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          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖部外骨骼運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別方法及系統(tǒng)。該方法包括:數(shù)據(jù)采集與處理:通過髖部外骨骼的慣性測(cè)量單元和關(guān)節(jié)電機(jī)獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù);對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離線/實(shí)時(shí)標(biāo)定和時(shí)間同步,結(jié)合運(yùn)動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集;模型構(gòu)建與訓(xùn)練:拼接多模態(tài)傳感...
          • 本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取虛擬附件上的附件固定點(diǎn),所述附件固定點(diǎn)至少有兩個(gè),每個(gè)所述附件固定點(diǎn)均位于所述虛擬附件上的一個(gè)附件網(wǎng)格中;針對(duì)每個(gè)附件固定點(diǎn),獲取虛擬對(duì)象...
          • 本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴(kuò)展的評(píng)價(jià)與控制方法,包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝,其中,工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù);根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型,并基于物理模型對(duì)裂縫長短軸差異擴(kuò)展建立數(shù)值模擬模型;通過數(shù)值模...
          • 本發(fā)明提供了一種用于海上風(fēng)機(jī)水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能方法,屬于基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;測(cè)量風(fēng)機(jī)水上典型節(jié)點(diǎn)位置處加速度信號(hào);獲取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)低階實(shí)測(cè)頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù);建立風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型;對(duì)水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
          • 本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測(cè)量方法、系統(tǒng)及介質(zhì),將三缸泵工作時(shí)泵參數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)輸入到已訓(xùn)練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到出口歧管腔壓力場(chǎng)信息;所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下:利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實(shí)體三缸泵映射的...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)振動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域,特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計(jì)的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法,包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù);建立有限元模型,計(jì)算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動(dòng)力特性;提取支點(diǎn)動(dòng)載荷,繪制高壓轉(zhuǎn)子支點(diǎn)動(dòng)載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖;如果支...
          • 本申請(qǐng)公開了一種高頻變壓器聲壓計(jì)算方法,涉及電路技術(shù)領(lǐng)域,其包括:獲取間隙鈹銅簧片的微結(jié)構(gòu)參數(shù)以生成微結(jié)構(gòu)特征向量;基于微結(jié)構(gòu)特征向量,計(jì)算微結(jié)構(gòu)調(diào)控的磁致伸縮應(yīng)變以確定微結(jié)構(gòu)調(diào)控磁致伸縮的耦合場(chǎng)分布描述;基于耦合場(chǎng)分布描述,將高頻變壓器周...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備,屬于航空器技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:構(gòu)建中等保真度數(shù)字孿生模型,該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動(dòng)力學(xué)特性及耦合關(guān)系,以再現(xiàn)全局動(dòng)力學(xué)行為;所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識(shí)和歷...
          • 本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運(yùn)動(dòng)響應(yīng)求解方法,涉及海洋工程結(jié)構(gòu)物運(yùn)動(dòng)姿態(tài)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)觀測(cè)的Jonswap譜參數(shù),獲取不規(guī)則波波高時(shí)間序列,并通過快速傅里葉變換得到子波,在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復(fù)現(xiàn)的不...
          • 本申請(qǐng)公開了基于飛行器流場(chǎng)模擬的動(dòng)態(tài)來流邊界構(gòu)建方法及裝置,涉及流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)當(dāng)前飛行器的當(dāng)前機(jī)動(dòng)狀態(tài)和當(dāng)前飛行環(huán)境變化,選擇目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型和組合方式;根據(jù)目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型確定對(duì)應(yīng)目標(biāo)輸入模式;基于目標(biāo)輸入模式并通過...
          • 本申請(qǐng)屬于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關(guān)設(shè)備。其中,所述方法包括:獲取待布線的數(shù)字電路中各個(gè)布線層的布線網(wǎng)格參數(shù),布線網(wǎng)格的網(wǎng)格線用于約束布線軌道;基于所述布線網(wǎng)格參數(shù),將所述數(shù)字電路分割為多個(gè)布線分區(qū),各個(gè)布線...
          • 本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構(gòu)建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法,屬于雙面局部噴射電鍍?cè)O(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,該電鍍模型的構(gòu)建方法包括:提供一種雙面局部噴射電鍍裝置;根據(jù)壓力與流量之間的關(guān)系,構(gòu)建電鍍模型的運(yùn)算公式;將流量計(jì)算公式與法拉第電解定律結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,公開了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設(shè)計(jì)參數(shù),包括連接器位置坐標(biāo)、引腳數(shù)量和電氣阻抗值,以及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù),包括溫度分布、電磁干擾強(qiáng)度和振動(dòng)頻率;對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)...
          • 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng),其取樣任務(wù),并提取各個(gè)Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務(wù)的元特征向量,結(jié)合各個(gè)Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務(wù)的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成每對(duì)Agent的協(xié)作概率,組...
          • 本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識(shí)蒸餾的方法、裝置和電子設(shè)備,屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法中溫度采用動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制,隨著訓(xùn)練周期的增加,訓(xùn)練周期對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)初始溫度逐步減小;此外,在每個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi),還基于蒸餾損失對(duì)該預(yù)設(shè)初始溫度進(jìn)行細(xì)微調(diào)節(jié),從...
          • 本發(fā)明涉及異構(gòu)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:將算子映射問題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題;基于非支配排序遺傳算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題,得到由多個(gè)不同的算子映射方案構(gòu)成的帕累托前沿解集;根據(jù)以多個(gè)目標(biāo)分別構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù),并進(jìn)行亞字節(jié)量化;在微控制器固件中調(diào)用推理計(jì)算庫接口,將量化后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計(jì)算庫內(nèi)部執(zhí)行,具體為:將量化后的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動(dòng)型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電動(dòng)汽車充電技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的歷史電網(wǎng)負(fù)荷曲線和實(shí)時(shí)電網(wǎng)負(fù)荷曲線,預(yù)測(cè)第二時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線,確定目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線的高負(fù)荷時(shí)段、平穩(wěn)負(fù)荷時(shí)段及低負(fù)荷時(shí)...
          • 本申請(qǐng)涉及城市防洪排澇技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:從多源水文觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù),預(yù)處理后獲取多源數(shù)據(jù)集;基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù),并結(jié)合參數(shù)敏感性分析確定其對(duì)淹沒范圍的影響權(quán)...
          • 本發(fā)明涉及城市排水防澇技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市實(shí)時(shí)排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構(gòu)建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)及約束條件,采用水動(dòng)力機(jī)理模型結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨徑流模擬,建立基于深度強(qiáng)...
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