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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于煤礦供電系統(tǒng)電壓暫降風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括定義電壓暫降參數(shù)并獲取敏感設(shè)備數(shù)據(jù)；分析工業(yè)過(guò)程的PIT，構(gòu)建全過(guò)程電壓暫降耐受力曲線(xiàn)；基于HAZOP方法進(jìn)行電壓暫降偏離下的...
								
            
							
            
							
						
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								      基于遺忘學(xué)習(xí)算法的長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法及系統(tǒng)，該方法首先獲取原始長(zhǎng)尾識(shí)別數(shù)據(jù)集，并利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合；然后基于遺忘數(shù)據(jù)集和非遺忘數(shù)據(jù)集的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)集合，構(gòu)建遺忘損失函數(shù)；最后基于遺忘損失函數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種輸變電設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取輸變電設(shè)備的多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)診斷數(shù)據(jù)包括振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù)；將振動(dòng)診斷數(shù)據(jù)和聲學(xué)診斷數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)故障診斷模型，所述預(yù)設(shè)故障診斷模型包括第一故障診斷通道和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于特征選擇的電力系統(tǒng)狀態(tài)辨識(shí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取初始特征數(shù)據(jù)集；利用第一特征選擇算法對(duì)初始特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征篩選，得到第一特征值；通過(guò)自適應(yīng)時(shí)序綜合方法，將不同時(shí)間切片的第一特征值綜合為第二特征值，得到子特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于樣本回放的AUV故障診斷方法、介質(zhì)、設(shè)備，涉及AUV故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多傳感器采集的AUV的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到初始樣本；根據(jù)初始樣本對(duì)擾動(dòng)的魯棒性，基于彩虹存儲(chǔ)器從初始樣本中選擇回放樣本進(jìn)行存儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種云渲染方法、云渲染裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：響應(yīng)于接收到云渲染請(qǐng)求，確定所述云渲染請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景；按照預(yù)設(shè)資源池隊(duì)列，確定所述目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的目標(biāo)資源池；其中，所述預(yù)設(shè)資源池隊(duì)列依次包括固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了模擬量校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的模擬信號(hào)分段校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、嵌入式設(shè)備創(chuàng)建模擬信號(hào)校準(zhǔn)表，設(shè)定啟用狀態(tài)的第一更新規(guī)則以及校準(zhǔn)優(yōu)先級(jí)的第二更新規(guī)則；步驟S2、嵌入式設(shè)備獲取輸入的校準(zhǔn)表設(shè)置指令，對(duì)校準(zhǔn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種新型的管道內(nèi)貼片和視覺(jué)傳感器搭載裝置，集成管道內(nèi)運(yùn)動(dòng)、貼片及管道內(nèi)徑測(cè)量功能于一體，適用于內(nèi)表面紋理弱的圓形狹長(zhǎng)管道內(nèi)直徑測(cè)量。該裝置包括搭載平臺(tái)、貼片裝置、視覺(jué)傳感器。裝置搭載平臺(tái)負(fù)責(zé)搭載貼片裝置和視覺(jué)傳感器在管道內(nèi)運(yùn)動(dòng)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種堆載預(yù)壓過(guò)程中土體密實(shí)度自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，屬于土木工程與巖土工程檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集與傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、顯示與報(bào)警模塊及電源模塊。傳感器模塊由土壓力傳感器、沉降傳感器和孔隙水壓力傳感器組成，分別用于采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于微生物技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種反硝化菌、菌劑及其應(yīng)用。本發(fā)明篩選出塑料海洋生物被膜來(lái)源的、抗逆性強(qiáng)、具有NO3
	?還原完整通路的反硝化細(xì)菌，即沈氏菌（Shimia sp.）...
								
            
							
            
							
						
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								      本專(zhuān)利公開(kāi)了汽車(chē)起重機(jī)支腿系統(tǒng)的全工況自主控制系統(tǒng)與方法。所屬系統(tǒng)可配置4根及以上任意數(shù)量支腿并可展收至任意程度；所屬方法分別測(cè)量各支腿組件的靜剛度曲線(xiàn)和支腿系統(tǒng)的承載與變形聯(lián)合控制矩陣，實(shí)施初始調(diào)平；然后，超前解算上裝作業(yè)將引起的底盤(pán)姿態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光催化劑及其制備方法和應(yīng)用，其中，光催化劑，用于在純水相中催化芐胺制備N(xiāo)?亞芐基芐胺，光催化劑包括ZnIn2S4納米材料以及負(fù)載于ZnIn2S4
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種間氯苯甲酰氯的制備設(shè)備及其制備工藝，制備設(shè)備包括氯化反應(yīng)單元、初級(jí)精餾單元、冷卻結(jié)晶單元、二級(jí)精餾單元，本發(fā)明采用組合分離工藝，通過(guò)結(jié)晶精餾聯(lián)用工藝的協(xié)同效應(yīng)，利用間位與對(duì)位異構(gòu)體在低溫下的溶解度差異進(jìn)行結(jié)晶分離，再通過(guò)二次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于畜禽表型觀(guān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的畜禽育種表型觀(guān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：輸入畜禽的圖像數(shù)據(jù)，提取當(dāng)前畜禽的表型信息；構(gòu)建畜禽親緣關(guān)系矩陣，獲取畜禽育種值特征；將預(yù)設(shè)基因序列輸入到大語(yǔ)言模型，獲取該基因序列在大語(yǔ)言模型不...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種光伏發(fā)電效率管理智能優(yōu)化方法，包括：環(huán)境數(shù)據(jù)采集與光照預(yù)測(cè)、光伏板角度智能優(yōu)化、溫度調(diào)節(jié)與散熱優(yōu)化以及最大功率點(diǎn)跟蹤。首先，采集環(huán)境數(shù)據(jù)并通過(guò)光照預(yù)測(cè)函數(shù)預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的光照強(qiáng)度。然后，基于預(yù)測(cè)的光照強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種換電站決策管理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括如下步驟：采集換電站的換電站信息，換電站信息包括設(shè)備狀態(tài)信息、環(huán)境信息和用戶(hù)信息中的至少一項(xiàng)；將換電站信息，輸入子類(lèi)評(píng)分模塊中進(jìn)行評(píng)分，得到多個(gè)子類(lèi)評(píng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于動(dòng)態(tài)年齡的群組分析方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，該方法包括：基于獲取的活動(dòng)數(shù)據(jù)表，生成符合第一預(yù)設(shè)條件的用戶(hù)群組；用戶(hù)群組內(nèi)每個(gè)目標(biāo)用戶(hù)的行為軌跡信息與第一預(yù)設(shè)條件相匹配；根據(jù)預(yù)設(shè)的約束鏈規(guī)則，對(duì)每個(gè)目標(biāo)用戶(hù)的行為軌跡信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種高原山區(qū)大氣加權(quán)平均溫度模型構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取高原山區(qū)的氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)；對(duì)所述氣象數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得日間數(shù)據(jù)集和夜間數(shù)據(jù)集；確定地形修正因子；基于所述日間數(shù)據(jù)集和夜間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種互感器計(jì)量誤差在線(xiàn)檢測(cè)方法及裝置，涉及電網(wǎng)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：采集歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，獲得電壓歷史數(shù)據(jù)以及相位歷史數(shù)據(jù)；對(duì)電壓歷史數(shù)據(jù)以及相位歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并構(gòu)建訓(xùn)練集以及測(cè)試集；構(gòu)建計(jì)量誤差在線(xiàn)檢測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高強(qiáng)度碳纖維復(fù)合材料及其制備方法，復(fù)合材料包括改性的碳纖維增強(qiáng)體以及耐生物腐蝕的樹(shù)脂基體,改性通過(guò)表面處理使碳纖維增強(qiáng)體表面形成一層生物惰性涂層；基于改性的碳纖維增強(qiáng)體與樹(shù)脂基體的復(fù)合,復(fù)合材料表現(xiàn)出優(yōu)異的機(jī)械性能和生物穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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