本文提供了一种面向无监督图神经网络的对比学习方法和装置，通过对待训练的第一图神经网络模型输出的最终嵌入表示进行聚类，得到聚类标签，并根据聚类概率和聚类标签生成正负样本对，从而根据正负样本对构建对比损失值，最终根据对比损失值调整第一图神经网络模型的模型参数，得到目标图神经网络模型，可以在一定程度上减少第一正样本对和第一负样本对中出现假性正负样本对的情况，从而可以在一定程度上减弱假性正负样本对在第一图神经网络模型训练过程中的影响，提升第一图神经网络模型的对比学习准确率，一定程度上提升了最终得到的目标图神经网络的预测准确率。

 本文公开了一种可分步多次测量的子结构模态识别方法、装置、设备；该方法包括:利用非线性调频模态分解算法，以目标函数最小为目标，对工程结构的各子结构中每一测量点的响应数据进行信号解调处理，得到至少一阶目标单分量数据；每一子结构至少与一个其他子结构具有公共测量点；基于各目标单分量数据，得到频谱数据；根据频谱数据中各测量点同一阶频谱幅值之比，得到各子结构的各阶振型幅值；根据各子结构的各阶振型幅值，将各子结构公共测量点的振型幅值调整一致，得到所有测量点的各阶振型幅值；根据所有测量点各阶振型幅值，基于模态置信准则最小化判断振型的方向；根据振型的方向，得到工程结构的模态振型。

 本技术公开了基于工业数据分析的生产预警管控方法及系统，涉及工业生产预警管控技术领域，构建生产设备位置节点平面图和运行参数动态表现模型；接着，采集设备运行参数，并动态调整模型；统计设备在常规状态下的正常运行参数变化组；利用这些正常运行参数变化组对设备当前运行参数进行比对，对异常参数进行标记；根据异常标记的次序，将异常参数在模型中进行向量线连接，形成异常动态表现；将这些异常动态表现构建为异常动态表现集，用于实时监控设备运行状态，并进行分析预警，本发明的上述技术方案实现了对工业生产设备的智能化预警管控，提高了生产过程的安全性和稳定性。

 本技术公开了一种基于大语言模型的知识追踪冷启动优化方法及系统，属于知识追踪领域。该方法首先获取在线学习平台的学生答题记录，构造提示模板让大语言模型输出解题步骤、标注知识概念，并生成解题步骤与知识概念的二元配对关系。然后，将问题和知识概念作为异构图节点，建立边连接并生成语义嵌入向量。接着，使用异构图编码器结合图注意力网络和跳跃知识机制，输出知识概念和问题的最终节点嵌入。最后，通过对比学习训练答题预测模型，预测学生对目标问题的回答。该方法有效提升了在线学习平台上知识追踪冷启动阶段的性能和准确性。

 本技术涉及机械故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于脉冲神经网络的机械故障诊断方法及系统。本发明构建故障诊断网络，所述故障诊断网络包括:改进门控注意力编码模块与脉冲残差网络；其中，通过将门控注意力编码模块的普通卷积层替换为一维稀疏卷积层，将二维批归一化层替换为一维批归一化层，得到改进门控注意力编码模块；将故障诊断网络中的脉冲神经元设为PSN神经元，并在脉冲残差网络中嵌入时间步长收缩层；将当前采样周期的机械振动信号输入故障诊断网络，输出当前采样周期的预测故障类别标签。本发明实现了高效高精度的机械故障智能诊断。

 本技术公开了一种基于异构硬件的AI数据处理加速方法，属于数据处理计算技术领域，具体包括:配置API接口，为硬件设置算子信息库，设置MAP操作的算子信息，加载算子信息库和CPU数据处理流水线，提取流水线中的MAP操作建立IR树，遍历IR树，利用算子信息库可策略搜索方法筛选出可迁移节点，对可迁移节点序列化，建立可迁移节点操作序列并转存入树适配器中，根据负载均衡策略和反序列化，将可迁移节点迁移到不同的异构加速硬件中执行，同时利用树适配器删除IR树中的可迁移节点，将更新后的IR树标记为执行树，CPU按照执行树并行执行MAP操作，本发明能够自动有效整合和利用异构硬件资源进行数据处理加速。

 本技术属于显式拓扑优化算法开发领域，涉及一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法。本发明针对设计者希望在拓扑优化迭代过程中引入其设计意图的需求，提出了一种面向人工辅助设计需求的样条拓扑优化方法。不仅支持使用者按照其设计意图创建新组件，而且新组件也能随后续迭代得到优化。本发明能够通过集成经过精心设计的人机交互界面，大大简化用户使用拓扑优化算法的难度，同时改善用户的使用体验。本发明通过借助训练好的专用神经网络，能够将手绘的粗糙曲线转化为拓扑优化所需的设计变量。同时经过样条重建，在优化过程中新建的样条组件是边界连续光滑的，这一点在流道/光学/声学结构的优化设计问题中是非常有益的。

 本技术公开了一种光伏板分组串联方法，属于光伏发电技术领域，包括:根据光伏板间布线成本计算光伏板间的旅行商问题解；根据设计参数将旅行商问题解分解成多个小圈；在选定若干小圈形成的搜索邻域上进行大邻域搜索；通过扩大搜索邻域实现变深度大邻域搜索。本发明通过将光伏板间旅行商问题解分解成符合设计参数的多个小圈并在若干小圈形成的邻域上进行大邻域搜索，可以产生线路长度较短、线材成本较低且满足设计参数的光伏板分组串联方案，有效优化改进方案达到最优成本，相比基于人工的设计方法极大地提高方案质量和稳定性，能适用于各种复杂环境和不规则的光伏板布局。

 本技术提供了一种基于DPD的沉析纤维离心处理粗粒化仿真方法及系统，属于电数字数据处理技术领域。本发明的基于DPD的沉析纤维离心处理粗粒化仿真方法及系统无需基于经验反复迭代获得结果，只需给定剪切流强度和纤维材料属性即可得到纤维薄膜在流体中的行为，通过流场调控和改变材料参数提高纤维舒展性能从而提高沉析纤维的比表面积，优化浸胶过程。本发明可模拟纤维在复杂流场中的行为及在离心载荷下的沉积过程，得到纤维的各向异性材料属性及离心载荷对其润胀舒展的影响，为更复杂的纤维沉析行为提供研究基础，理解其动力学行为和沉析机理，为芳纶蜂窝芯的生产工艺优化提供依据。

 本技术公开一种基于大语言模型及社会人口统计信息的电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，解决了电力负荷预测方法难以结合社会人口统计信息，难以处理非结构化文本信息，影响了电力负荷预测精度和泛化能力的技术问题。该方法包括基于时间序列转换模块得到电力历史负荷信息；基于社会适配器模块得到结构化人口统计信息；将电力历史负荷信息、结构化人口统计信息进行融合，作为电力负荷预测模型的输入数据；通过最小化电力负荷预测模型的预测误差进行训练，得到最终用于预测的电力负荷预测模型。本发明结合大语言模型与社会人口统计信息，突破传统负荷预测模型在数据利用方面的局限性，可处理非结构化文本信息，提高预测的准确性。