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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種用于海洋數(shù)值模型的潮混合參數(shù)確定方法、裝置及產(chǎn)品，包括：建立海洋數(shù)值模型，獲得對(duì)應(yīng)的狀態(tài)向量；確定狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的觀測(cè)矩陣；基于狀態(tài)向量，得到狀態(tài)向量對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差矩陣；分別計(jì)算得到潮混合參數(shù)值的卡爾曼增益以及海水溫度值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水利水電工程和巖土工程技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種多層堆積?傾倒型水庫(kù)塌岸的預(yù)測(cè)方法及終端設(shè)備，預(yù)測(cè)方法包括將庫(kù)岸堆積體劃分為多個(gè)塊體；獲取每個(gè)塊體破壞面的裂隙水壓力，并根據(jù)裂隙水壓力確定每個(gè)塊體的穩(wěn)定性系數(shù)；根據(jù)穩(wěn)定性系數(shù)將庫(kù)岸堆積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域，提供一種斷層圈閉能力評(píng)價(jià)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：基于待評(píng)價(jià)的伸展應(yīng)力斷層區(qū)域的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，構(gòu)建摩擦系數(shù)與泥質(zhì)含量之間的定量關(guān)系模型；提取任一目標(biāo)微元點(diǎn)位的目標(biāo)泥質(zhì)含量，并基于定量關(guān)系模型計(jì)算目標(biāo)微元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域，是基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的礦柱開(kāi)裂智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，具體包括：采集目標(biāo)礦柱的應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)；構(gòu)建裂隙擴(kuò)展預(yù)測(cè)模型，將目標(biāo)礦柱的應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)輸入至裂隙擴(kuò)展預(yù)測(cè)模型，獲得目標(biāo)礦柱的三維風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度路徑；獲得應(yīng)力增量空間分布云圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多場(chǎng)耦合的火焰筒冷卻效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，根據(jù)對(duì)主燃燒室火焰筒穩(wěn)態(tài)壁溫及強(qiáng)度仿真分析，獲得火焰筒壁壁溫分布以及筒壁局部高溫位置和結(jié)構(gòu)薄弱區(qū)域；再通過(guò)開(kāi)展主燃燒室部件火焰筒冷效試驗(yàn)，獲得試驗(yàn)條件下火焰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)多支點(diǎn)彈性環(huán)支承結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)控制及轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)仿真技術(shù)領(lǐng)域。首先，采用有限元或集總單元模型建立轉(zhuǎn)子與彈性環(huán)的耦合動(dòng)力學(xué)方程，考慮彈性環(huán)內(nèi)、外油膜以及孔口流量等流固耦合因素；然后，通過(guò)臨界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡穩(wěn)定預(yù)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高陡邊坡開(kāi)挖施工的巖體卸荷模擬評(píng)估方法。本發(fā)明首先對(duì)高陡邊坡進(jìn)行有限元模擬并獲取巖體單元的各項(xiàng)數(shù)據(jù)；進(jìn)一步分析巖體單元在卸荷過(guò)程中的主應(yīng)力數(shù)據(jù)的變化以及產(chǎn)生的水平與豎向位移的時(shí)序變化，并分析兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，涉及整體葉盤(pán)設(shè)計(jì)技術(shù)，提供了一種整體葉盤(pán)的葉型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取整體葉盤(pán)中每個(gè)初始葉型上每個(gè)截面的多個(gè)初始設(shè)計(jì)變量；通過(guò)擬合每個(gè)初始設(shè)計(jì)變量隨葉高的變化曲線，獲得表征每個(gè)初始設(shè)計(jì)變量的表征參數(shù)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種面向光伏電站的電氣設(shè)備智能效能評(píng)估與管理系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)電氣設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù)、電氣數(shù)據(jù)以及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；狀態(tài)評(píng)估模塊，用于基于由數(shù)據(jù)采集模塊獲取的數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的機(jī)能穩(wěn)態(tài)區(qū)間，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于血糖預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于代謝因果知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖預(yù)測(cè)方法：利用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選訓(xùn)練集中胰島素?cái)?shù)據(jù)、餐食數(shù)據(jù)和歷史血糖水平時(shí)間序列的活躍樣本，分別構(gòu)建包括三層一維的卷積和最大池化層、LSTM層以及全連接層的胰島素作用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI多源融合及視覺(jué)補(bǔ)償?shù)氖彝鉄崾孢m評(píng)價(jià)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明的方法包括：第一，同步獲取現(xiàn)場(chǎng)微氣候物理參數(shù)、GPS時(shí)空坐標(biāo)及第一人稱(chēng)視角的三維街景圖像；第二，獲取行人主觀感知數(shù)據(jù)；第三，對(duì)街景圖像進(jìn)行像素級(jí)解析，量化要素的視野...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種地表水熱通量一體化估算方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及水文氣象遙感技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)目標(biāo)地區(qū)的目標(biāo)地表溫度數(shù)據(jù)、目標(biāo)凈輻射數(shù)據(jù)、目標(biāo)氣溫?cái)?shù)據(jù)、目標(biāo)植被覆蓋度數(shù)據(jù)和目標(biāo)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建得到目標(biāo)地區(qū)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)地表環(huán)境關(guān)鍵參數(shù)；將目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種涉及飛行器軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種飛行軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具體包括：獲得數(shù)據(jù)序列、控制序列和狀態(tài)；構(gòu)建基于HIPPO模塊和Kooba模塊的FlightKooba模型；根據(jù)數(shù)據(jù)序列，采用HIPPO模塊迭代計(jì)算出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于煤礦地下水庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煤礦地下水庫(kù)平板型人工壩體設(shè)計(jì)方法；包括確定人工壩體在復(fù)雜水力環(huán)境下性能劣化后的強(qiáng)度參數(shù)；構(gòu)建人工壩體三維厚板彈性力學(xué)模型并明確其邊界條件，采用能量變分法求解該力學(xué)模型并確定人工壩體內(nèi)部應(yīng)力分布情...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)字芯片IP集成方法，包括：配置IP集成事件表；基于所述IP集成事件表中的配置，通過(guò)匹配規(guī)則讀取原始IP文件的端口描述，提取輸入輸出信號(hào)及位寬信息；根據(jù)所述匹配規(guī)則的匹配結(jié)果生成標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件；將所述標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件和關(guān)聯(lián)的所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種探針卡的仿真方法、設(shè)備、介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，涉及半導(dǎo)體測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了探針卡的仿真方法，包括：構(gòu)建探針卡包含的多個(gè)子結(jié)構(gòu)中的每一子結(jié)構(gòu)的仿真模型，對(duì)各個(gè)子結(jié)構(gòu)仿真模型進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置，設(shè)置各個(gè)參數(shù)化的子結(jié)構(gòu)仿真模型之間的鏈路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向水利大模型檢索增強(qiáng)的文檔表格結(jié)構(gòu)識(shí)別方法，涉及水利文檔表格處理分析領(lǐng)域，解決了大模型檢索增強(qiáng)技術(shù)中，若采用現(xiàn)有文檔識(shí)別技術(shù)難以準(zhǔn)確提取水利文檔內(nèi)含的大量復(fù)雜、跨頁(yè)的非結(jié)構(gòu)化表格信息的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：獲取水利信息的文檔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算領(lǐng)域，涉及到一種邊緣設(shè)備中基于剪枝壓縮的模型部署方法，其通過(guò)解析目標(biāo)邊緣設(shè)備的硬件架構(gòu)配置構(gòu)建聯(lián)合約束條件集，結(jié)合待部署模型的層間依賴(lài)關(guān)系，確定待部署模型各網(wǎng)絡(luò)層壓縮比例上限，以此對(duì)待部署模型執(zhí)行混合剪枝操作，并在關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與交通管理技術(shù)領(lǐng)域。輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)模塊和輕量CNN模型構(gòu)建模塊；多源數(shù)據(jù)采集模塊用于采集歷史客流數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)和其它輔助數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種景點(diǎn)流量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法應(yīng)用于景點(diǎn)游客流量預(yù)測(cè)，該方法包括：基于預(yù)處理后的目標(biāo)景點(diǎn)的流量時(shí)間序列對(duì)鯨魚(yú)優(yōu)化算法進(jìn)行求解，獲取算法結(jié)果參數(shù)，基于算法結(jié)果參數(shù)構(gòu)建第一預(yù)測(cè)模型，并對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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