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								      本發(fā)明提供一種基于孿生技術(shù)的智慧場館數(shù)字駕駛艙及運行管理方法，屬于運行管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：將策略調(diào)整時段在當(dāng)前日期的前期時段中的策略調(diào)整時段作為影響時段，基于影響時段的分布數(shù)據(jù)，確定策略調(diào)整時段不存在功率不足風(fēng)險時，確定區(qū)域中的展品的分...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于循環(huán)水處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種循環(huán)水智慧運行管控方法及系統(tǒng)；方法包括：對多源水質(zhì)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化處理與特征提取，得到水質(zhì)特征參數(shù)集合；基于多源水質(zhì)數(shù)據(jù)和水質(zhì)特征參數(shù)集合對循環(huán)水中氧化型殺菌劑與緩蝕劑間的副反應(yīng)風(fēng)險進行評估，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站施工狀態(tài)進度的監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的對比策略將第一特征圖像與預(yù)設(shè)的各個標(biāo)準特征圖像進行對比，得到當(dāng)前采集時刻所處的目標(biāo)施工階段，并獲取目標(biāo)施工階段所在的目標(biāo)施工優(yōu)先級集合，獲取目標(biāo)施工優(yōu)先級集合中各個...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的工程質(zhì)量分析系統(tǒng)及方法，涉及工程質(zhì)量分析技術(shù)領(lǐng)域，包括工程質(zhì)量分析平臺，所述工程質(zhì)量分析平臺通信連接有如下模塊，其中：多源數(shù)據(jù)融合模塊，用于從施工現(xiàn)場采集包括圖像數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及BIM模型數(shù)據(jù)的多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山巡檢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地下洞室和礦山洞室的無人巡檢方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取礦區(qū)對應(yīng)的地形地貌信息以及地下水分布狀況并進行三維實景建模，生成礦區(qū)三維地圖模型，其中所述礦區(qū)為地下洞室區(qū)域及礦山洞室區(qū)域；通過礦區(qū)三...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的薄膜涂層加工工藝仿真與優(yōu)化系統(tǒng)；由數(shù)據(jù)采集模塊、特征識別與分析模塊、行為數(shù)字孿生模擬模塊、涂層均勻性評估模塊、工藝參數(shù)優(yōu)化模塊及涂層分布預(yù)測模塊組成。通過獲取基材三維粗糙度數(shù)字模型，精確識別微米...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智慧工廠能效優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備，涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于設(shè)備運行參數(shù)、生產(chǎn)計劃信息，收集生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)；構(gòu)建工廠數(shù)字孿生模型，確定設(shè)備啟停時序及能源分配策略；部署邊緣計算節(jié)點，監(jiān)測設(shè)備振動頻譜，生...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┒嗄B(tài)知識圖譜的大模型處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。通過獲取目標(biāo)領(lǐng)域內(nèi)的多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，將不同模態(tài)樣本數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建得到領(lǐng)域特定的多模態(tài)知識圖譜，并基于多模態(tài)知識圖譜生成高質(zhì)量的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使得通用大...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于自適應(yīng)PID?注意力的元學(xué)習(xí)欺詐檢測步長優(yōu)化方法，該方法通過內(nèi)循環(huán)基于PID控制參數(shù)調(diào)整動態(tài)學(xué)習(xí)率，外循環(huán)基于對應(yīng)內(nèi)循環(huán)更新的任務(wù)參數(shù)優(yōu)化PID控制參數(shù)；后續(xù)基于任務(wù)參數(shù)初始化后的元學(xué)習(xí)框架對新型欺詐任務(wù)的動態(tài)學(xué)習(xí)率進行迭...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于大語言模型端側(cè)部署的迭代式量化感知訓(xùn)練方法，可應(yīng)用于大語言模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過比例調(diào)度器按訓(xùn)練階段動態(tài)分配權(quán)重量化比例，避免對關(guān)鍵參數(shù)的過度壓縮，減少端側(cè)設(shè)備因低精度計算導(dǎo)致的性能損失；通過布爾型掩碼矩陣選擇性...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于節(jié)點融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，采用符號區(qū)間傳播方法計算出節(jié)點的取值區(qū)間，依據(jù)每個節(jié)點的區(qū)間計算出節(jié)點之間的相近程度，選取相近節(jié)點進行融合從而降低誤差，同時以節(jié)點區(qū)間為參照，對融合過程中的誤差進行量化。本發(fā)明提出一種...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種RFID手持閱讀器組網(wǎng)定位系統(tǒng)，包括：手持式RFID閱讀器，RFID標(biāo)簽，無線設(shè)備，運算服務(wù)器；手持式RFID閱讀器分別與RFID標(biāo)簽、無線設(shè)備、運算服務(wù)器無線通信，RFID標(biāo)簽與無線設(shè)備無線通信；手持式RFID閱讀器發(fā)射射頻...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的接口管理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的接口管理方法包括：解析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的設(shè)計文本，得到設(shè)計文本的語義標(biāo)簽；根據(jù)語義標(biāo)簽和預(yù)存的第一提示詞，構(gòu)建第一提示數(shù)據(jù)；根據(jù)第一提示數(shù)據(jù)，基于預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于多模態(tài)增強的中文拼寫糾錯方法，通過構(gòu)建語義、視覺、聽覺感知模塊，提取待糾錯文本中的語義、視覺、聽覺感知特征向量，實現(xiàn)深度融合多模態(tài)信息檢錯，顯著提升檢錯效果。并且在通過檢錯網(wǎng)絡(luò)獲得檢錯標(biāo)簽后...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的企業(yè)門戶內(nèi)容智能解析方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對發(fā)布內(nèi)容元數(shù)據(jù)進行多模態(tài)內(nèi)容解析，以得到結(jié)構(gòu)化語義信息；通過實體融合的圖譜屬性定義，以得到初始邊權(quán)重的知識圖譜；對初始邊權(quán)重的知識圖譜進行多...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于合同文本比對領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)特征融合的合同文本智能比對方法及系統(tǒng)，獲取需要比對的兩份合同文本，對各合同文本進行預(yù)處理，生成語義向量；計算兩份合同文本的語義向量之間的表面相似度、邏輯一致性和法律效力等效性；分別提取合同文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種法律文本生成方法及系統(tǒng)，方法包括獲取法律文本的輸入文檔，對輸入文檔進行可編輯判斷，以得到第一判斷結(jié)果，對第一判斷結(jié)果進行驗證，以得到第二判斷結(jié)果；若第二判斷結(jié)果為輸入文檔為可編輯PDF，則對輸入文檔進行信息提取與組合，以得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種內(nèi)容生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：按照預(yù)設(shè)時間周期獲取熱點事件；對所述熱點事件進行多層級風(fēng)險要素識別，確定包含風(fēng)險要素的熱點事件；針對每一預(yù)測結(jié)果為有風(fēng)險要素的熱點事件，基于所述熱點事件的情緒向量和主題向量...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及高壓PCB設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種基于大模型的高壓PCB電流路徑優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：S2、利用電氣仿真模型根據(jù)電氣參數(shù)和布局信息獲取電流分布；S3、根據(jù)電流分布、過孔陣列的電阻率和PCB基板的導(dǎo)熱系數(shù)獲取溫度場...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N用于集成電路的繞線方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：S1，從所述多個負載點中識別距驅(qū)動點的曼哈頓距離最大的最遠負載點；S2，在最遠負載點所在象限內(nèi)繪制距原點距離為m的曼哈頓等距線，并在其他三個象限內(nèi)繪制鏡像，形成正方形；S3...
								
        
							
        
							
						
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