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  • 一種基于多智能體辯論的環(huán)境空間關(guān)系推理方法、介質(zhì)、設(shè)備，屬于大模型推理技術(shù)領(lǐng)域。所述環(huán)境空間關(guān)系推理方法包括：接收外部指令信息；基于外部指令信息，控制多個(gè)智能體獨(dú)立進(jìn)行分析，輸出各自的任務(wù)規(guī)劃結(jié)果一；其中，所述多個(gè)智能體由具有不同系統(tǒng)提示詞...
  • 本發(fā)明涉及基于超網(wǎng)絡(luò)的平衡聯(lián)邦學(xué)習(xí)個(gè)性化與泛化方法與系統(tǒng)，包括：在訓(xùn)練階段，靈活切換個(gè)性化與泛化階段，通過(guò)聚合嵌入向量生成泛化模型，提升模型整體的泛化性能；同時(shí)，使用客戶端嵌入向量生成個(gè)性化模型，增強(qiáng)模型在特定數(shù)據(jù)分布下的表現(xiàn)。在推理階段，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的通用決策架構(gòu)及方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法適應(yīng)對(duì)抗環(huán)境中的實(shí)時(shí)變化、不能在網(wǎng)絡(luò)斷連情況下下級(jí)自主產(chǎn)生與上級(jí)一致的任務(wù)的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)方案是：指揮中心將環(huán)境狀態(tài)作為輸入，同時(shí)在整體對(duì)抗目標(biāo)約束下生成子任務(wù)；指揮中心使...
  • 本申請(qǐng)涉及分?jǐn)?shù)階微積分和偏微分方程求解領(lǐng)域，公開(kāi)了一種新型分?jǐn)?shù)階子方程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析求解器，包括以下步驟：通過(guò)構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將其公式代入分?jǐn)?shù)階偏微分方程，并利用滿足鏈?zhǔn)椒▌t的Jumarie修正Riemann?Liouville分?jǐn)?shù)階...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CNN?Transformer的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法，包括：使用箱線圖代碼檢測(cè)原始風(fēng)電數(shù)據(jù)中的異常值，并使用樣條插值法對(duì)異常值進(jìn)行處理，得到預(yù)處理的風(fēng)電數(shù)據(jù)集；構(gòu)建包括兩個(gè)編碼器和一個(gè)解碼層的混合模型；兩個(gè)編碼器分別為C...
  • 本發(fā)明提供一種物理可實(shí)現(xiàn)的相機(jī)污染對(duì)抗補(bǔ)丁生成方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：初始化相機(jī)污染補(bǔ)丁的參數(shù)；將訓(xùn)練集中的干凈圖片與相機(jī)污染補(bǔ)丁疊加，構(gòu)成對(duì)抗樣本；對(duì)抗樣本與干凈圖片一起饋送給基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)器，檢測(cè)器輸出檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)檢...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于AI的國(guó)際遠(yuǎn)程翻譯系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括語(yǔ)音輸入模塊、情緒感知模塊、預(yù)測(cè)性同聲傳譯模塊、基于少樣本學(xué)習(xí)的語(yǔ)言適應(yīng)模塊、動(dòng)態(tài)翻譯質(zhì)量評(píng)估與反饋模塊、多語(yǔ)言協(xié)同處理模塊，能夠自動(dòng)識(shí)別輸入語(yǔ)言，并在多語(yǔ)言環(huán)境...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于大模型API的文本處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于用戶通過(guò)前端用戶界面發(fā)起的內(nèi)容處理請(qǐng)求，檢測(cè)內(nèi)容處理請(qǐng)求是否為靜態(tài)處理請(qǐng)求；如果是，通過(guò)前端Web服務(wù)器直接響應(yīng)內(nèi)容處理請(qǐng)求，如果否，將請(qǐng)求...
  • 本發(fā)明提供一種基于angular的文件在線識(shí)別及在線編輯方法，涉及文件內(nèi)容識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：選擇導(dǎo)入文件模板，模板中已經(jīng)設(shè)置好相應(yīng)字段；分析識(shí)別導(dǎo)入的文件模板中的字段并對(duì)字段進(jìn)行分類；編輯字段，選擇將字段的值設(shè)置為特定值類型，特定值...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種文檔處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取包括體檢套餐的目標(biāo)文檔，并確定目標(biāo)文檔的文檔類型；響應(yīng)于確定文檔類型為圖像文檔類型，通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)對(duì)目標(biāo)文檔進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，得到格式轉(zhuǎn)換后的文檔，其中，格式轉(zhuǎn)換后的文...
  • 本發(fā)明涉及新能源建模等值領(lǐng)域，尤其涉及基于快速DB?SCAN算法且考慮低穿特性的風(fēng)電場(chǎng)等值方法及系統(tǒng)。本方法通過(guò)選取機(jī)端電壓、有功功率、無(wú)功功率、發(fā)電機(jī)定子繞組的時(shí)間常數(shù)，作為分群指標(biāo)，能夠兼顧反映穩(wěn)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)與暫態(tài)變化特性并通過(guò)理論驗(yàn)證。...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的醫(yī)療廢物處理監(jiān)控方法，涉及醫(yī)療廢物處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，實(shí)時(shí)采集滲濾液擴(kuò)散速率、氣體排放量及土壤濕度數(shù)據(jù)，通過(guò)CFD模型仿真，動(dòng)態(tài)模擬滲濾液和氣體在不同地質(zhì)條件下的擴(kuò)散規(guī)律，生成填埋場(chǎng)內(nèi)部高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的空間分布圖...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種耦合邊界運(yùn)動(dòng)的近壁單空泡潰滅數(shù)值模擬方法及裝置，包括：步驟1、將近壁單空泡物理模型引入預(yù)構(gòu)建的外流場(chǎng)中，獲得對(duì)應(yīng)的流場(chǎng)物理模型；步驟2、對(duì)流場(chǎng)物理模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；設(shè)置初始條件及流場(chǎng)邊界條件，設(shè)置滿足計(jì)算要求的時(shí)間步長(zhǎng)；步驟...
  • 本發(fā)明涉及一種臨近空間非均勻大氣折射角計(jì)算方法，包括：獲取光線在大氣層中的偏折角，獲得折射角模型；確定大氣密度變化，獲取玻爾茲曼統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)一步獲取玻爾茲曼能量分布模型；確定分子動(dòng)能與勢(shì)能，將分子動(dòng)能與勢(shì)能代入玻爾茲曼能量分布模型，獲取距離...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種偏航軸承動(dòng)力學(xué)仿真方法和系統(tǒng)，屬于仿真技術(shù)領(lǐng)域，其中偏航軸承動(dòng)力學(xué)仿真系統(tǒng)包括計(jì)算模塊、建模模塊、第一求解模塊、確定模塊、第二求解模塊和構(gòu)建模塊。通過(guò)結(jié)合湍流風(fēng)的三維功率譜密度，將風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)、結(jié)構(gòu)等多系統(tǒng)作用進(jìn)行耦合，獲得偏...
  • 本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)暫態(tài)電壓嚴(yán)重性指標(biāo)計(jì)算模型的搭建方法，能夠根據(jù)模擬隨機(jī)條件構(gòu)建電網(wǎng)的靜態(tài)場(chǎng)景集和暫態(tài)場(chǎng)景集，進(jìn)一步構(gòu)建出電網(wǎng)異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；根據(jù)靜態(tài)場(chǎng)景集構(gòu)建出故障集，通過(guò)對(duì)故障集進(jìn)行時(shí)域仿真計(jì)算所有節(jié)點(diǎn)的暫態(tài)電壓嚴(yán)重性指標(biāo)，根據(jù)電網(wǎng)異質(zhì)...
  • 本發(fā)明涉及一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的飛灰二噁英低溫?zé)峤鈨?yōu)化控制方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)多流多尺度特征共享的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模擬飛灰二噁英低溫?zé)峤膺^(guò)程；步驟二，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式對(duì)多流多尺度特征共享的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化；向多流多尺度特征共享的神...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三周期極小曲面的固體氧化物燃料電池用高溫空預(yù)器優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，首先建立三周期極小曲面單晶胞結(jié)構(gòu)和水力特性參數(shù)間、封頭結(jié)構(gòu)與局部阻力系數(shù)間的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，基于樣本數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建單晶胞結(jié)構(gòu)與水力特性、封頭與局部阻力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)粒子分離器參數(shù)化設(shè)計(jì)方法，具體步驟如下：步驟一：確定含塵氣流的空氣參數(shù)，同時(shí)確定砂塵的材料參數(shù)；步驟二：進(jìn)行粒子分離器初始幾何參數(shù)設(shè)計(jì)；步驟三：給定參數(shù)優(yōu)化范圍，利用優(yōu)化算法，以總損失ΔP作為優(yōu)化目標(biāo)，以損失極小化為...
  • 本發(fā)明涉及建筑施工領(lǐng)域，具體為一種確定新建基坑與既有隧道間隔離樁施工設(shè)計(jì)參數(shù)的方法，通過(guò)三維數(shù)值模擬和DE?GWO?SVM非線性映射回歸模型，能夠精確預(yù)測(cè)隧道的水平位移和其他性能指標(biāo)。這種預(yù)測(cè)能力使得施工過(guò)程中能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整隔離樁設(shè)計(jì)參數(shù)，從...
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