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最新專利技術(shù)
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于天基分布式AI算力的模型訓練系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中，包括若干衛(wèi)星，各衛(wèi)星中部署有算力單元和AI算法部署單元，算力單元中包括分布式算力分配模塊和高速互聯(lián)AI算力模塊；第一AI算法部署單元響應(yīng)于地面用戶設(shè)備發(fā)送的AI算...
  • 本申請?zhí)峁┮环N大語言模型性能優(yōu)化方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及自然語言處理領(lǐng)域。電子設(shè)備通過大語言模型對已生成文本進行處理，得到傳輸至主解碼頭的隱藏狀態(tài)信息；其中，大語言模型還包括與主解碼頭并行的多個從解碼頭，多個從解碼頭之間的預設(shè)排...
  • 本說明書的多個實施例涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電子貨架標簽定位系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括：若干個定位基站、定位芯片及服務(wù)器，若干個所述定位基站分布在目標區(qū)域，所述定位芯片內(nèi)置在移動設(shè)備或者貨架標簽中，所述定位芯片根據(jù)所述定位基站獲得自身的...
  • 本發(fā)明適用于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開了一種回復文本的并行生成方法、終端設(shè)備和存儲介質(zhì)。回復文本的并行生成方法包括：檢測到輸入信息時，生成對話上下文對應(yīng)的全局向量，并生成全局向量對應(yīng)的初始回復序列；將全局向量和初始回復序列輸入到A?G模塊進行并行處...
  • 本申請屬于自然語言處理交叉領(lǐng)域，具體涉及一種基于多模態(tài)學習的視覺?文本協(xié)同摘要生成方法及系統(tǒng)，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)接收模塊，用于并行接收多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)，包括文本數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)；視覺語義理解模塊，采用視覺語義理解模型提取圖像的高層語義特征并生成文本...
  • 本申請涉及電子文檔處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種含有敏感數(shù)據(jù)的電子文檔處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決文本文件的內(nèi)容進行處理時容易被泄露的技術(shù)問題。為此目的，本申請包括：獲取文本文檔；將文本文檔進行轉(zhuǎn)換處理，得到文本內(nèi)容和格式數(shù)據(jù)；將文本內(nèi)...
  • 本發(fā)明實施例中提供了一種芯片設(shè)計布局階段基于LLM的混合尺寸聚類方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：步驟1，根據(jù)互連關(guān)系將線網(wǎng)網(wǎng)表信息轉(zhuǎn)換為無向圖；步驟2，利用社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法獲取無向圖的元件初始聚類結(jié)果；步驟3，將元件初始聚類結(jié)果輸入大語言...
  • 本發(fā)明提供了一種車輛振動能量收集系統(tǒng)的設(shè)計方法，設(shè)計方法包括；獲取振動激勵的頻率變化范圍并布置聲子晶體板，聲子晶體板包括減振聲子晶體和能量收集聲子晶體；根據(jù)頻率變化范圍聲子晶體板中各結(jié)構(gòu)的材料及幾何參數(shù)；確定振動能量收集聲子晶體的分流電路和...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N透平功率的獲取方法和裝置，該方法包括：在試驗工況下對試驗透平進行試驗，獲取由測功機測量出的透平實測功率；在試驗透平完成試驗后，控制試驗透平進入惰轉(zhuǎn)；獲取試驗透平在惰轉(zhuǎn)過程中的轉(zhuǎn)子能量變化率，并基于計算流體力學CFD，獲取試驗...
  • 本發(fā)明涉及防災減災工程技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種泥石流堵江成壩幾何形態(tài)的預測方法及預測模型。所述預測方法，根據(jù)泥石流性質(zhì)、主河水動力條件、邊界阻力、主河形貌、泥石流溝形貌采集原始數(shù)據(jù)，預測泥石流堰塞壩堆積高度、泥石流堰塞壩堆積長度和泥石流堰塞壩...
  • 本發(fā)明涉及一種基于電碳耦合模型的電碳計量檢測方法、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：采集電力系統(tǒng)電碳數(shù)據(jù)，基于電力系統(tǒng)電碳數(shù)據(jù)構(gòu)建初始電碳耦合模型；對初始電碳耦合模型進行擴展，基于模糊邏輯推理機制對擴展電碳耦合模型進行優(yōu)化，得到優(yōu)化電碳耦合...
  • 本發(fā)明公開了一種智能自適應(yīng)半導體封裝測試優(yōu)化方法，本發(fā)明涉及半導體封裝測試技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1：構(gòu)建量子化拓撲傳感網(wǎng)絡(luò)，通過量子隧穿效應(yīng)介電感知陣列和拓撲光子晶體波導場重構(gòu)技術(shù)，采集測試參數(shù)。該智能自適應(yīng)半導體封裝測試優(yōu)化方法，通過量子拓撲...
  • 本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合驅(qū)動的頁巖油儲層滲透率計算方法、裝置及設(shè)備，涉及油氣勘探領(lǐng)域，其中，該方法包括：構(gòu)建滲透率物理模型，并利用測井數(shù)據(jù)和巖心實驗滲透率數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；從數(shù)據(jù)集中的測井數(shù)據(jù)中篩選出目標測井數(shù)據(jù)；根據(jù)滲透率物理模型和測井數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種多策略聯(lián)合改進的稀疏面陣優(yōu)化方法及系統(tǒng)，方法包括：計算每種初始陣元分布的峰值旁瓣電平，得到當前的最低峰值旁瓣電平和與最低峰值旁瓣電平相應(yīng)的最佳陣元分布，根據(jù)改進蒲公英優(yōu)化算法中的上升階段、下降階段和著陸階段更新陣元位置；啟動...
  • 本發(fā)明提供的門體損傷檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過對門體損傷檢測模型的強化學習，獲取門體損傷識別智能體；利用門體損傷識別智能體對待測門體在預設(shè)時序內(nèi)的開門角度序列和開門力序列進行識別，輸出待測門體的各門...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)過程關(guān)鍵指標監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于動態(tài)機理模型參數(shù)演化的關(guān)鍵工藝指標軟測量方法，本發(fā)明通過建立基于機理模型和GraphTrans模型的嵌入式混合模型，通過GraphTrans模型估計機理模型的參數(shù)，保證了嵌入式混合模型的...
  • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種在線預測場景下航空發(fā)動機剩余壽命不確定性量化方法，該方法獲取航空發(fā)動機在試車及運行過程中訓練數(shù)據(jù)集；基于擴散模型，根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，并結(jié)合表征映射函數(shù)，獲取去噪網(wǎng)絡(luò)模型；采集在線預測場景下存在隨機缺失和...
  • 本發(fā)明公開了一種耦合作物模型與遙感數(shù)據(jù)的水稻產(chǎn)量預測方法，包括基于植被指數(shù)時空數(shù)據(jù)融合算法和約束最小二乘法融合時間增量和空間增量，得到最終組合增量，最終組合增量輸入訓練好的LAI遙感估算模型中，輸出遙感反演LAI指數(shù)，根據(jù)WOFOST模型模...
  • 本發(fā)明提供了一種不連續(xù)級配黏性土DEM模型的系統(tǒng)標定和驗證方法,其包括:(1)DEM模型細觀參數(shù)取值的初步確定;（2）各DEM模型細觀參數(shù)的敏感性分析；（3）結(jié)合敏感性分析結(jié)果，各因素逐步優(yōu)化迭代分析，獲得DEM模型細觀參數(shù)優(yōu)化取值范圍；（...
  • 本發(fā)明公開了一種基于有限元的道路復合地基BIM自動優(yōu)化方法，屬于信息模型領(lǐng)域。該優(yōu)化方法包括：路堤、地層及有關(guān)信息的獲取；確定樁型和樁整體分布類型，設(shè)定樁間距與樁長初值，確定計算斷面處的樁體橫向分布類型；再通過開發(fā)程序調(diào)用有限元讀取參數(shù)化文...
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