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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種芯片設(shè)計(jì)保持時(shí)間違例自動(dòng)修正方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，本發(fā)明方法包括針對(duì)芯片設(shè)計(jì)的保持時(shí)間違例的時(shí)序路徑的終點(diǎn)引腳計(jì)算建立時(shí)間裕量與保持時(shí)間違例值絕對(duì)值之間的比值，根據(jù)該比值是否大于預(yù)設(shè)值K選擇不同插入點(diǎn)插入延遲單元或緩沖單元...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于芯片內(nèi)部對(duì)稱結(jié)構(gòu)的檢查方法及系統(tǒng)，涉及芯片結(jié)構(gòu)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取芯片設(shè)計(jì)中與芯片內(nèi)部對(duì)稱結(jié)構(gòu)相關(guān)的GDS文件；基于所述GDS文件，分別采用設(shè)計(jì)規(guī)則檢查法進(jìn)行第一重檢查、采用圖像差異分析法進(jìn)行第二重檢查、采用多...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)信號(hào)注解方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，方法包括S1、獲取待注解信號(hào)列表；S2、設(shè)置M個(gè)字符串，初始設(shè)置n=1，m=1；S3、獲取Vn，若為空，則執(zhí)行S8，否則，獲取Bn
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種通過(guò)cascode結(jié)構(gòu)減少寄生RC的版圖處理方法，涉及集成電路設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)cascode結(jié)構(gòu)減少寄生RC，提升芯片高頻模塊性能，通過(guò)解析版圖文件提取MOS管和金屬線參數(shù)，利用寄生參數(shù)提取工具生成報(bào)告，并映射生成分...
  • 本申請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)了一種基于組合樹(shù)結(jié)構(gòu)的文檔段落內(nèi)容合并切分方法，包括：S1、利用文檔解析工具獲取文檔內(nèi)容；S2、逐行遍歷文檔內(nèi)容，得到行文本內(nèi)容列表secs；為每行內(nèi)容分配標(biāo)題層級(jí)，獲取層級(jí)識(shí)別結(jié)果列表levels；S3、利用上述得到的行文本內(nèi)容...
  • 本發(fā)明提供一種報(bào)表生成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取若干原始數(shù)據(jù)及與其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽集，標(biāo)簽集包括時(shí)間標(biāo)簽、身份標(biāo)簽及屬性標(biāo)簽，基于標(biāo)簽集對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，以獲取待用數(shù)據(jù)；生成與身份標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的部門(mén)標(biāo)簽，并生成與屬性標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的主屬性標(biāo)簽；基于時(shí)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種基于句法增強(qiáng)的多維向量化文本相似度計(jì)算方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：步驟1，對(duì)輸入文本進(jìn)行分詞和句法分析，得到分詞結(jié)果及其對(duì)應(yīng)的成分標(biāo)簽；步驟2，分別采用WoBERT模型和Transformer的自注意力機(jī)制...
  • 本發(fā)明涉及人工智能和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種智能博弈下運(yùn)籌優(yōu)化算法開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，包括：多層次獎(jiǎng)勵(lì)塑造模塊，引導(dǎo)多智能體在稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境中高效探索和學(xué)習(xí)；信息素間接通信網(wǎng)絡(luò)模塊，實(shí)現(xiàn)低開(kāi)銷(xiāo)的協(xié)作優(yōu)化；智能體角色自適應(yīng)分化模塊，形成協(xié)同互補(bǔ)的自組...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多專(zhuān)家模型下的用戶任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)，包括：根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)得到目標(biāo)用戶的總?cè)蝿?wù)；對(duì)總?cè)蝿?wù)進(jìn)行分解，得到若干子任務(wù)；構(gòu)建多專(zhuān)家模型下；針對(duì)每個(gè)子任務(wù)，執(zhí)行步驟S141?S144，包括：步驟S141，控制門(mén)控網(wǎng)絡(luò)單...
  • 本公開(kāi)提供了一種軌跡預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法以及軌跡預(yù)測(cè)方法，涉及自動(dòng)駕駛和智能交通等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。其中，初始軌跡預(yù)測(cè)模型包括：嵌入層、編碼器和解碼器，該方法包括：利用嵌入層對(duì)樣本車(chē)輛的歷史軌跡信息以及與歷史軌跡信息關(guān)聯(lián)的局部地圖信息進(jìn)行特征...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能芯片的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取待處理的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理提取特征向量，將特征向量通過(guò)時(shí)空編碼器轉(zhuǎn)換為稀疏脈沖序列；通過(guò)最短光路徑傳輸?shù)墓庾用}沖流經(jīng)過(guò)光電轉(zhuǎn)換觸發(fā)憶阻陣列，在憶阻單元中...
  • 本發(fā)明適用于大語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于邊緣設(shè)備的大語(yǔ)言模型優(yōu)化方法和系統(tǒng)，所述方法包括：構(gòu)建邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)；對(duì)邊緣設(shè)備進(jìn)行劃分，得到多個(gè)邊緣設(shè)備集群，提取各個(gè)邊緣設(shè)備的設(shè)備參數(shù)信息；進(jìn)行剪枝處理，得到壓縮模型，對(duì)邊緣設(shè)備集群進(jìn)行資源...
  • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例公開(kāi)了一種C++代碼知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)信息不完整不準(zhǔn)確的問(wèn)題，方法包括：依據(jù)C++項(xiàng)目配置文件構(gòu)建含詳細(xì)編譯參數(shù)的編譯配置文件；基于預(yù)置腳本解析引擎解析編譯配置文件的文件元素...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種推理方法、相關(guān)裝置及推理系統(tǒng)，應(yīng)用于推理加速技術(shù)領(lǐng)域，推理方法包括：云端服務(wù)器通過(guò)對(duì)第一模型進(jìn)行模型蒸餾得到第二模型，通過(guò)復(fù)制第二模型得到影子模型，將第二模型發(fā)送至終端；終端在本地部署第二模型，利用本地的第二模型對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N量子比特映射方法、裝置、芯片、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理、量子計(jì)算領(lǐng)域，該方法包括：獲得量子芯片的至少三個(gè)第一節(jié)點(diǎn)、至少兩個(gè)第一邊、第一邊的錯(cuò)誤率和量子線路的至少三個(gè)第二節(jié)點(diǎn)、至少兩個(gè)第二邊、第二邊的使...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種綜合能源系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制方法及系統(tǒng)，所述方法包括構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)物理模型，并根據(jù)所述綜合能源系統(tǒng)物理模型，獲取綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)所述綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理，采用處理后的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種消防站與國(guó)土空間一體化布局決策支持系統(tǒng)及方法，涉及布局決策支持領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)從建設(shè)成本以及建設(shè)周期兩個(gè)方面進(jìn)行綜合考慮，使得消防站建成后更加滿足多方面要求；通過(guò)對(duì)消防站布局整數(shù)規(guī)劃模型進(jìn)行求解，能解得需要在哪些地方建設(shè)消防...
  • 本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及利用工業(yè)車(chē)輛ADAS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)路徑協(xié)作規(guī)劃的方法。方法包括：獲取當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)工業(yè)車(chē)輛的行駛信息和工作區(qū)域的道路分布，基于行駛信息和道路分布構(gòu)建連通圖，根據(jù)每個(gè)岔口節(jié)點(diǎn)在每次信息采集時(shí)的緊急狀況類(lèi)型、每個(gè)岔...
  • 本發(fā)明涉及一種獲取目標(biāo)滑行路徑的系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：處理器和存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序的存儲(chǔ)器，當(dāng)計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)以下步驟：獲取目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的目標(biāo)航班ID列表和目標(biāo)航班ID列表對(duì)應(yīng)的指定特征信息列表，獲取目標(biāo)航班ID列表對(duì)...
  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的旅游熱度分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取多個(gè)景區(qū)的歷史旅游熱度信息；基于多個(gè)景區(qū)的歷史旅游熱度信息，確定多個(gè)景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；從旅游平臺(tái)獲取多個(gè)景區(qū)的用戶評(píng)價(jià)信息；從旅游平臺(tái)獲取多個(gè)景區(qū)...
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