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  • 本發(fā)明公開了一種自動化物流場景下基于Transformer的多機器人協(xié)同工作方法及系統(tǒng)，包括：每個機器人獲取當前環(huán)境的一個不完全觀測信息，分別進行時序建模、空間建模，生成Q值，選擇動作以及獲得獎勵值。并且在這過程中將每個機器人的不完全觀測信...
  • 本發(fā)明公開了一種供應鏈數(shù)據(jù)與模型的映射方法、集成方法及系統(tǒng)，包括獲取供應鏈各節(jié)點的各業(yè)務數(shù)據(jù)信息，業(yè)務數(shù)據(jù)信息包括業(yè)務活動和數(shù)據(jù)流向；根據(jù)業(yè)務數(shù)據(jù)信息構建業(yè)務數(shù)據(jù)流圖；根據(jù)業(yè)務數(shù)據(jù)流圖構建業(yè)務有向圖，獲得業(yè)務有向圖集；獲取模型的目標有向圖，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的學習興趣評估方法及系統(tǒng)，包括：首先從多社交平臺獲取初始用戶多層次身份信息，經(jīng)基于模式聚類與情感傾向分析雙重驗證機制訓練的身份評估大模型得出身份標簽，標記青少年用戶。再把青少年用戶分入測試與參考群體，以不同學習內(nèi)容...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能評估電力系統(tǒng)新能源利用率的方法及系統(tǒng)，屬于新能源電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度運行技術領域。本發(fā)明方法，包括：根據(jù)新能源電力系統(tǒng)各類電源及電網(wǎng)的運行特性，構建用于新能源電力系統(tǒng)運行環(huán)境模擬的數(shù)學模型；基于所述數(shù)學模型，對新能源...
  • 本發(fā)明適用于災害預警技術領域，尤其涉及一種風光抽蓄電站氣象災害預警方法及系統(tǒng)，所述方法包括：劃定所述風光抽蓄電站的控制區(qū)域，獲取以所述控制區(qū)域為對象的區(qū)域氣象數(shù)據(jù)，并切分為若干個要素，抽取出風險因子，遍歷出所述風險因子的出現(xiàn)時間，并為所述出...
  • 本公開實施例是關于一種問答處理方法及裝置、計算機程序產(chǎn)品、計算機可讀存儲介質(zhì)、電子設備，涉及計算機技術領域，該方法包括：確定問題對應的外部語料；從所述外部語料中提取文本信息，并將所述文本信息添加至稀疏時序知識圖譜；從所述稀疏時序知識圖譜的文...
  • 本發(fā)明公開了一種基于蜜點情報與鄰域特征非線性交互的節(jié)點特征構造方法，首先獲取原始溯源圖并基于盾立方進行數(shù)據(jù)篩選得到良性溯源圖；使用良性溯源圖進行特征提取訓練得到訓練后的特征提取器；使用該特征提取器提取原始溯源圖中每一節(jié)點的初始特征向量；然后...
  • 本發(fā)明公開了一種基于類別邊界不確定性的關系型知識蒸餾方法。1)一張圖像同時分別經(jīng)過兩個網(wǎng)絡分支的特征編碼器得到中間特征圖譜，再經(jīng)解碼器得到最后的分割預測圖譜；2)基于步驟1)得到的中間特征圖譜，計算特征級的一致性蒸餾損失；3)基于步驟1)得...
  • 本發(fā)明涉及一種提升多模態(tài)模型細顆粒度判別能力的微調(diào)優(yōu)化方法，屬于人工智能領域。本發(fā)明通過對微調(diào)階段的圖像編碼器通道引入ArcFace的角度邊界輔助損失來優(yōu)化圖像和文本的聯(lián)合表示學習。該方法包括預訓練和微調(diào)兩個階段，預訓練階段使用在大規(guī)模圖像...
  • 本發(fā)明主要用于圖像處理技術領域。本發(fā)明公開了一種回歸分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡行為解析方法、裝置、設備及介質(zhì)，該方法包括：首先，將輸入圖像送入回歸分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡得到期望輸出。接著，以隨機初始化的方式創(chuàng)建種群矩陣，每個個體都是一個二值濾波器。通過預設...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N激光選區(qū)熔化過程的飛濺行為模擬方法及設備、介質(zhì)，屬于金屬材料增材技術領域。該方法包括：通過流體動力學模擬實驗所用的成形腔內(nèi)的流場，形成模擬流場；根據(jù)飛濺實驗圖像，確定實驗濺射的粒子參數(shù)，根據(jù)粒子參數(shù)，確定粒子模擬噴射的初始條...
  • 本發(fā)明涉及核電廠安全殼貫穿件密封失效的評價方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設備，包括：確定待評價安全殼貫穿件的可靠性數(shù)據(jù)分析的樣本空間；基于樣本空間對待評價安全殼貫穿件的失效概率特征進行分析，以判斷待評價安全殼貫穿件的密封失效是否具備相關性；若不...
  • 本發(fā)明提供了確定高酸值環(huán)烷基原油破乳主控因素的方法。該方法包括：獲取使用目標破乳劑進行不同性質(zhì)地層中不同物性高酸值環(huán)烷基原油破乳的破乳數(shù)據(jù)，并將破乳數(shù)據(jù)歸一化到同一區(qū)間；基于歸一化后的破乳數(shù)據(jù)，得到破乳效果多元回歸模型、破乳效果嶺回歸模型、...
  • 一種基于mRMR和PO?LightGBM的光伏故障診斷方法，包括以下步驟：構建光伏故障仿真模型，提取原始故障特征組；基于mRMR算法對原始故障特征組篩選，初選出對預測效果有顯著影響的故障特征組；構建PO?LightGBM模型，對步驟2中的故...
  • 本發(fā)明公開了一種鋰電池SOC端云協(xié)同深度學習估計方法及系統(tǒng)，涉及電池管控技術領域，包括：從云端獲取電池充電循環(huán)過程數(shù)據(jù)，利用反向安時積分方法校正SOC，并通過自動標簽化生成自監(jiān)督SOC估計訓練數(shù)據(jù)；構建CGRM模型，結合CNN學習器的特征提...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應弧度水文纜道吊箱及其水流流速精準測量方法，涉及水文測量技術領域，旨在解決當前纜索因地形和重量因素而導致掛載感應器在作業(yè)時出現(xiàn)深度偏差和角度偏差，進而對測量結果的精確度產(chǎn)生不利影響的技術問題，包括用于水文數(shù)據(jù)傳輸和檢測姿...
  • 本發(fā)明屬于應力腐蝕開裂預測模擬技術領域，提供一種基于演化物質(zhì)傳輸模型與Irwin小范圍屈服理論的應力分布模型的應力腐蝕開裂全過程高效預測方法，包括以下步驟：完成前兩部分理論推導以及建模后設計基于該數(shù)學模型的MATLAB程序，并通過無量綱化的...
  • 本發(fā)明公開了一種計算環(huán)境疲勞修正因子轉(zhuǎn)換應變率的方法，基于疲勞計算中瞬態(tài)組合的峰值應力和谷值應力，計算平均應變率和應變范圍，通過加權得到各組合下環(huán)境疲勞修正因子。其通過考慮應力變化歷程中的峰值和谷值，能夠考慮結構的應力歷程對環(huán)境疲勞修正因子...
  • 本發(fā)明提供了一種基于環(huán)境損傷模型的腐蝕疲勞裂紋擴展壽命預測方法，根據(jù)考慮最大應力和塑性應變的作用的疲勞損傷模型以及環(huán)境因子Cenv的影響，建立腐蝕疲勞損傷模型。利用低周疲勞試樣和緊湊拉伸試樣開展低周疲勞試驗和腐蝕疲勞裂...
  • 本發(fā)明涉及機器人評估技術領域，公開了一種基于最小場景的機器人評估方法，包括：定義最小場景環(huán)境參數(shù)，完成最小場景的搭建；設定所述最小場景下的評估指標，在所述最小場景的基礎上對機器人進行測試，獲取該最小場景所對應評估指標所需要相關的測試數(shù)據(jù)，并...
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