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  • 本發(fā)明涉及帶鋼質(zhì)量評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種帶鋼生產(chǎn)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)包括帶鋼表面瑕疵采集單元、帶鋼生產(chǎn)工藝影響單元、帶鋼物理參數(shù)采集單元、第一評(píng)估模塊、第二評(píng)估模塊和綜合評(píng)估模塊。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)帶鋼表面瑕疵點(diǎn)進(jìn)行圖像采集并綜合干擾因素后輸出瑕疵影...
  • 本發(fā)明提供一種步道文旅項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案評(píng)估方法、系統(tǒng)及其存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括獲取步道設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和文旅項(xiàng)目設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)；計(jì)算步道工程建設(shè)成本，并依據(jù)步道工程建設(shè)成本，獲得步道運(yùn)營(yíng)成本；分別計(jì)算文旅項(xiàng)目工程建設(shè)成本和單個(gè)類(lèi)型文旅項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)收益，獲得文旅項(xiàng)目...
  • 本發(fā)明提出了一種面源污染物排放通量預(yù)測(cè)與沿岸風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于水環(huán)境污染大數(shù)據(jù)估算與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取研究區(qū)域的水質(zhì)污染數(shù)據(jù)和時(shí)空輔助特征數(shù)據(jù)，并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)；利用CCM因果分析模型分析候選面狀驅(qū)動(dòng)要素對(duì)于水質(zhì)污染的因果關(guān)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N工作流計(jì)算任務(wù)高動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng)，方法包括：監(jiān)測(cè)任務(wù)調(diào)度事件；在任務(wù)調(diào)度事件被觸發(fā)的情況下，根據(jù)被觸發(fā)的任務(wù)調(diào)度事件的觸發(fā)條件獲取待調(diào)度的仿真優(yōu)化任務(wù)隊(duì)列，仿真優(yōu)化任務(wù)隊(duì)列包括多個(gè)工作流和每個(gè)工作流的任務(wù)需求；獲取當(dāng)前可用...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能安全帽運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的工地道路檢修預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括對(duì)建筑工地進(jìn)行區(qū)域劃分，確定不同的工種類(lèi)型、健康數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；根據(jù)健康數(shù)據(jù)計(jì)算工人的健康指數(shù)，通過(guò)聚類(lèi)剔除健康指數(shù)不滿足預(yù)設(shè)條件的；分析剩余運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與工種類(lèi)型的關(guān)聯(lián)度...
  • 本發(fā)明涉及智慧能源管理與優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，尤其涉及一種基于自適應(yīng)優(yōu)化算法的多維能源智慧管控系統(tǒng)及方法。內(nèi)容包括：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)多維能源消耗數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的多維能源消耗數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維能源狀態(tài)模型，得到能源狀態(tài)向量；引入自適應(yīng)加權(quán)機(jī)制，對(duì)...
  • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的城市智慧排水管理系統(tǒng)，涉及城市排水管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)收集歷史氣候變化、降雨曲線、衛(wèi)星氣象、管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)水位流量及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)三維建模模塊依流體力學(xué)原理構(gòu)建管網(wǎng)三維模型，以時(shí)空數(shù)據(jù)融合算法...
  • 本發(fā)明屬于儲(chǔ)能電網(wǎng)領(lǐng)域，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法結(jié)合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間尺度優(yōu)化分析的問(wèn)題，具體是一種電儲(chǔ)能時(shí)間尺度平移能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)電儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行時(shí)間尺度測(cè)試與放電環(huán)境測(cè)試：將電儲(chǔ)能系統(tǒng)標(biāo)記為測(cè)試對(duì)象，生成若...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種區(qū)域降水年代際預(yù)測(cè)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于降水預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)降水主模態(tài)將預(yù)測(cè)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域，生成觀測(cè)數(shù)據(jù)的區(qū)域降水指數(shù)；基于獲取的動(dòng)力模式回報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算年代際變率，并生成動(dòng)力模式回報(bào)數(shù)據(jù)的區(qū)域降水指數(shù)；提...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療具身機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向數(shù)字健康機(jī)器人的大模型微調(diào)方法、設(shè)備和介質(zhì)，所述方法通過(guò)對(duì)具身大模型預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重矩陣進(jìn)行隨機(jī)奇異值分解，并對(duì)隨機(jī)高斯初始化矩陣進(jìn)行重采樣，實(shí)現(xiàn)數(shù)字健康機(jī)器人的具身大模型參數(shù)高效微調(diào)。本發(fā)明方...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大模型微調(diào)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過(guò)預(yù)設(shè)方式讀取預(yù)訓(xùn)練模型；確定預(yù)訓(xùn)練模型的低秩矩陣需求，確定低秩矩陣需求的初始值分布，并根據(jù)初始值分布計(jì)算低秩矩陣權(quán)重的伽馬分布；將伽馬分布、激活函數(shù)輸入與輸出...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大語(yǔ)言模型知識(shí)編輯方法及系統(tǒng)，所述大語(yǔ)言模型知識(shí)編輯方法包括：對(duì)模型神經(jīng)元的重要性進(jìn)行評(píng)分，得到每個(gè)神經(jīng)元的評(píng)分值；基于評(píng)分計(jì)算貢獻(xiàn)值，并根據(jù)預(yù)設(shè)定的貢獻(xiàn)閾值選擇參與知識(shí)編輯的關(guān)鍵神經(jīng)元集；將距離聚類(lèi)中心最近的樣本作為錨點(diǎn)樣...
  • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種金屬線填充方法及相關(guān)設(shè)備，包括：獲取布線路徑上當(dāng)前處理的邏輯點(diǎn)和下一個(gè)待處理邏輯點(diǎn)的豎坐標(biāo)；若兩者豎坐標(biāo)不同，則確定需要進(jìn)行金屬線填充，根據(jù)對(duì)預(yù)填充金屬線進(jìn)行設(shè)計(jì)規(guī)則檢查得到的第一評(píng)估值，生成第一金屬線填...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種芯片驗(yàn)證方法、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于芯片驗(yàn)證裝置，裝置包括劃分模塊、管理模塊、通信模塊與測(cè)試模塊，方法包括：通過(guò)劃分模塊將測(cè)試用例劃分至不同測(cè)試類(lèi)別，將其發(fā)送給管理模塊；通過(guò)管理模塊確定目標(biāo)測(cè)...
  • 本申請(qǐng)涉及流體流速預(yù)測(cè)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于節(jié)點(diǎn)優(yōu)化圖算子的流速預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，方法包括：步驟S1，通過(guò)多尺度圖構(gòu)建模塊對(duì)每個(gè)輸入流速場(chǎng)中的空間點(diǎn)選擇不同的半徑構(gòu)建鄰域圖，以完成多尺度圖構(gòu)建；步驟S2，構(gòu)建多尺度圖后獲得多個(gè)不同尺...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種產(chǎn)業(yè)鏈多目標(biāo)優(yōu)化求解方法及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，屬于數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行量化；構(gòu)建群智能蝙蝠優(yōu)化算法；對(duì)群智能蝙蝠優(yōu)化算法中的參數(shù)進(jìn)行初始化；執(zhí)行搜索過(guò)程，更新每個(gè)蝙蝠個(gè)體的速度和位置...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種管道絕熱防火材料耐火性能試驗(yàn)方法，包括如下步驟步驟一、建模實(shí)驗(yàn)；步驟二、建立有限元模型；步驟三、有限元模型輔助計(jì)算；步驟四、復(fù)核實(shí)驗(yàn)：對(duì)步驟三中計(jì)算設(shè)計(jì)的防火系統(tǒng)進(jìn)行復(fù)核實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果；步驟五、應(yīng)用步驟四中達(dá)標(biāo)的有限元模...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電感結(jié)構(gòu)的確定方法、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：首先獲取電感的設(shè)計(jì)參數(shù)數(shù)據(jù)；然后依據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的對(duì)稱(chēng)磁芯形狀規(guī)則，確定電感對(duì)應(yīng)的磁芯結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；再依據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)數(shù)據(jù)，確定電感對(duì)應(yīng)的繞組...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于數(shù)字孿生模型的設(shè)備故障預(yù)測(cè)方法和裝置。所述方法包括：在設(shè)備監(jiān)測(cè)孿生模型未能檢測(cè)到設(shè)備故障時(shí)，首先獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、溫度和負(fù)載循環(huán)數(shù)據(jù)。將運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)代入固定故障和使用故障計(jì)算模型，得到相應(yīng)的固定故障數(shù)據(jù)和使用故障數(shù)據(jù)。隨...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種螺旋錐齒輪齒面與微織構(gòu)協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)和設(shè)備，該方法基于目標(biāo)齒面構(gòu)建差曲面模型，基于差曲面模型優(yōu)化加工參數(shù)，得到新的加工參數(shù)；基于新的加工參數(shù)、基準(zhǔn)齒面和目標(biāo)齒面，對(duì)螺旋錐齒輪齒面進(jìn)行加載接觸分析和敏感性分析，得到目標(biāo)...
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