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知识产权简介:本发明创新性地提出了一种时间序列修补模型，该模型能有效表示不完整片段的特征并学习它们之间的关系，实现了对于不完整序列长期依赖关系的挖掘和对连续缺失数据的修补。首先，本发明引入了一种偏注意力机制，该机制包含两个额外的$key$和$value$向量以及可学习的位置嵌入向量，用于稳定且有效地表征不完整片段。同时，本发明采用一种重叠式重建方法，以有效学习准确修补序列所需的片段内部和片段间的依赖关系。实验结果验证了本发明在各种连续缺失条件下的整体性能。该发明在连续缺失数据的修补精度方面分别优于最先进的七个时间序列修补和预测模型约15.4%和14.7%。
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知识产权简介:本发明涉及一种适用于RDMA网络的远程容器快速启动系统，该系统首先在内核对容器的当前执行状态进行快照，然后根据快照生成容器描述符；当另一台机器需要远程启动容器时，该机器首先初始化一个空的容器，使用RDMA将描述符读回，并根据标识设置空容器的隔离环境；然后，将空容器的内存映射到远程机器快照的内存，完成容器启动；在容器运行过程中，如果访问内存映射到远端，则使用RDMA从快照机器中读回。与现有技术相比，本发明具有网络数据传输量少，按需恢复容器内存状态，避免与文件系统交互的开销等特点。
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知识产权简介:一种基于双模态反应表征架构及扩散模型的化学反应能垒与过渡态联合预测方法，旨在解决现有机器学习模型在过渡态预测中对精确几何信息依赖高和反应表征能力不足的挑战。本方法通过自动化数据标准化预处理模块，生成包含三维几何信息和原子映射对齐关系的标准输入数据。随后，构建双模态反应表征骨架，该骨架利用等变图编码器增强对三维几何信息的感知，并采用经过自监督预训练的序列编码器捕获全局化学上下文信息。通过跨模态对齐融合模块，将两种模态信息高效融合，形成统一的反应表示。基于该统一表示，本方法通过下游回归预测网络进行高精度的化学反应能垒预测，并利用等变扩散模型生成过渡态原子坐标结构。本系统整合了自动化评测模块，对能垒指标和过渡态结构进行效果评估。本申请有效提高了模型在小规模过渡态数据集上的泛化能力，为计算化学和药物设计提供了高效且准确的预测工具。
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知识产权简介:与移动设备进行语音交互已经成为主流的交互方式之一，然而现有的在移动设备上应用的语音增强算法仍有种种缺陷。基于纯音频的语音增强方法无法解决复杂的环境噪声，比如低信噪比噪声或者多说话人环境；基于多模态的语音增强方法通过引入额外的模态信息来解决复杂的噪声问题，但是由于额外模态的限制，需要用户以特定的姿势持有移动设备，限制了用户与移动设备之间的交互性。本发明提出了一种新的语音增强范式，旨在解决这些问题。本发明在基于超声波语音增强方法的基础上，设计了一个存储超声波记忆的语音增强网络，并学习音频和超声波模态之间的相互关系。在推理过程中，该语音增强网络仅需要噪声音频作为输入，并且能够从音频输入中回忆起超声波表征，以实现不需要真实超声波信号的多模态语音增强。此外，本发明在推理过程中融合了说话人特征向量，避免在信噪比较低时，记忆模块功能的退化，并进一步增强性能。本发明通过上述设计，既可以解决复杂环境噪声问题，又保证了交互性。
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知识产权简介:本发明提供了一种内表面光滑的LPBF镁合金组织工程支架制备方法及系统，包括：步骤S1：对多孔支架进行扫描，筛选出最致密的填充扫描参数；所述扫描包括单道次轮廓扫描和单次填充扫描；步骤S2：根据最致密的填充扫描参数，优化轮廓扫描策略；步骤S3：获取对应的熔池尺寸，使用优化后的轮廓扫描策略调整光斑补偿值；步骤S4：基于轮廓扫描策略及调整后的光斑补偿值制备镁合金组织工程支架。本发明能在制备过程中原位消除复杂多孔结构的内部严重影响内表面粗糙度和支架性能的粘粉和挂渣缺陷，提高了多孔支架的流通性、疲劳和耐腐蚀性能，简化繁琐后处理流程，降低了生产成本，实现了绿色生产的理念。
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知识产权简介:本发明针对核石墨材料"损伤长期累积、断裂瞬时爆发"的跨时间尺度特性,提出了一种创新的双光路协同测量系统。该系统突破了传统方案中低速相机无法捕捉瞬时断裂、高速相机存储能力不足的技术瓶颈。 系统采用7:3分光比的立方分光镜,将观测光路分为两路:低速相机以较低帧率连续记录整个加载过程的损伤演化,高速相机通过智能触发机制仅在裂纹扩展时启动高帧率采集。创新性的灰度突变触发算法结合连通域验证,实现了断裂事件的精准自动捕捉。通过棋盘格标定完成双相机空间坐标统一,确保数据融合的空间一致性。 变形场解析采用物理信息神经网络驱动的数字图像相关方法(PINN-DIC),克服了传统方法在边界和裂纹区域的计算缺陷,实现全域高精度测量。融合低速相机的应变集中演化数据与高速相机的裂纹扩展参数,成功建立"损伤累积-断裂失效"的完整关联机制。 该系统为核石墨材料损伤断裂机制研究提供了可靠实验手段,对反应堆安全设计与寿命评估具有重要价值,同时为准脆性材料的跨尺度力学行为研究提供了技术参考。
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知识产权简介:本发明涉及一种基于对抗攻击的深度学习模型弱标签漏洞挖掘方法及系统。该方法使用任意对抗攻击算法挖掘人工智能分类模型的漏洞标签，并使用其他对抗攻击方法对漏洞标签进行目标对抗攻击的成功率变化验证模型漏洞性。方法一共分为三个阶段进行：选取任意对抗攻击算法进行变幅度对抗样本攻击，根据攻击结果提取易转移标签与脆弱标签，更换其他对抗攻击算法对两类标签进行攻击。本方法创新性提出并验证使用任意一种对抗攻击算法得到的结果在使用其他攻击算法时具有迁移性，在公开模型上进行了实验，验证了本方法能有效提取模型漏洞标签，是一种全流程的挖掘模型漏洞挖掘方法，具有通用性、效果好、可解释性强等优势特点，在人工智能分类领域具有实际应用价值。
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知识产权简介:本发明提供了一种针对单机键值索引的轻量级负载均衡设计方法及系统，包括：一，将单机键值索引划分配到多个数据分区中，被各CPU核独占访问，防止键值索引的数据结构上出现数据竞争；二，通过基于队列长度阈值的策略检测负载不均衡现象，触发负载重均衡机制以使得负载再次均衡；三，在各数据分区负载不均衡的情况下，对处于热点区域的数据结构轻量级的切分成均衡的两个部分，并将其中一个部分重新分配到另一个CPU核上，完成高效的负载重均衡机制。本发明设计了高效的负载均衡策略和机制，提升了单机键值索引的性能和可扩展性。
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知识产权简介:本发明公开了一种基于扫描隧道谱的拓扑量子比特读取器件及方法。通过在拓扑绝缘体上图案化蒸镀超导岛及超导量子点，构建马约拉纳零能模的融合位点即拓扑量子比特的读取器件。拓扑量子比特的读取方法包括以下步骤：通过扫描隧道显微镜针尖施加脉冲电压，初始化超导量子点的电荷态；在双超导岛边缘诱导出马约拉纳零能模并使其在超导量子点处融合，并通过扫描隧道谱验证其非阿贝尔统计特性；再次初始化电荷态，在马约拉纳零能模编织后通过扫描隧道谱读取拓扑量子比特状态。当多个拓扑量子比特读取器件连接到同一编织区域时，设置读取隔离区实现拓扑量子比特读取器件与编织区域的受控连接与隔离。该发明有利于实现拓扑量子计算的器件规模化及应用。
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知识产权简介:本发明公开了一种云边融合场景下的数据索引、数据迁移和数据管理方案，该方案中边缘节点端包含收集任务部署模块、数据收集线程模块和数据迁移模块来完成数据收集、数据查询与数据迁移，只上传基于压缩的迷你罗塞塔过滤器的数据摘要信息至数据云中心端以构建全局数据索引，同时边缘节点端部署了负载感知的数据迁移方案。云数据中心端包含数据流元数据管理模块和全局索引管理模块通过网络与所有边缘节点进行连接，具有足够存储、计算资源来进行数据存储和处理查询请求，负责存储管理元数据同时也提供查询与数据迁移服务。通过本发明设计的数据管理方案，可以一定程度上减少数据收集的网络传输开销，同时提供了全局数据范围查找的能力，可以保证服务稳定，提高了服务质量。
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