIS的應用型高校人才培養(yǎng)質(zhì)量跟蹤服務系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集與定位模塊，用于采集學生、校友、實習及用人單位信息并標準化處理，生成標準化就業(yè)指標數(shù)據(jù)與空間要素數(shù)據(jù)；質(zhì)量評分模塊，用于基于預設權重對就業(yè)指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于來水頻率?破壞深度約束的河流斷面生態(tài)流量保障評估方法及系統(tǒng)，包括收集河流斷面歷史長系列和評估期的徑流數(shù)據(jù)，構建河湖斷面生態(tài)流量目標評估數(shù)據(jù)庫；構建分水期最枯月平均流量理論概率分布曲線，并提取最枯月月徑流數(shù)據(jù)作為曲線的輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種資源利用生態(tài)評價方法、系統(tǒng)及存儲及介質(zhì)，屬于資源利用評價技術領域，本發(fā)明通過獲取目標區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息，基于目標區(qū)域中需求的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息對目標區(qū)域中的生態(tài)資源數(shù)據(jù)信息進行預估評價，獲取生態(tài)承載力預估結果，從而根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基礎設施綠色低碳發(fā)展技術領域，具體公開了一種考慮碳排放的埋地供水管道全生命周期風險優(yōu)化方法，方法包括：步驟S1、采集碳排放數(shù)據(jù)構建碳排放評估數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于所述碳排放評估數(shù)據(jù)集構建碳排放模型和風險評估模型；步驟S3、基于所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種船舶建造智能安全防護系統(tǒng)，包括：可穿戴式智能安全檢測裝備、作業(yè)環(huán)境檢測及人員管控系統(tǒng)、AI感知預測與評判模塊、安全生產(chǎn)檢測一體化平臺；其中：可穿戴式智能安全檢測裝備與作業(yè)環(huán)境檢測及人員管控系統(tǒng)采集的多源數(shù)據(jù)輸入到AI感知預測與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉庫環(huán)境風險監(jiān)測技術領域，具體為一種倉庫環(huán)境風險監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取目標倉庫內(nèi)叉車司機或巡檢員的排班表與當前作業(yè)時間，再采集當前任務類型的任務負荷因子與作業(yè)區(qū)域的溫度和噪音等級，計算得到情景疲勞風險值。本發(fā)明通過解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務分配技術領域，尤其是涉及一種面向群智感知的Stackelberg動態(tài)異構任務分配方法及系統(tǒng)。方法包括獲取眾包任務的任務數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和工人歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)任務數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和任務歷史數(shù)據(jù)計算任務分配策略指標；基于改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市排水防澇技術領域，具體涉及一種基于深度強化學習的城市實時排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標獎勵函數(shù)及約束條件，采用水動力機理模型結合目標區(qū)域的基礎數(shù)據(jù)進行降雨徑流模擬，建立基于深度強...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及城市防洪排澇技術領域，公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。方法包括：從多源水文觀測數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù)，預處理后獲取多源數(shù)據(jù)集；基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù)，并結合參數(shù)敏感性分析確定其對淹沒范圍的影響權...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，涉及電動汽車充電技術領域，方法包括：結合目標區(qū)域的歷史電網(wǎng)負荷曲線和實時電網(wǎng)負荷曲線，預測第二時段內(nèi)的目標電網(wǎng)負荷曲線，確定目標電網(wǎng)負荷曲線的高負荷時段、平穩(wěn)負荷時段及低負荷時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡推理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡權重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，并進行亞字節(jié)量化；在微控制器固件中調(diào)用推理計算庫接口，將量化后的權重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計算庫內(nèi)部執(zhí)行，具體為：將量化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異構計算技術領域，公開了一種異構系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設備及介質(zhì)。該方法包括：將算子映射問題建模為多目標優(yōu)化問題；基于非支配排序遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題，得到由多個不同的算子映射方案構成的帕累托前沿解集；根據(jù)以多個目標分別構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識蒸餾的方法、裝置和電子設備，屬于人工智能技術領域，該方法中溫度采用動態(tài)調(diào)整機制，隨著訓練周期的增加，訓練周期對應的預設初始溫度逐步減小；此外，在每個訓練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對該預設初始溫度進行細微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術領域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓練方法及系統(tǒng)，其取樣任務，并提取各個Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務的元特征向量，結合各個Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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