多模態(tài)多跳問答需要跨越多個證據(jù)片段(文本和圖像)進行推理。然而，大多數(shù)現(xiàn)有的方法常常依賴于推理捷徑，例如通過問題與單個詞語匹配來定位答案，這不僅降低了這些方法的性能，還削弱了它們的可信度。為了解決這個問題，本發(fā)明提出了一種基于提示的推理...

本發(fā)明屬于打印電磁材料技術領域，具體為一種噴墨打印柔性電磁超材料的制備裝置，包括：機架，機架內部固定連接連接有支撐平臺，支撐平臺上表面固定連接有支撐架；原料卷，原料卷與支撐平臺之間設有用于固定原料卷的放卷機構；噴墨打印機本體，噴墨打印機...

本發(fā)明公開了一種無約束的訓練后量化圖像分類方法，對于訓練好的圖像分類Transformer模型，根據(jù)實際需要確定需要量化的網(wǎng)絡層，確定待量化特征和待量化權重，先采用均勻量化求解得到每層網(wǎng)絡層權重的量化值和量化邊界，然后在校準階段獲取實際...

本發(fā)明提供了一種快速自驅動防覆冰材料及制備方法，包括至少兩種材料形成的模量跨度，垂直于基底方向為Z軸，沿Z軸方向分布的上“硬(高模量材料)”下“軟(低模量材料)”結構；所述大面積快速自驅動防冰覆材料表面具有微結構(微米尺度或納米尺度的，...

本發(fā)明涉及無線電偵測技術領域，特別是涉及一種集成偵察和干擾一體的多通道寬帶射頻微系統(tǒng)，包括：射頻收發(fā)電路、供電電路、放大器、濾波器，以及接口和天線，其中，所述接口用于與外部連接，所述射頻收發(fā)電路用于接收外部寬帶無線電信號和發(fā)射寬帶干擾信...

本發(fā)明為考慮有向圖中節(jié)點多樣性的圖表示學習方法。許多有向圖神經網(wǎng)絡(DGNNs)方法在處理每個節(jié)點的鄰居集時對出邊鄰居集和入邊鄰居集進行相同的處理，而沒有考慮有向圖中節(jié)點的多樣性，因此通常無法自適應地從不同方向的鄰居中獲取適當?shù)男畔ⅰ?..

本發(fā)明公開了一種簡單的無監(jiān)督圖表示學習方法，以進行有效且高效的對比學習。具體來說，方法中提出的多重損失函數(shù)利用了結構信息和鄰域信息之間的互補性來擴大類間差異，并增加了一個上界損失，以實現(xiàn)正樣本表示與錨點之間的有限距離，從而減少類內差異。...

本發(fā)明公開了一種基于二氧化釩的動態(tài)可調全息超表面，屬于光學全息顯示技術領域。本發(fā)明所述全息超表面包括水平方向周期排布的全息超表面單元；全息超表面單元包括硅基底和二氧化釩矩形柱，矩形柱的長邊與基底的橫向邊呈夾角。本發(fā)明實現(xiàn)溫度控制的動態(tài)可...

本發(fā)明涉及一種基于印刷對數(shù)周期天線的輕小型化共孔徑超寬帶天線系統(tǒng)及設計方法，包括：接收天線模塊和發(fā)射天線模塊；所述接收天線模塊，包括：基板和印刷在基板正反面的天線振子；所述基板，采用由底部長方形加頂部梯形構成的多邊形結構；所述天線振子，...

本申請公開了一種增量深度的多視圖聚類方法，包括：利用變分自編碼器提取多視圖數(shù)據(jù)的潛在變量，基于潛在變量得到重構數(shù)據(jù)，并基于重構數(shù)據(jù)計算變分自編碼器的損失函數(shù)的第一損失值；若第一損失值小于第一預設閾值，則利用當前潛在變量更新DPMM模型的...

本發(fā)明提供了一種金屬管內壁熱浸鍍金屬保護層的方法及裝置，屬于熱浸鍍金屬技術領域，本方法通過熱浸將金屬保護層金屬置于金屬管內，并在金屬管內壁生成可維持鍍層金屬為液態(tài)的渦旋電流，所述渦旋電流同時可產生推力驅動液態(tài)的金屬保護層中冗余的金屬自鋼...

本發(fā)明公開了一種基于電動缸控制的輥壓生產系統(tǒng)，包括基座，所述基座頂部依次排列有成形道次部件，所述基座上方沿長度方向設置有相互平行的滑軌，所述成形道次通過滑軌滑動安裝于基座上。本發(fā)明采用電缸控制方式替代傳統(tǒng)人工控制方式，可以簡單、精確、高...

本發(fā)明屬于濾波器技術領域，具體涉及一種基于SISL與DGS的雙工器；該雙工器包括：從上而下依次設置的五層介質基板，分別為sub1?sub5；每層介質基板的上表面和下表面均覆蓋有金屬層，由上至下共G1?G10十層金屬層；介質基板sub1和...

本發(fā)明公開了一種基于自回歸網(wǎng)絡的射頻器件輸出預測方法，先利用任意波形發(fā)生器生成隨機噪聲信號，再結合示波器和射頻器件記錄輸入、輸出信號集合；然后對采集數(shù)據(jù)進行預處理后得到用于模型訓練的輸入特征向量及標簽；接著構建并訓練基于自動編碼器架構的...

本發(fā)明公開了一種翻領成型器及其整體成形工藝，涉及翻領成型器技術領域。該翻領成型器，通過以非矩形板料為原材料避免了需要進行大量復雜的數(shù)學模型建立和求解，簡化生產操作，提高了工作效率，可以根據(jù)實際產線需求，改變拋物線焦參數(shù)和圓錐展開面尺寸，...

本發(fā)明提供一種高強高韌復合材料智能切割設備，涉及復合材料切割技術領域，包括：底架，所述底架上設置有放置板，所述底架的一側設置有支撐架，所述支撐架的一端設置有頂架，所述頂架上設置有平移電機，所述平移電機的一端設置有平移螺桿，所述平移螺桿的...

本發(fā)明公開一種基于多模態(tài)大語言模型的任意骨架運動生成方法及系統(tǒng)，涉及計算機技術領域，解決基于文本驅動骨架動畫難以保證運動自然性和連貫性，準確性和效率較低的技術問題。該方法包括：基于多模態(tài)大語言模型理解給定的骨架結構；將給定的抽象運動描述...

本發(fā)明提供一種應力釋放封裝模具，用于加工柔性電子器件芯片封裝結構；封裝模具包括：緩沖片加工部件，緩沖片加工部件包括上圓環(huán)和下圓環(huán)，上圓環(huán)和下圓環(huán)固定連接，在上圓環(huán)和下圓環(huán)之間形成一個臺階；緩沖孔洞加工部件，包括中空圓臺和多個柱狀物，多個...

本發(fā)明公開了一種基于增強視頻擴散模型的動作視頻生成方法，根據(jù)實際情況設置動作的參考視頻集合，根據(jù)實際需要構建文本編碼器，變分自編碼器和擴散U?Net模型并分別采用相應的訓練樣本集進行預訓練，基于以上子模型構建增強視頻擴散模型并采用若干源...

本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)展開器的并行數(shù)據(jù)展開方法先設置數(shù)據(jù)展開器的參數(shù)并創(chuàng)建一個計數(shù)器；接著向數(shù)據(jù)展開器輸入多路并行數(shù)據(jù)項并緩存，然后通過數(shù)據(jù)展開器實現(xiàn)并行輸入的多個帶有數(shù)據(jù)和重復次數(shù)的數(shù)據(jù)項展開為固定位寬并行輸出的數(shù)據(jù)，特別適合在各種高速...