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公开(公告)号:CN120067600A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510526798.1
申请日:2025-04-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/098 , G01W1/10
Abstract: 本发明属于气象预报技术领域,公开了一种低计算资源下的气象预报大模型快速预报方法、系统、设备、介质及终端。基于神经网络的微调技术、利用集成思想,针对现有大模型的大参数量训练对数据、计算资源要求高且训练难等问题,面向气象领域,设计一种低计算资源下的大模型快速预报方法,突破现有大模型训练的技术壁垒,实现低计算资源下从零开始快速预报出有效的大模型。本发明可实现低计算资源下的大模型快速预报,避免了现有大模型训练的高计算资源要求。本发明通过集成多种小模型的方式构成大模型,解决了现有大模型大参数量训练难的问题。本发明聚焦于气象领域的预报模型,对其他领域同样适用。
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公开(公告)号:CN119458318A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411516231.8
申请日:2024-10-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据和智能制造的装配优化方法,包括特征分析模块根据若干装配特征点和若干组合特征点得到目标待装配面的第一装配角度特征和目标组合面的第二装配角度特征;点位关联模块根据方位相似度建立每个待装配基准点与每个组合基准点之间的空间点位映射关系;动作分解模块对装配机器人的装配动作进行实时分析以得到对应的装配运动方向和装配运动距离;误差分析模块根据装配运动方向、装配运动距离、第二装配角度特征和第一装配角度特征进行误差分析以得到组装方向偏离误差;方位修正模块对装配机器人的运动轨迹和组装角度进行实时修正以得到对应空间运动点上的方位修正参数,并将所述方位修正参数发送至对应的装配机器人。
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