AIGC技术中Transformer模型相关专利分析

AIGC简述生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)是指一种可以学习复杂数据结构和规律,并用这些规律来生成新数据或解决问题的算法,其与传统机器学习算法相比,有更强大的“涌现能力”(Emergen Tability)。在国外,许多AI厂商在大模型领域已经进行了相对成熟的技术研究和前瞻性的技术布局。

模型相关时变时滞马尔可夫跳变系统低保守稳定性

本文研究了时变时滞与模型相关的随机马尔可夫跳变系统的时滞相关稳定性问题.通过建立时变时滞与模型相关的系统模型,构造不同的Lyapunov-Krasovskii函数,并通过引入改进的积分等式,以线性矩阵不等式的形式提出了具有较小保守性的时滞依赖稳定性条件.最后用几个数值算例说明本文结论的有效性及较低的保守性.

地形影响的水平相关模型在CMA-MESO中的应用

在背景误差水平相关模型中引入地形作用,研究复杂地形下近地面观测资料同化对分析和预报的影响。CMAMESO三维变分系统中背景误差水平相关关系采用高斯相关模型描述,观测信息在高度追随坐标的模式面上各向同性传播。然而在地形复杂的近地面层,观测信息传播受到山脉阻挡,因而其背景误差协方差非均匀且各向异性,观测信息传播应随地形高度变化。为此,采用美国国家气象中心NMC方法统计复杂地形下背景误差水平相关结构,构建包含地形高度和地形梯度影响的高斯相关模型,并将改进的水平相关模型应用于CMA-MESO三维变分分析。理想试验表明:考虑地形项的水平相关模型方案使观测信息以随地形高度变化的各向异性形式传播,越过大地形观测信息影响明显减弱,分析增量更加合理。我国北方一次强降水过程分析预报试验表明:随地形高度变化的水平相关模型方案使地面观测信息各向异性传播,削弱了大地形处近地面的分析增量,对降水预报略有正贡献。针对华东地区降水过程进行5 d逐小时快速更新分析预报循环试验结果表明,随地形变化的水平相关模型方案对10 m风场和24 h时效内降水预报有正贡献。

基于相关性模型与大数据分析的关键词优化方法研究

随着计算机网络与信息技术的快速发展,电子商务得到了爆发式的发展,电子商务网店运营成为广大电商从业者所追捧的技术。随着大数据技术的普及应用,电子商务网店运营技术也在不断地推陈出新,基于大数据的关键词筛选优化就是人们所关注的重要技术。相关性模型是电商平台商品搜索排序的基础模型,基于相关性模型的搜索引擎优化(SEO)是目前电子商务数据化运营中进行关键词优化筛选的基本方法。该文将原有方法与大数据分析相结合,从关键词采集、筛选、组合、监测、调换等多维度进行关键词的优化筛选,提出并论述关键词设置的三个筛选优化模型:竞争系数、单品位竞争个数、关键词主体价格区间适应性,并对筛选优化后选用的关键词进行了应用有效性实践监测。大量监测数据表明,使用相关性模型与大数据分析相结合的关键词筛选优化方法得到的商品标题关键词,可以有效提升商品的曝光量、点击率与转化率,实现更高效的网店引流与成交量。

基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法

为更好地了解桥梁结构,探索温度及应力等因素对桥梁的影响。提出一种基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法,通过传感器采集大量桥梁温度及应力数据,在时间序列数据基础上对数据向量使用Z-score方法进行标准化处理,借助LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型,准确预测出桥梁温度及应力之间的关系。通过与RNN、GRU模型对比,该模型RMSE、MAPE、MAE值均有不同程度的下降,表明该模型预测效果明显优于其他模型。

利用计算模拟技术建立头孢呋辛酯片体内、外相关性溶出度评价方法

目的利用计算模拟技术,探索建立前体药物头孢呋辛酯片的体内外相关性预测模型,用于仿制药生物等效性评估。方法参考文献中头孢呋辛酯片口服给药后的PK数据,结合参比制剂的血药浓度数据,利用GastroPlus TM软件搭建头孢呋辛酯片药代动力学模型;结合原研制剂在不同溶出条件、4种溶出介质(pH1.2盐酸溶液、pH4.0醋酸盐缓冲溶液、pH6.8磷酸盐缓冲溶液和水)中的体外溶出行为,筛选适宜的溶出条件;将在不同溶出介质中得到的溶出曲线作为体内释放曲线,预测头孢呋辛酯片在体内PK参数并与参比制剂的临床实测数据进行比较,探讨头孢呋辛酯片体内外相关的溶出度方法。结果成功建立了头孢呋辛酯片体内外相关的溶出度方法:桨法,转速为55 r/min,以pH4.0醋酸盐缓冲液900 mL为溶出介质。结论所建立的头孢呋辛酯片药代动力学预测模型,可用于仿制药的生物等效性虚拟评估,为该药物的质量与疗效一致性评价提供了新思路。

桥梁结构挠度-温度-车辆荷载监测数据相关性模型

运营状态下桥梁结构挠度、车载和温度的相关性复杂,高精度的车载、温度与挠度相关性模型对桥梁结构健康监测具有重要意义。为此,提出了基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的桥梁挠度监测数据建模方法。为解决车辆荷载监测数据在时域内离散分布的问题,提出了基于挠度影响线的车载影响参数计算方法;在此基础上建立了基于GRU神经网络的车载影响参数、环境温度和桥梁挠度相关性模型。以一座悬索桥为例,分别建立了短时段、中长时段的相关性模型,考察了相关性模型对加劲梁挠度的预测能力,并利用相关性模型提出了一种温度和车载挠度分量的分离方法。悬索桥实例研究表明:短时段相关性模型的挠度预测值与实时监测数据基本吻合,而中长时段相关性模型则对一定时间窗口内的挠度极值具有精确的预测能力;采用相关性模型计算得到的温度与车载挠度分量与小波分解结果具有良好的一致性。

基于树种随机效应的东北林区主要针叶树种含碳量模型构建

为准确估算东北林区针叶树种含碳量,通过林木易测因子推算难于测定的单木含碳量。基于黑龙江省3种针叶树的129株解析木数据,分析4种树木各组分(即树干、树枝、树叶和树根)的含碳率差异,并采用似乎不相关回归(SUR)方法构建树木各组分一元含碳量SUR模型(SUR1)和二元含碳量SUR模型(SUR2),并在SUR模型的基础上引入树种混合效应,进而构建似乎不相关混合效应(SURM)模型(SURM1和SURM2)。采用随机抽样的方法选择样木构建校正样本,用于计算各个树种的随机效应参数,并评估模型在不同样本量下的预测能力。结果显示:(1)引入树种混合效应后,枝和叶的含碳量模型拟合效果改善较为明显,R^(2)_(a)均提高17%以上,干和根含碳量模型的R^(2)_(a)分别提高6%和13%;(2)SURM2在树干含碳量的拟合和预测精度上优于SURM1,在树叶、树枝和树根含碳量的拟合和预测精度上与SURM1差异不大;(3)当使用随机抽取的3棵株样木计算树种水平随机效应时,SURM模型的预测表现要优于SUR模型和仅考虑固定效应的SURM模型。在基础的SUR模型系统中引入随机效应可提高模型的预测精度。本研究推荐使用SURM模型预测东北林区3种针叶树含碳量,为东北林区针叶树种含碳量的估算提供参考。

考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选研究

针对组合预测过程中单项模型筛选难以刻画模型之间相关性的问题,采用模糊测度和模糊积分来刻画模型的相关性,并对单项模型预测结果进行集成,进而提出一种考虑模型相关性的组合预测过程中单项模型筛选方法.采用2可加模糊测度来刻画不同模型之间的相关性,并利用Choquet积分依据模糊测度值,将单项模型的预测值集成起来,形成组合预测结果.在这个组合预测过程中,采用基于模糊测度定义的Shapley值和交互作用指标来对单项模型进行筛选.为了验证文章提出的考虑模型相关性的组合预测单项模型筛选方法的有效性,选择软件工程领域的软件成本估算问题进行算例分析,选择基于案例推理方法(CBR)、最小二乘回归(OLS)、支持向量回归机(SVR)、分类回归树(CART)、人工神经网络(ANN)等数据驱动模型作为软件成本组合预测过程中的单项模型.选择常用的Desharnias数据库来验证模型的有效性.实证结果表明文章提出的单项模型筛选方法是一种有效方法,经过筛选后的组合预测模型能有效提高软件成本估算的精度,此外,研究结果还表明组合估算过程中最重要的模型(Sharply值最大)并不是估算精度最高的模型,即单个模型的重要性与该模型的估算精度没有必然联系,说明传统的以单个模型估算精度为依据的组合预测模型存在着一定的缺陷.

基于利益相关者模型的中小学课后服务评价

为了解教师、学生、教育研究者等不同利益主体对课后服务的态度和诉求差异,运用利益相关者模型,选定2个地区4所小学校的112名教师、259名学生、15名教育研究者、10名教育管理者,要求这些利益相关主体对中小学课后服务项目进行多角度、全面的评价。结果显示,不同的利益相关者对中小学课后服务项目评价各异,其中教育管理者的评分普遍较高,教育研究者的评分相对较低,学生和教师的评分无明显差异。为进一步探究评分差异的原因,选取部分利益相关者进行团体深度访谈(FGI访谈),发现利益相关者的需求和关注点各不相同:教师关注课后服务的效果及作用,学生关注课后服务的内容,教育研究者关注对课后服务项目质量的检测,教育管理者则关注中小学课后服务项目的持续运营。针对各利益相关者的诉求,应设置鼓励机制,关注教师发展;丰富服务内容,满足学生需求;构建常态督导体系,促项目持续运营;吸纳多方积极参与,协调各项资源。

模型和视点相关性的多分辨率模型的渲染

介绍了一种基于视点相关和模型相关的混合LOD模型渲染方法.以二叉树为基本存储结构,通过变换了的长方体视景体对可视区域内场景重要部分md3模型进行裁剪,通过人物模型tag对手上的工具模型进行层次选择,同时对场景其他部分利用视点与模型距离进行模型的选择.最后解决了模型带来的"龟裂"问题.试验表明,该方法保持了场景实时绘制的逼真性和流畅性,有效地突出了场景的目的性和重要性.

儿童行为问题、学业成绩与家庭环境的相关模型研究

目的 :探讨儿童学业成就、各类行为问题与家庭因素之间的内在关系及其意义。方法 :采用定式问卷、家庭环境量表 (FES)、儿童行为量表 (CBCL) ,对 180名儿童 (男 12 0 ,女 6 0 )的学业成绩、家庭背景因素 (父母文化程度 )、家庭环境因素与各类行为问题进行调查评定 ,并对结果进行相关分析 ,提取相关系数r≥ 0 30 (P >0 0 1)的相关变量构成相关关系模型。结果 :①父母文化程度与FES家庭环境某些项目评分有密切相关 (r= 31～ 36 )但与儿童行为问题无关 ;②FES家庭环境的某些项目评分与CBCL儿童社交和适应行为 (r= 31～ 34)及某些类型的行为问题评分 (r= 32～ 5 7)密切相关 ,但与儿童学习成绩无关 ;③儿童学习成绩与CBCL某些行为问题项目评分为负相关 (r=- 30～ - 5 3) ,与CBCL社交和适应行为评分 (r = 34～ 48)及父亲文化程度 (女性r= 36 )正相关 ;④在不同性别儿童 ,上述具体项目之间的相关关系有所不同 ,但相关模式的基本结构大体相似。结论 :儿童学业成绩、各类行为问题、家庭环境和家庭背景因素之间存在特定的相关关系 ,具体内容因性别而异 ,但大体结构相似。相关模型有一定的心理动力学意义 。

基于相关性模型的舰船装备测试性分析与建模

为了提高舰船装备的综合诊断能力,在舰船设计、研制阶段就必须进行装备测试性设计工作。为此,根据舰船装备测试性要求,对装备进行了故障模式影响分析,确定了装备在设计和制造过程中所有可能的故障模式,以及每一故障模式的原因和影响,据此对装备功能和结构进行了划分。然后,利用相关性模型对舰船装备进行测试性分析与建模,建立了舰船装备组成单元的相关性图示模型、数学模型,并运用考虑可靠性和费用的优选方法,建立了舰船装备诊断树,得到舰船装备的测试方案。算例分析表明:该研究可有效提高舰船装备测试的效率,提升测试的经济性。

无金标准条件下诊断试验评价贝叶斯相关模型构建及应用

目的探讨无金标准条件下诊断试验贝叶斯相关模型构建方法及应用条件。方法通过分析具有潜在真值的无金标准诊断试验评价模型,构建两个试验相关条件下的似然函数;利用共轭分布原理,构建灵敏度、特异度、患病率的先验分布;使用WinBUGS软件计算后验参数。通过234602名无偿献血员抗-HIV检测结果说明贝叶斯相关模型的应用。结果构建了无金标准时两次ELISA法检测抗-HIV的贝叶斯相关模型,发现两次ELISA的灵敏度相关系数为0.30,特异度相关系数为0.74;两次试验的联合灵敏度较单个试剂增高(P<0.05),特异度较单个试剂降低(P<0.05),但特异度降低的幅度明显小于灵敏度增高的幅度。结论应用贝叶斯相关模型可合理评价无金标准时联合试验的灵敏度和特异度。

级联相关的神经网络模型在边际电价预测中的应用

在实际的电力市场运作中 ,电厂的报价反映了电厂的运行成本和市场供求 ,决定电厂机组能否上网发电和上网电量。而报价的一个重要指标是预测的系统边际电价。因此 ,电力市场中的边际电价预测在发电厂的市场化运营中处于重要的地位 ,特别是对电力供应商的决策有重要意义。文中应用神经网络理论中的级联相关模型对电力系统的边际电价进行预测 ,优点在于避免了对网络结构的估计 ,网络在训练的过程中能够自适应地增加隐含节点 ,同时提出了在训练集中增加特殊数据点以提高预测精度的方法。通过 New England ISO数据算例预测第 2天的 2 4 h边际电价说明了这种方法的可行性 ,并用 3层 BP神经网络做了对比研究。

基于PSO的Kriging相关模型参数优化

Kriging插值计算过程中的相关模型参数确定是构造回归模型的关键,常用的模式搜索方法求解相关模型参数时存在计算精度依赖搜索起始点的缺点,从而导致最优解的不稳定.利用一种改进的二进制编码微粒群算法(Genetic Particle Swarm Optimization,GPSO)来求解相关函数的参数,该方法采用动态选择和调整变异算子概率的策略,克服了参数优化过程中对初始点设置的依赖问题,函数测试的性能比较表明该方法具有良好的收敛速度和稳定性.

苦荞蛋白模拟消化过程抗氧化活性相关模型分析

为探索苦荞蛋白质体外消化过程中的动力学特性及其抗氧化活性变化;采用胃蛋白酶、胰蛋白酶,模拟人体胃肠道消化;建立苦荞蛋白质体外消化动力学模型;从6种抗氧化指标中选择与水解度相关性最好的指标;在动力学模型基础上,建立苦荞蛋白质体外消化过程中抗氧化活性变化的相关模型。结果表明:苦荞蛋白质模拟消化动力学模型所得水解度指标与抗氧化活性指标中H2O2诱导大鼠红细胞氧化溶血抑制率有较强的相关性,相关系数r0.01=0.98,以此指标建立苦荞蛋白质模拟消化相关模型,建立模型与实际观测结果符合良好。

城市土地利用与交通需求相关关系模型研究

分析城市土地利用与交通需求之间的相互作用关系 ,指出传统的交通需求预测方法的不足之处 ,建立两步式土地利用与交通需求的相关关系模型 。

用多变量时间序列相关模型预测矿井涌水量

运用多变量时间序列分析方法，建立了南桐煤矿二井的涌水量与降雨量之间的相关模型，并将其用于矿井涌水量的预测。结果表明，南桐二井涌水量与降雨量呈滞后一个月、三个月和三年的关系。预测结果与实测值对比分析表明，本模型的预测结果精度较高。

银杏木材微纤丝角及其与生长轮密度相关模型的建立

通过对银杏木材微纤丝角的径向变化及其与生长轮密度相关性质的研究 ,结果表明 ,银杏木材平均微纤丝角为 1 8.5°,生长轮内早材微纤丝角较大 ,晚材较小 ;生长轮间沿径向呈减小趋势。木材微纤丝角与生长轮年龄、生长轮宽度、生长轮密度之间有较密切关系 ,建立了 5个相关模型 。