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  • 本申請屬于飛行器電氣系統(tǒng)設計技術領域，特別涉及一種基于關聯(lián)模型的飛行器電氣系統(tǒng)一體化設計方法。該方法包括：步驟S1、復用飛行器的電氣物理架構(gòu)模型，進行電氣信號和連接器選型，建立二維電氣原理模型；步驟S2、根據(jù)所述二維電氣原理模型，構(gòu)建三維電...
  • 本發(fā)明公開了一種采空區(qū)位于樁端時嵌巖樁承載力計算方法，涉及采空區(qū)地質(zhì)條件下嵌巖樁承載機理分析領域。該方法包括：根據(jù)采空區(qū)現(xiàn)場的地質(zhì)信息，獲取嵌巖樁的幾何信息；選擇樁側(cè)摩阻力和樁端阻力的荷載傳遞模型；并根據(jù)采空區(qū)現(xiàn)場的地質(zhì)信息，結(jié)合力學試驗確...
  • 本發(fā)明提供了一種遠區(qū)電磁脈沖波形仿真方法及系統(tǒng)，該方法通過在LWPC模型計算單頻信號隨路徑分段的波導參數(shù)時，引入國際參考地磁模型、國際參考電離層模型以及國際參考大氣模型，所得到的地磁參數(shù)、電離層電子密度與電子碰撞頻率包含了時空、太陽擾動、地...
  • 本發(fā)明提供了一種稀疏矩陣分布式求解方法、計算機設備及存儲介質(zhì)，用于電路和電磁場的仿真，該方法包括步驟：基于仿真過程中產(chǎn)生的矩陣的消去樹，生成超節(jié)點；根據(jù)所述消去樹和所述超節(jié)點構(gòu)造組裝樹；根據(jù)所述超節(jié)點對應的矩陣的行和列，構(gòu)造波前矩陣；按層遍...
  • 本發(fā)明涉及多相流微通道散熱器技術領域，特別是一種三相流液滴沸騰自發(fā)成核的格子玻爾茲曼數(shù)值模擬方法。可用于微通道散熱器中三相流液滴自發(fā)成核沸騰的數(shù)值模擬，得到微通道散熱器中的精確的三相分布和汽泡運動演化過程，本申請所述方法結(jié)合了改進的相變模型...
  • 本申請公開了一種Modelica代理模型生成方法、設備和介質(zhì)，涉及工程仿真技術領域，該方法包括獲取Modelica目標模型的初始化參數(shù)，并確定初始化參數(shù)的取值范圍和概率分布；根據(jù)初始化參數(shù)的取值范圍和概率分布，構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建LSTM神...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的SAR回波信號仿真方法及系統(tǒng)，涉及雷達信號處理技術領域，該方法通過同心圓算法構(gòu)建同心圓算子，對雷達參數(shù)與場景信息進行預處理，得到初始回波信號，將初始回波信號輸入至深度殘差網(wǎng)絡與迭代數(shù)值優(yōu)化塊中，實施數(shù)據(jù)一致性約...
  • 本發(fā)明涉及利用聲學時差法在河道近河底流量計算方法及系統(tǒng)，其包括以下步驟；步驟一，確定河道換算底部高程；步驟二，利用公式計算每個流層的平均流速，用流速面積法計算每個流層的部分流量qi，累加每個流層的部分流量qi...
  • 本發(fā)明公開了一種適用于濕潤山區(qū)的洪水淹沒計算方法、設備及介質(zhì)，包括：S1.對目標區(qū)域進行子流域劃分，設置模型計算范圍；S2.基于三水源新安江模型框架，構(gòu)建各子流域的集總式水文模型，通過水文相似性分析和各子流域的匯流單位線計算，對水文模型產(chǎn)匯...
  • 本發(fā)明涉及電子設計自動化技術領域，具體公開了一種在電子設計軟件中自動化貼電容的方法，包括：將芯片放置在EDA軟件的板卡中，并對芯片每一個非Dummy的pin進行fanout處理；在自動化工具的用戶界面輸入需要自動貼電容的芯片refdes，多...
  • 本發(fā)明公開了一種處理器核FPGA仿真過程中的狀態(tài)跟蹤定位方法及系統(tǒng)，屬于計算機技術領域，該方法包括：監(jiān)測待驗證的處理器核的關鍵狀態(tài)得到跟蹤數(shù)據(jù)；將跟蹤數(shù)據(jù)還原成跟蹤數(shù)據(jù)幀，對跟蹤數(shù)據(jù)幀處理分析后得到處理器核的異常狀態(tài)的變化序列。該系統(tǒng)包括：...
  • 本發(fā)明涉及文本處理技術領域，具體為一種基于人工智能的航空資料修訂系統(tǒng)，包括：文本獲取單元，所述文本獲取單元用于獲取目標航空資料文本，對所述目標航空資料文本進行分句操作，以得到所述目標航空資料文本的第一子句序列，獲取標準航空資料文本，對所述標...
  • 本發(fā)明提供一種跨文化實體翻譯方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中，該跨文化實體翻譯方法包括：構(gòu)建多語言知識圖譜；所述多語言知識圖譜包括實體名稱、實體描述以及實體間的相互關系；獲取源語言文本，對所述源語言文本進行編碼，得到源語言向量，優(yōu)化所述多語...
  • 本申請?zhí)峁┮环N存內(nèi)計算裝置、方法及電子設備，涉及存內(nèi)計算領域。本申請公開的存內(nèi)計算裝置，包括至少一個存算組塊，存算組塊包括相連接的存算模塊和激活模塊；存算模塊包括第一運算單元和多個存算單元，相同存算模塊內(nèi)的存算單元均與第一運算單元連接；激活...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種混合專家模型的優(yōu)化方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序，其中，方法包括：對目標混合專家模型的各項稀疏化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行稀疏轉(zhuǎn)換，得到結(jié)構(gòu)化稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；對所述結(jié)構(gòu)化稀疏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)排布優(yōu)化；結(jié)合計算芯片的稀疏計算單元對所述目...
  • 本發(fā)明公開了一種混合專家模型的存儲優(yōu)化方法、裝置、設備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：將目標混合專家模型加載至計算芯片中，并獲取目標混合專家模型中的各項稀疏化的模型權(quán)重矩陣；稀疏化的模型權(quán)重矩陣包含多個設定尺寸的壓縮單元，每個壓縮單元包含至少一個...
  • 本發(fā)明涉及聯(lián)邦學習技術領域，具體公開一種具備數(shù)據(jù)感知能力的分層可信聯(lián)邦學習方法，該方法通過分層可信聯(lián)邦學習裝置獲取各客戶端設備學習性能數(shù)據(jù)，并得到各客戶端設備學習性能指標，判斷是否對其進行性能預警，然后分層可信聯(lián)邦學習裝置將各客戶端設備公鑰...
  • 本發(fā)明公開一種基于漸進式知識注入與檢索增強生成的航空航天知識大模型構(gòu)建方法，包括：收集多源知識數(shù)據(jù)并進行預處理，構(gòu)建航空航天領域知識庫；基于DeepSeek?R1?8B模型，采用三階段漸進式混合課程學習框架進行持續(xù)預訓練；通過指令數(shù)據(jù)與知識...
  • 本發(fā)明提供一種架空輸電導線輻射系數(shù)評估方法和系統(tǒng)，步驟A1，獲取預設時間段內(nèi)輸電導線的運行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，運行數(shù)據(jù)包括導線溫度采集值；步驟A2，根據(jù)運行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)建立熱平衡方程；步驟A3，并基于建立的熱平衡方程求解暫態(tài)微分方程以得到導線...
  • 本發(fā)明涉及動物生態(tài)保護技術領域，具體涉及一種野牦牛棲息地適宜性評價方法及裝置和存儲介質(zhì)；該方法不僅根據(jù)野牦牛的生活習性以及野牦牛棲息地的地理因素等，對影響野牦牛棲息地的環(huán)境變量進行了針對性的篩選，從而能夠使MAXENT模型對野牦牛棲息地的適...
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