湖州学院

本发明公开了一种电池健康状态在线预测方法、系统及电子设备，涉及锂离子电池技术领域。方法包括：建立动力锂电池的双层退化模型，包括第一经验退化模型与第二误差不确定性模型；提取动力锂电池容量退化健康特征；构建Elman神经网络，利用均方误差倒数的变权系数法，对第一模型和第二模型的参数修正；基于Elman神经网络和动力锂电池容量退化健康特征，对第一模型和第二模型进行持续的参数修正，进行电池健康状态在线预测，持续输出锂电池实时健康状态SOH。本发明能够兼顾实时性和精度的要求，适配新能源汽车、储能电池在线健康监测场景。

本发明公开了基于AI大模型的糖画二维图像转三维模型智能构建系统，包括：图像输入模块，用于接收并采集糖画二维图像数据；AI大模型特征提取模块，用于预处理图像并提取关键特征点，进行分类与标定；糖画工艺有序连线模块，用于依据特征点进行拓扑排序，生成符合糖画走线规律的线条；三维模型自动生成模块，用于根据线条生成三维模型，确保适配打印设备要求；打印设备适配输出模块，用于转换为标准化文件并优化尺寸、线条厚度及间距。本发明通过自动化和智能化的糖画三维建模过程，提高了建模效率，确保了模型的精度与稳定性，满足了个性化定制需求并适配糖画打印工艺。

本发明公开了一种集成电路布局方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及电子设计自动化技术领域，包括步骤：获取空的集成电路布图区域和各宏模块；构建演员网络和评论家网络，将集成电路的布局状态输入演员网络中，对环境作出动作，获得概率最高的宏模块在集成电路布图区域的放置位置；将动作输入评论家网络中对动作打分并反馈向演员网络；重复评论家网络和演员网络获得各宏模块放置位置过程，获得集成电路的布局结果，将多个演员‑评论家模型的行为策略转移到新网络中，通过新网络获取多任务布局结果。本发明将脉冲神经网络与演员‑评论家模型深度强化学习框架相结合，直接进行集成电路详细布局，提高了集成电路的产量，减少了制造周转时间。

本发明公开了基于小鼠药代数据和神经网络的大鼠药代数据预测方法，属于药物研发与药代动力学技术领域。本方法通过采集小鼠给药后血浆、肝、肾、脾药物浓度时间数据，结合大鼠生理参数构建输入特征矩阵；经归一化及样本划分后，采用Levenberg‑Marquardt算法训练改进BP神经网络，并通过MSE、R、MAE进行模型优选；将未知大鼠样本对应的小鼠药代数据与大鼠生理参数输入最优模型，输出大鼠血浆、肝、肾、脾独立药‑时浓度数据，计算PK参数。本发明可以预测得到未被检测动物体内的血浆以及肝、肾和脾组织的药‑时浓度数据，可减少动物实验、缩短周期并降低成本，为后续的外推PK以及个体化分析提供新的工具。