本技术公开了一种综合考虑电流应力与器件损耗的Si/SiC混合器件驱动电压参数设计方法，包括:确定SiC MOSFET和Si IGBT为同开同关模式；获取SiC MOSFET和Si IGBT的最大可承受脉冲电流值；进行仿真获取第一数据和第二数据；分别根据SiC MOSFET和Si IGBT的最大可承受脉冲电流值将第一数据和第二数据中电流峰值超限的数据进行剔除，得到SiC MOSFET和Si IGBT的驱动正压及驱动负压可选范围；根据SiC MOSFET和Si IGBT的驱动正压及驱动负压可选范围分别选择混合器件损耗最小的值作为SiC MOSFET和Si IGBT的驱动正压及驱动负压。

 本技术涉及多模态大模型技术领域，解决了传统大语言模型不具备处理多方面输入信息能力的技术问题，尤其涉及一种基于多模态大模型的三维场景理解方法，包括:建立包含点云‑图像‑文本对的数据集；将数据集输入编码模块中提取点云特征、图像特征和文本特征；建立掩码物体重建任务、掩码文本重建任务、点云‑图像对齐任务以及文本‑图像对齐任务来预训练编码模块；将经过预训练后的编码模块与语音‑文本多模态大模型LLASM在目标任务上进行联合微调。本发明通过将预训练的多模态的编码模块与大语言模型相结合，能够完成在3D和2D上的多种视觉语言任务，并同时支持文本和语音输入，实现了一个通用、全面、鲁棒的多模态大模型。

 本技术涉及防波堤结构监测技术领域，具体涉及码头防波堤实时应力分析与预警系统，包括应力数据采集模块、数据处理模块、应力分析模块、预警模块、显示与交互模块以及数据存储模块，应力数据采集模块用于实时采集防波堤各结构部位的应力数据，数据处理模块对采集的数据进行解析与预处理，应力分析模块通过有限元分析法与长短期记忆网络算法，建立应力分布模型并动态预测应力变化趋势，预警模块基于预设阈值和动态调整机制生成预警信息，显示与交互模块用于可视化展示监测结果和预警信息，数据存储模块具备压缩与加密功能，保障数据的完整性与安全性。本发明，能够实现对防波堤的精准实时监测和智能预警，提高防波堤的安全性和可靠性。

 本技术涉及一种基于算法与硬件协同的神经网络加速方法、装置及加速器，该方法包括:基于稀疏性阈值，处理量化张量的值级索引，以生成层元数据，并动态调整稀疏性模式；根据符号转换和位查找表识别非零比特的位置和数量，并将处理后的数据放入位分组中，以消除无贡献位；处理位分组，并将从层元数据中提取的自适应索引机制的相关输入和张量分配到位弹性计算单元，且根据非零比特位数执行移位加法计算；基于列式计算阵列，指令所有阵列在预设周期内完成乘法运算，并存储部分积以及对应于各自位宽的数据流。该发明能够使加速器控制器在计算过程中高效跳过这些零位，同时，提升了位级加速器的性能和适用性。

 本技术公开了一种基于量刑规则知识图谱驱动的刑期预测方法，属于刑期预测技术领域，具体包括:对涉及案件量刑的法律法规和指导意见进行分析，从模式层至数据层自顶向下构建量刑规则知识图谱，并总结归纳量刑思维链；依据思维链指引，利用知识图谱的结构化数据提示工程对刑事案件法律文书进行结构化和标注，生成SSP指令微调数据集；最后，采用低秩适应LoRA参数高效微调策略，对大语言模型进行有监督的指令微调，生成刑期预测模型，构建出基于量刑规则知识图谱驱动的可解释性刑期预测系统；系统结合用户输入的案情，通过量刑规则知识图谱完成实体识别与检索，利用提示组装实现对刑期预测模型的生成检索增强，优化刑期预测结果。

 本技术提出基于双动态图卷积网络时空特征学习的网络谣言检测方法，该方法包括:将事件根据时间转化为预设个数的传播结构；通过传播结构构成用户交互图和信息传播图；利用卷积网络分别对用户交互图和信息传播图进行学习，得图特征；将上一层的图特征与下一层的根节点特征向量进行拼接，得到增强后图特征；通过时序融合单元，得到时序融合单元的输出特征；基于时序融合单元的输出特征进一步的到事件的最终特征；最后通过多层感知机，得到分类结果。本发明不仅能够全面捕捉信息传播和用户交互的时空特征，还能有效融合内容特征、传播特征和用户特征，提升谣言检测的精度，尤其在早期检测阶段表现出显著优势。

 本文提供的一种基于听力数据的AI绘图软件页面平台化方法与系统，涉及听力辅助技术领域。可以确定目标听力患者的听力障碍多维特征，与每个历史听力患者的听力障碍多维特征的相似度；查找相似度高于预设相似度阈值的历史听力患者的在经听力恢复治疗后的历史恢复听力数据。将每个相似度高于预设相似度阈值的历史听力患者的听力障碍多维特征、历史恢复听力数据输入到治疗策略评分模型中，确定对应的听力治疗策略的质量评分，在AI绘图软件页面平台，绘制并显示包括质量评分最高的历史听力患者的听力治疗策略和历史恢复听力数据的听力恢复推荐页面，使得目标听力患者知晓最适合自己的医疗策略，以及经治疗后能够达到的恢复听力数据。

 本文公开了一种基于多模态大模型的对话情感识别方法及设备，涉及情感识别领域，该方法包括在当前场景中获取对话中的所有语句集合；每一语句中包括音频、视频和文本三个模态；构建对话情感识别模型；所述对话情感识别模型包括:特征提取层、双向门控单元、多模态大模型、BERT语言模型、模态信息互补模块、基于语义图的多层残差图卷积网络以及全连接层；根据对话中的所有语句集合，采用训练好的对话情感识别模型，得到情感识别结果。本申请能够提高对话情感识别的准确性与稳健性。

 本技术提供了一种角速度传感器故障诊断方法、装置及电子设备，可以应用于计算机技术领域及数据处理技术领域。该方法包括:持续采集角速度传感器在预设时长内输出的数据，得到时域信号；对时域信号进行小波包分解，得到多个频带信号；分别计算多个频带信号的能量，得到第一能量特征；对时域信号进行图像化处理，生成二维灰度图像；利用能量特征处理子网络对第一能量特征进行特征提取，得到第二能量特征；利用灰度图像处理子网络对二维灰度图像进行特征提取，得到图像特征；利用融合输出子网络对第二能量特征和图像特征进行处理，得到角速度传感器故障类型。

 本技术公开了一种缆索腐蚀钢丝寿命评估方法与系统，该方法包括:获取腐蚀钢丝疲劳试验数据和腐蚀相关参数，基于腐蚀钢丝疲劳试验数据构建数据集，构建初始预测模型，基于数据集对初始预测模型进行训练，获得目标寿命预测模型，将待预测缆索的物理参数输入至目标寿命预测模型进行寿命预测，基于寿命预测结果对待预测缆索进行腐蚀钢丝寿命评估，寿命预测结果包括疲劳寿命预测值以及疲劳寿命预测值对应的置信度，由于本发明基于多个维度的腐蚀相关参数和数据构建目标寿命预测模型，基于目标寿命预测模型实现对缆索钢丝的寿命预测以及对预测结果的不确定性进行量化，确保寿命评估的准确性，为缆索维护提供可靠的评估结果。