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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      一種高速電主軸熱誤差預(yù)測(cè)的方法，屬于高速電主軸技術(shù)領(lǐng)域。包括S3：設(shè)置GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和每層神經(jīng)元數(shù)；S4：輸入訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，設(shè)置最大種群數(shù)，生成初始種群；S5：通過信息融合平均優(yōu)化算法優(yōu)化GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S6：將測(cè)試集導(dǎo)入信息融合平均優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      基于AN?DNN回歸預(yù)測(cè)的主軸熱誤差建模方法。通過仿生雀鷹的捕食與遷徙行為，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的智能尋優(yōu)，顯著提升預(yù)測(cè)精度與效率。包括S4.通過雀鷹優(yōu)化算法優(yōu)化DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S5.獲得最優(yōu)權(quán)值和閾值，用最優(yōu)解訓(xùn)練DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及能源系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明公開了一種天然氣網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)能流計(jì)算方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。方法，包括：獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)、仿真參數(shù)、求解域、求解域內(nèi)的采樣點(diǎn)；基于全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入為仿真參數(shù)，輸出為求解域內(nèi)的采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種固體氧化物電池系統(tǒng)可逆效率量化及優(yōu)化方法，屬于可再生能源中的能源轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域。具體包括：確定廣義可逆效率定義的一般形式；確定基于操作參數(shù)的廣義可逆效率解構(gòu)模型；提出廣義可逆效率的數(shù)學(xué)量化與求解策略，耦合固體氧化物電池系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的糕點(diǎn)檢測(cè)預(yù)警方法及其應(yīng)用，本方案通過復(fù)用歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)以進(jìn)行構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型，再將環(huán)境變量作為外生變量進(jìn)行引入，建立用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的ARIMAX模型，通過綜合歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)擬合所得的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和未來預(yù)設(shè)時(shí)間的環(huán)境變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)歸因分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：確定待分析業(yè)務(wù)的原子單位以及原子單位對(duì)業(yè)務(wù)執(zhí)行的原子過程；確定業(yè)務(wù)現(xiàn)象模式；計(jì)算原子單位對(duì)業(yè)務(wù)現(xiàn)象模式的支持度，基于業(yè)務(wù)現(xiàn)象模式和支持度對(duì)原子單位添加標(biāo)簽，得到原子單位的標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于標(biāo)準(zhǔn)化電碳模型的互聯(lián)電力系統(tǒng)綠色低碳水平評(píng)估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于評(píng)估邊界構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)；確定影響評(píng)估結(jié)果的電力鏈和權(quán)益鏈各環(huán)節(jié)關(guān)鍵因素；確定影響評(píng)估結(jié)果的其他關(guān)鍵因素，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)模型；構(gòu)建節(jié)點(diǎn)間電量交互矩陣與節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油品管輸技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種柴油混油閃點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。方法包括：確定兩種柴油混油摻混的摻混要素，將任一摻混要素作為可調(diào)節(jié)要素；根據(jù)摻混要素確定兩種柴油混油摻混后的目標(biāo)閃點(diǎn)；通過調(diào)節(jié)可調(diào)節(jié)要素的要素值使目標(biāo)閃點(diǎn)滿足標(biāo)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種司機(jī)履約風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及干預(yù)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：在司機(jī)接載乘客的行駛過程中，獲取司機(jī)的行車要素特征。根據(jù)行車要素特征檢測(cè)司機(jī)的危急行為項(xiàng)目，根據(jù)司機(jī)的危急行為項(xiàng)目確定履約行為風(fēng)險(xiǎn)分。根據(jù)履約行為風(fēng)險(xiǎn)分確定風(fēng)險(xiǎn)等...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于對(duì)腦灌注圖像序列分割模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法及產(chǎn)品，該方法包括：在腦灌注圖像序列中，對(duì)缺血與梗死區(qū)域的邊界進(jìn)行標(biāo)注，獲得標(biāo)注信息；將圖像序列輸入至差值計(jì)算模塊中進(jìn)行差值計(jì)算，獲得差值特征圖；獲得腦部基礎(chǔ)特征圖；將腦部基礎(chǔ)特征圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCN?YOLO的獅頭鵝個(gè)體識(shí)別方法，具備以下有益效果：(1)本發(fā)明在YOLO11骨干網(wǎng)絡(luò)部分，將原有的C3K2模塊替換為PKI塊，該P(yáng)KI塊通過采用不同大小的卷積核對(duì)輸入特征圖進(jìn)行并行處理，顯著提升了多尺度特征提取能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種換流變壓器聲紋監(jiān)測(cè)與故障識(shí)別方法及系統(tǒng)，其中方法包括：采集換流變壓器的聲紋數(shù)據(jù)，判斷采集到的所述聲紋數(shù)據(jù)是否異常；將判斷出的異常聲紋數(shù)據(jù)通過梅爾頻率倒譜系數(shù)進(jìn)行特征提取，獲取所述異常聲紋數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征；將所述關(guān)鍵特征輸入經(jīng)過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤直接液化循環(huán)溶劑供氫特性推定系統(tǒng)的建立方法、等效供氫成分的推定方法及裝置，方法包括：獲取每種供氫溶劑模型物供氫特性的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)供氫反應(yīng)動(dòng)力學(xué)將每種供氫溶劑模型物的供氫實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合，得到供氫溶劑模型物的供氫量隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種聚醚醚酮基復(fù)合材料濕熱老化壽命預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明創(chuàng)新性地選取了碳纖維增強(qiáng)聚醚醚酮復(fù)合材料表面粗糙度隨老化時(shí)間的變化作為其老化程度的判定依據(jù)，通過設(shè)定溫度梯度，間歇取樣測(cè)定表面均方根粗糙度，依據(jù)粗糙度變化動(dòng)力學(xué)方程和阿倫尼烏斯方程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏TOPCon電池片刻蝕裝置，涉及硅片刻蝕技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決刻蝕過程產(chǎn)生的腐蝕物容易污染化學(xué)溶液，導(dǎo)致化學(xué)溶液的使用壽命縮短和刻蝕均勻性下降的技術(shù)問題，包括工作臺(tái)，工作臺(tái)頂部布置有刻蝕槽、清洗槽和支撐架，支撐架上滑動(dòng)布置有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及LED顯示屏箱追溯技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種LED顯示屏箱的生產(chǎn)追溯系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：在MES系統(tǒng)中建立與物料批次編碼綁定的激光標(biāo)定參數(shù)模板庫(kù)，其中，LED顯示屏箱包含多層PCB基板，其中PCB基板疊層結(jié)構(gòu)包括至少一層...
								
            
							
            
							
						
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								      一種鉬鎂共摻雜Li2MoO4包覆的高鎳三元正極材料及其制備方法和鋰離子電池。本發(fā)明屬于鋰離子電池領(lǐng)域，公開了一種鉬鎂共摻雜Li2MoO4包覆的高鎳三元正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種復(fù)合隔膜、其制備方法和其在半固態(tài)電池中的應(yīng)用，所述復(fù)合隔膜包括基膜和形成于所述基膜至少一個(gè)表面上的涂覆層，所述涂覆層中包括聚酰胺、LATP和助劑，所述聚酰胺的結(jié)構(gòu)中至少含有式Ⅰ所示的重復(fù)單元，其中，X、Y、Z分別獨(dú)立的選自取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N天線及電子設(shè)備，該天線包括金屬介質(zhì)本體，設(shè)有金屬波導(dǎo)；其中，金屬波導(dǎo)包括依次連通的第一波導(dǎo)部、第二波導(dǎo)部及第三波導(dǎo)部，第二波導(dǎo)部及第三波導(dǎo)部具有位于同側(cè)的開口；饋電機(jī)構(gòu)，與第一波導(dǎo)部背離第二波導(dǎo)部的一端連通，以與第一波導(dǎo)部進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及基于多層次模型融合的電力系統(tǒng)潮流預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明通過預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)分析選取與潮流預(yù)測(cè)高度相關(guān)的特征數(shù)據(jù)，針對(duì)選定的特征數(shù)據(jù)，采用多種潮流預(yù)測(cè)模型(如LSTM、GRU、隨機(jī)森林等)分別進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取...
								
            
							
            
							
						
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