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最新專利技術(shù)
  • 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(biāo)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(biāo)區(qū)域，所述定位芯片內(nèi)置在移動設(shè)備或者貨架標(biāo)簽中，所述定位芯片根據(jù)所述定位基站獲得自身的...
  • 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(jìn)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(yù)設(shè)排...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于天基分布式AI算力的模型訓(xùn)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...
  • 本發(fā)明公開一種基于Sense?Switch型pFLASH的混合精度存算控制電路，包括NOR FLASH型SSpF存算陣列、混合精度陣列控制器、混合精度移位加法器與AD模塊。NOR FLASH型SSpF存算陣列用于實現(xiàn)卷積運算；混合精度陣列控...
  • 本發(fā)明公開了輕量化自然語言處理大模型訓(xùn)練方法；包括如下步驟，獲得處理語言數(shù)據(jù)；得到已標(biāo)注的增強(qiáng)數(shù)據(jù)集；通過語義復(fù)雜度動態(tài)激活子網(wǎng)絡(luò)的稀疏化機(jī)制，計算得到激活掩碼；通過激活掩碼的參數(shù)敏感度生成量化位寬；對混合精度量化策略進(jìn)行交叉反饋調(diào)節(jié)；對訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于事理圖譜的邊境事件預(yù)測方法，包括：根據(jù)歷史事件集族，建立事理圖譜，并統(tǒng)計事理圖譜中每個事件類型對應(yīng)的后續(xù)事件類型發(fā)生的先驗概率；基于每個事件類型對應(yīng)的后續(xù)事件類型發(fā)生的先驗概率，對事理圖譜中的關(guān)系進(jìn)行剪枝操作，并獲取剪枝...
  • 本發(fā)明涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，具體為用于名老中醫(yī)經(jīng)驗活態(tài)傳承的數(shù)字人知識圖譜構(gòu)建方法，包括以下步驟，獲取中醫(yī)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對文獻(xiàn)進(jìn)行逐句拆解，將連續(xù)語句切割為獨立的詞匯單元，標(biāo)注每個詞匯在句子中的語法作用，通過分析相鄰詞匯間的組合規(guī)律，識別文本中...
  • 本發(fā)明涉及一種基于薛定諤化的量子預(yù)處理方法，方法包括：將待求解的偏微分方程進(jìn)行有限元離散的BPX多水平預(yù)處理，構(gòu)造預(yù)處理系統(tǒng)對應(yīng)的量子塊編碼，得到量子預(yù)處理線性代數(shù)方程組；將量子預(yù)處理線性代數(shù)方程組的求解轉(zhuǎn)化為線性常微分方程組的穩(wěn)態(tài)解求解；...
  • 本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，實施例具體公開了一種切花月季“蜜桃雪山”花期及品質(zhì)預(yù)測模型的構(gòu)建方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：通過帶物聯(lián)網(wǎng)的傳感器收集栽種切花月季“蜜桃雪山”的溫室內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)；將傳感器采集的所述內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)一步細(xì)分和處理...
  • 本申請涉及生產(chǎn)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種無毒家用消毒液的生產(chǎn)監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取家用消毒液的參數(shù)配置組，定義評估家用消毒液質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，并對每個生產(chǎn)批次的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行測量獲得歷史測量數(shù)據(jù)，對歷史配置數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，獲得關(guān)鍵...
  • 本發(fā)明提出了基于分布式的工業(yè)園區(qū)大氣污染排放總量計算方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有總量模擬技術(shù)只能針對單一目標(biāo)進(jìn)行核算、核算效率低、無法進(jìn)行大規(guī)模動態(tài)核算等問題，其方法步驟包括：S1、基于工業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)信息和數(shù)據(jù)，配置形成JSON格式的標(biāo)準(zhǔn)配置文件并...
  • 本發(fā)明涉及抽蓄規(guī)劃選點技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于層次聚類與并行計算的抽水蓄能站址快速普選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過獲取目標(biāo)選點區(qū)域的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，并對所述數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到候選點信息；其中，所述候選點信息包括候選點數(shù)據(jù)集和候選點...
  • 本申請?zhí)峁┮环N多業(yè)務(wù)場景融合下四向穿梭車系統(tǒng)調(diào)度方法及設(shè)備。從一個工程實際中涉及到的四向車系統(tǒng)出發(fā)，結(jié)合其中出現(xiàn)的雙向站臺，單臺提升機(jī)，多輛四向車、鏈?zhǔn)綑C(jī)緩存等約束，分別提出雙向站臺自動切換策略，單個提升機(jī)下車輛路徑?jīng)_突避障策略，多四向車的...
  • 本公開提供了一種公共交通車輛調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備、存儲介質(zhì)，屬于調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標(biāo)路段的第一數(shù)據(jù)和目標(biāo)路段的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測目標(biāo)路段的第二數(shù)據(jù)；其中，第一數(shù)據(jù)為目標(biāo)路段在當(dāng)前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的交通數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)為第一時長內(nèi)的...
  • 本申請涉及工單分配的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種等保業(yè)務(wù)工單自動分配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理工單以及分配小組信息，根據(jù)待處理工單確定工單類型、工單處理周期以及工單處理內(nèi)容，根據(jù)工單類型對分配小組信息進(jìn)行篩選，得到匹配小組信息，基于...
  • 本發(fā)明公開船舶通航氣象災(zāi)害風(fēng)險預(yù)報方法及裝置，涉及海上交通氣象影響預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，以解決船舶通航氣象災(zāi)害風(fēng)險預(yù)報針對性較差的技術(shù)問題。方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的水文氣象預(yù)報數(shù)據(jù)；水文氣象預(yù)報數(shù)據(jù)為實時動態(tài)更新的對于未來時段的氣象要素預(yù)報；獲取預(yù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的家居板材余料數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：干擾特征獲取模塊：采集車間不同位置和時間段的電磁干擾信號數(shù)據(jù)，提取出的干擾信號特征，基于一個優(yōu)化后的聚類操作過程構(gòu)建成干擾特征庫；采集陣列優(yōu)化模塊：設(shè)置數(shù)據(jù)采集天線陣列，通過優(yōu)化算...
  • 本發(fā)明公開了一種流程合規(guī)性審查方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于流程合規(guī)審查技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先對待審查文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到處理后的待審查文本數(shù)據(jù)；基于預(yù)訓(xùn)練AI模型和處理后的待審查文本數(shù)據(jù)構(gòu)建審查邏輯數(shù)據(jù)庫；基于審查邏輯數(shù)據(jù)庫對處理后...
  • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的機(jī)房設(shè)備遠(yuǎn)程運維管理方法及系統(tǒng)，具體表現(xiàn)為利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集機(jī)房設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲取設(shè)備運行歷史數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；通過5G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至云端服務(wù)器；云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗...
  • 本發(fā)明涉及營銷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧營銷預(yù)測方法，包括：基于獲取的若干用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的綜合評估值確定對用戶采取的預(yù)測模式；基于關(guān)鍵詞特征的特征復(fù)雜度表征參數(shù)確定用戶的訴求程度；基于獲取的需求產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)的維度數(shù)量確定...
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