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  • 本發(fā)明公開了一種林業(yè)有害生物檢疫信息管理系統(tǒng)，包括：包括涉檢單位登記管理模塊、檢疫管理模塊、檢疫證書管理模塊、檢疫人員管理模塊、數(shù)據(jù)處理與分析模塊、安全保障模塊；涉檢單位登記管理模塊用于記錄并管理各地區(qū)的備案企業(yè)及其個(gè)人信息和處罰年審信息；...
  • 本發(fā)明公開了一種固體廢物回填的風(fēng)險(xiǎn)評估方法及裝置，屬于污染風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域。本發(fā)明利用回填用固廢填充物的樣本進(jìn)行柱狀淋溶實(shí)驗(yàn)，得到浸出曲線，根據(jù)浸出曲線得到回填用固廢填充物中關(guān)注污染物的浸出濃度；計(jì)算回填用固廢填充物中關(guān)注污染物運(yùn)移到地下水時(shí)的...
  • 本發(fā)明公開了云計(jì)算求解物流配送最短路徑優(yōu)化方法，包括：獲取物流地址信息和車輛信息，物流地址信息包括配送中心和收貨地點(diǎn)，以配送中心體地址作為起始區(qū)域，根據(jù)收貨地點(diǎn)，確定若干個(gè)代收區(qū)，同時(shí)獲取若干個(gè)對應(yīng)的代收區(qū)具體地址；根據(jù)若干個(gè)代收區(qū)具體地址...
  • 本發(fā)明公開了一種果園智能化搬運(yùn)系統(tǒng)及其方法，涉及果園智能化搬運(yùn)技術(shù)領(lǐng)域，包括，通過無人機(jī)和地面機(jī)器人分別從高空和地面采集果園的高空數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)；通過融合無人機(jī)和地面機(jī)器人采集的高空數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)，生成果園三維模型；基于果園三維模型，利用路...
  • 本發(fā)明涉及能碳數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種數(shù)據(jù)中心能碳預(yù)測混合模型的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)負(fù)載數(shù)據(jù)、環(huán)境條件數(shù)據(jù)和冷卻設(shè)備數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)負(fù)載數(shù)據(jù)處理得到冷卻需求評估指數(shù)，匹配得到初始冷卻介質(zhì)流量裕量并得...
  • 本申請涉及一種電力設(shè)備的能耗預(yù)測方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取采集的電力設(shè)備的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)，并采用當(dāng)前能耗預(yù)測模型對當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行能耗預(yù)測，得到電力設(shè)備的當(dāng)前能耗預(yù)測結(jié)果；根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)、當(dāng)前能耗預(yù)測結(jié)果、以及目標(biāo)樣本...
  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的供應(yīng)鏈多維波動預(yù)測與庫存優(yōu)化方法，涉及供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，包括通過獲取多維數(shù)據(jù)并預(yù)處理生成標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)序數(shù)據(jù)集和知識圖譜，采用小波變換進(jìn)行多尺度分解提取波動特征，結(jié)合圖注意力網(wǎng)絡(luò)和多頭自注意力機(jī)制構(gòu)建狀態(tài)矩陣，基于歷...
  • 本申請公開了一種事實(shí)驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于基于大模型與預(yù)設(shè)多智能體證偽系統(tǒng)構(gòu)建的事實(shí)驗(yàn)證系統(tǒng)，包括：基于大模型對接收到的待處理信息進(jìn)行解析，利用得到的信息解析結(jié)果確定與待處理信息對應(yīng)的待驗(yàn)證假設(shè)；基于大模...
  • 本發(fā)明提供了一種大語言模型的方法與裝置，其方法包括以下步驟：步驟一、獲取指定行業(yè)的資料數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，構(gòu)建專業(yè)知識庫。本發(fā)明通過獲取指定行業(yè)資料構(gòu)建專業(yè)知識庫，將用戶問題文本和身份信息進(jìn)行向量化，計(jì)算與知識庫中知識塊向量的余弦相似度以檢索行...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于動態(tài)資源分配與知識蒸餾的高效大模型訓(xùn)練優(yōu)化方法。其包括如下步驟：識別學(xué)生模型的知識瓶頸層，通過計(jì)算教師和學(xué)生模型在知識瓶頸層上的注意力分布的差異得到KL散度，并將KL散度作為蒸餾損失項(xiàng)，然后獲取...
  • 本發(fā)明提出一種基于貝葉斯優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕量化及FPGA高效部署方法。先選邊緣應(yīng)用數(shù)據(jù)集與基準(zhǔn)模型，采用L1正則化稀疏參數(shù)，剪枝后重新恢復(fù)模型性能。接著明確卷積層和全連接層量化范圍與位寬，用貝葉斯優(yōu)化找最優(yōu)量化方案。借助hls4ml庫將輕量化...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的條碼增強(qiáng)圖像處理方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取訓(xùn)練集和初始模型；訓(xùn)練集包括多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括樣本矩陣條碼圖像及其對應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)；初始模型是由生成器模型和判別器模型構(gòu)建生成的對抗網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)初始模型和目...
  • 本申請公開了一種大語言模型幻覺消除方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)目標(biāo)名詞間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建各目標(biāo)名詞間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)獲取各目標(biāo)名詞對應(yīng)的關(guān)聯(lián)路徑；從各關(guān)聯(lián)路徑中確定參考路徑，獲取各關(guān)聯(lián)路徑對應(yīng)的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于新聞情感和寫作風(fēng)格的大模型偽造信息檢測方法，包括以下步驟：收集原始新聞文本，利用生成器LLM生成帶有情感色彩和不同寫作風(fēng)格的生成新聞文本，新聞判別器LLM根據(jù)生成新聞文本推理判斷得到新聞?wù)婕俚淖畛躅A(yù)測結(jié)果，并在生成器LL...
  • 本發(fā)明涉及制造工藝優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電路板阻抗的校準(zhǔn)方法、系統(tǒng)，所述方法包括：獲取電路板設(shè)計(jì)參數(shù)；根據(jù)電路板設(shè)計(jì)參數(shù)，建立初始阻抗模型；對初始阻抗模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，得到修正阻抗模型；對修正阻抗模型進(jìn)行誤差分析，得到初始阻抗預(yù)測值；對初...
  • 本發(fā)明涉及電氣絕緣測試技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于玻璃纖維套管的防電壓擊穿測試方法及系統(tǒng)，包括：計(jì)算玻璃纖維套管對應(yīng)的質(zhì)量指標(biāo)值，構(gòu)建玻璃纖維套管對應(yīng)的等效電路模型，對等效電路模型進(jìn)行電場仿真前置處理，得到目標(biāo)等效電路，對目標(biāo)等效電路進(jìn)行電場仿...
  • 本發(fā)明提供的基于多塊結(jié)構(gòu)網(wǎng)格并行計(jì)算的燃燒流場后處理方法及裝置，包括：對待進(jìn)行數(shù)值仿真的燃燒室進(jìn)行空間結(jié)構(gòu)建模再網(wǎng)格化，得到燃燒室三維構(gòu)型的結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，并對結(jié)構(gòu)網(wǎng)格進(jìn)行矩形分區(qū)處理；采用數(shù)值模擬方法對分區(qū)后的結(jié)構(gòu)網(wǎng)格進(jìn)行并行分區(qū)數(shù)值仿真處理，...
  • 本發(fā)明提供了一種除塵設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，除塵設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，包括：基于獲取的除塵設(shè)備結(jié)構(gòu)與粒子噴射位置，建立流體模型；對流體模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到網(wǎng)格；設(shè)置除塵設(shè)備的進(jìn)出口邊界條件；選擇湍流模型和DPM模型；基于...
  • 本發(fā)明具體涉及一種重水堆壓力管徑向蠕變的預(yù)測方法，屬于核反應(yīng)堆物理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：步驟1、計(jì)算重水堆每個(gè)燃料通道壓力管每個(gè)燃料棒束處的徑向蠕變速率；步驟2、計(jì)算重水堆每個(gè)燃料通道壓力管每個(gè)燃料棒束處的平均內(nèi)徑預(yù)測值；步驟3、以重水堆每...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)沉積微相預(yù)測方法，具體方法包括：將沉積模式、相序組合規(guī)律等地質(zhì)約束條件轉(zhuǎn)化為可嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則化張量；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合架構(gòu)，同步提取沉積微相的局部微觀特征與區(qū)域宏觀展布模式；基于預(yù)...
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