本技术公开了基于大语言模型的环境化学研究自动化系统及方法，涉及环境化学自动研究技术领域，该用于基于大语言模型的环境化学研究自动化系统包括:关键信息提取模块、结构产生与优化模块、实验方案生成模块、实验管理模块和可视化编辑模块，本发明通过将现实环境中遇到的问题经过语言模型处理与分析，实现了从实验设计到数据分析的全自动化工作流，显著提升了研究的效率与精确性，通过这一方法，可以将复杂的科学问题转化为语言模型可理解的输入，由模型完成复杂的分析和推理过程，再结合物理化学的计算工具，实现对研究对象的全面模拟与计算，有效地降低了人力参与的程度，减少了因人为决策而产生的主观偏差，使得科学研究变得更加系统化和精确化。

 本技术涉及一种基于频域特性的航空发动机双通道传感器信号的表决方法，包括:采集双通道的传感器信号，对双通道的传感器信号进行高通滤波和低通滤波，获取高频信号和低频信号；对双通道的低频信号设置初始低频信号健康度，通过预设的低频信号健康判断条件对低频信号健康度进行调整；对双通道的高频信号设置初始高频信号健康度，通过预设的高频信号健康判断条件对高频信号健康度进行调整；根据双通道调整后的低频信号健康度以及高频信号健康度，进行信号表决，从双通道中选取信任通道。本发明可准确检测和隔离因发动机工作中电气接触不良导致的传感器信号毛刺、小幅跳变和漂移等异常，显著提高航空发动机运行的安全性。

 本技术提供了一种基于环境与荷载耦合分析的沥青路面寿命预测模型建立方法，包括:利用Abaqus软件建立沥青路面的三维有限元模型，模拟移动荷载和温度作用下的路面结构动态响应，获取沥青面层各层底部的最大拉应变值；结合温度修正系数、湿度修正系数和厚度修正系数，对模型进行修正以提高预测精度；采用扩展有限元法模拟反射裂缝在荷载作用下的扩展过程，计算复合型应力强度因子及其对裂纹扩展的影响；参考Paris公式，引入等效裂缝损伤率，构建考虑裂缝扩展对路面结构破坏的寿命预测模型；综合考虑温度、湿度、荷载、沥青层整体应变累积、路面结构层厚度及反射裂缝的影响，建立基于有限元的沥青路面寿命预测模型，用于精确预测沥青路面的使用寿命。

 本技术属于医疗ICD自动编码领域，具体涉及一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法，包括获取数据集并进行预处理得到文本向量矩阵；根据文本向量矩阵构建图结构，所述图结构包括节点特征矩阵和邻接矩阵；将图结构输入图神经网络模型输出预测ICD编码结果，采用基于交叉熵的多标签损失函数对模型进行训练；将待编码的病历数据输入训练好的图神经网络模型，得到预测ICD编码；本发明将医疗术语间的语义相似度、ICD编码间的层次距离和共现频率关系纳入图结构中，能够全面地捕捉词语及标签之间的复杂关系，更好地利用了ICD编码间的潜在关联性，增强了分类模型的上下文理解能力和准确性。

 本技术提供一种波导滤波移相器的设计方法，具体包括步骤（1）矩形波导滤波器设计；步骤(2)计算滤波器每一阶段的电压驻波比，为步骤一计算每个部分的长度提供归一化电抗由于设计出的带通滤波器中相邻的谐振腔具有相似的物理尺寸，步骤（3）矩形波导滤波器移相器设计；步骤（4）波纹结构设计，设置波纹结构的高度和宽度；步骤（5）仿真优化，以达到需要的设计指标；步骤（6）相位差的计算，验证矩形波导滤波移相器的移相大小和精度。本发明通过设计的矩形波导滤波器和矩形波导滤波移相器的实际仿真相位相比较，得出相应的相位差值和精确度。

 本文公开了面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法，具体涉及神经网络推理方法的领域。包括:从非易失性内存中获取深度神经网络模型的每个层的输入数据、模型参数，以及进度跟踪变量；通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理，在每个子操作完成时对进度跟踪变量进行更新，并将子操作的输出和对应的进度跟踪变量写入非易失性内存中；若在通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理的过程中出现处理中断，根据非易失性内存中的进度跟踪变量确定中断发生时已执行完的子操作，并获取剩余子操作所需的输入数据及模型参数，完成剩余子操作。无需对应用程序分区推理，进而避免进行能量估计。

 本技术公开了基于大数据的医院多学科会诊智慧化管理系统，涉及病历管理技术领域，本发明通过设置信息采集单元用于获取目标患者的病历信息并选定提取目标患者的多方设备信息，设置信息共享单元根据16个四位二进制数即时生成目标患者的维度基础信息，根据维度基础信息对目标患者的病历信息进行转换，本发明所生成的目标患者的维度基础信息是先提取并筛选出四位二进制数的进制特征，再依据进制特征的数量构建相应的三维转换坐标，接着基于这三维转换坐标得到关联转换序列，一方面增强了病历信息传输过程的保密性和安全性；另一方面，这种方法摆脱了对密钥的依赖，避免了使用密钥可能出现的不安全因素以及高昂的维护成本问题。

 本文公开了一种履带车辆行驶状态预测模型训练方法、预测方法及产品，涉及履带车辆智能驾驶技术领域，首先获取履带车辆的量测向量数据和可测控制向量数据；将可测控制向量数据输入训练好的传动‑履带模型，得到实际控制向量数据；获取履带车辆的上一时刻的状态向量数据，依次计算状态向量数据和量测向量数据的先验估计，得到先验状态估计和先验量测估计；将先验状态估计、先验量测估计和实际控制向量数据转换为差分序列；利用差分序列训练循环神经网络，得到履带车辆行驶状态预测模型。本申请将具有良好非线性拟合特性的神经网络结合到卡尔曼滤波算法中，实现对强非线性系统的有效状态估计，融入卡尔曼滤波状态估计原理，减少神经网络的待学习参数。

 本文公开了一种知识图谱增强提示词生成方法、装置、设备及介质，涉及大语言模型技术领域，该方法包括将从知识图谱中检索出来的知识构造成思维导图的形式，通过提示大语言模型将知识在不同的组织形式间进行一轮或者两轮转换的多种方式，最后生成思维导图形式的多条候选知识提示词，并对这些候选提示词进行评分，选出每条训练数据对应的最优提示词组成伪提示数据集，用该伪提示数据集微调一个大语言模型作为知识提示优化器，微调后的知识提示优化器可根据输入和相关知识生成适应大语言模型的知识提示词，充分激发大语言模型的推理能力。

 本技术公开了基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法，属于血糖预测技术领域，包括以下步骤:S1、针对糖尿病血糖患者的葡萄糖‑胰岛素代谢生理过程建立血糖代谢动力学模型；S2、根据血糖代谢动力学模型搭建固定阶同时输入和状态集值观测器；S3、采用观测器对患者进行未知外源输入观测，进行患者生活规律总结，对当前一餐的未知外源输入进行预测，结合已知的治疗信息，进行准确血糖预测。本发明采用上述的基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法，能够在血糖预测过程中考虑患者生活规律和身体节律等难以量化或测量的因素对其血糖的影响，有效捕捉患者个性化的血糖动态规律，实现小样本场景下的餐后长时间窗血糖预测。