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          • 本發(fā)明公開(kāi)了面向智能制造的施工過(guò)程碳排放預(yù)測(cè)方法,涉及碳排放數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括采集碳排放數(shù)據(jù)、采用基于稀疏特征的自編碼器進(jìn)行特征降維、采用基于量子疊加態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取模型,本發(fā)明對(duì)高維碳排放特征的降維與壓縮,使用稀疏特征自編碼器...
          • 本發(fā)明涉及一種超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法及系統(tǒng),該方法包括:從壓縮的超圖拓?fù)浔硎局刑崛【哂凶罡叨葦?shù)頂點(diǎn)的拓?fù)湫畔?;識(shí)別具有最高度數(shù)的公共頂點(diǎn)和與之相連的超邊并發(fā)送至任務(wù)隊(duì)列;基于任務(wù)隊(duì)列中的且來(lái)自于公共頂點(diǎn)表的公共頂點(diǎn)并行觸發(fā)對(duì)各個(gè)超邊的超邊聚合...
          • 本發(fā)明提供了一種帶鋼熱軋過(guò)程的性能因果發(fā)現(xiàn)與故障診斷方法及系統(tǒng),屬于工業(yè)過(guò)程故障診斷領(lǐng)域。所述方法獲取產(chǎn)線(xiàn)各工序歷史過(guò)程數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),預(yù)處理后篩選性能相關(guān)的過(guò)程變量,構(gòu)建各工序的歷史多維數(shù)據(jù)集及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集;基于過(guò)程變量構(gòu)建QGRU?SAE...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮負(fù)荷不確定性的配電網(wǎng)柔性互供控制方法,涉及電力系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取配電網(wǎng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),建立魯棒優(yōu)化模型;基于魯棒優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)柔性互供控制策略,并引入自適應(yīng)控制機(jī)制;評(píng)估系統(tǒng)狀態(tài),并基于已評(píng)估系統(tǒng)狀態(tài)做分布式協(xié)調(diào)...
          • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了一種快慢車(chē)與跨線(xiàn)組合運(yùn)營(yíng)模式下線(xiàn)路通過(guò)能力計(jì)算方法,包括:分析單一交路下快車(chē)不越行、越行及大小交路下快車(chē)越行等情況,確定不同場(chǎng)景下、不同快慢車(chē)發(fā)車(chē)頻率比例下的扣除系數(shù);計(jì)算跨線(xiàn)列車(chē)與本線(xiàn)列車(chē)交叉干擾導(dǎo)致的通過(guò)能力損失,確...
          • 本發(fā)明涉及煙草技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種自適應(yīng)搜索庫(kù)存片煙醇化程度判別方法及系統(tǒng)。該方法包括,獲取庫(kù)存片煙的近紅外光譜數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的醇化程度,對(duì)庫(kù)存片煙的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到若干光譜特征變量;將若干光譜特征變量作為片煙醇化程度判別模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于干化污泥的廢氣處理設(shè)備,屬于污泥處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括干化桶,所述干化桶的側(cè)端固定連接有入泥口,所述干化桶的上端固定連接有廢氣收集管,所述廢氣收集管的后端固定連接有廢氣處理箱,所述干化桶的內(nèi)部頂端固定安裝有泥槽,所述泥槽...
          • 本發(fā)明涉及荒漠治理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種荒漠化防治方法。本發(fā)明通過(guò)在移栽定植的過(guò)程中鋪設(shè)吸鹽層能夠直接利用排堿渠水進(jìn)行灌溉,利用吸鹽層對(duì)于鹽分的吸收,降低了排堿渠水中的鹽含量,避免由于排堿渠水中鹽含量較高而造成苗木死亡的問(wèn)題出現(xiàn)。
          • 本發(fā)明提供了一種呼叫中心隱私號(hào)碼的語(yǔ)音通信方法及系統(tǒng)、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及通信技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:接收呼叫請(qǐng)求,并獲取對(duì)應(yīng)主叫用戶(hù)和被叫用戶(hù)的用戶(hù)信息;基于所述用戶(hù)信息獲取用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù),基于所述歷史行為數(shù)據(jù)生成隱私號(hào)碼;獲取用戶(hù)...
          • 本發(fā)明涉及PM2.5污染技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的PM2.5顆粒物源的解析方法。本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的PM2.5顆粒物源的解析方法,基于實(shí)際中PM...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種碳纖維的表面改性方法、改性碳纖維以及碳纖維增強(qiáng)聚酰亞胺樹(shù)脂基復(fù)合材料;所述碳纖維的改性方法包括在碳纖維的表面引入一層具有極性、高耐熱的聚酰亞胺涂層,該聚酰亞胺涂層由高耐熱不熔不溶型聚酰亞胺組成;且該聚酰亞胺涂層采用易高溫?zé)岱?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高熵合金鈦合金梯度結(jié)構(gòu)及其制備方法,金屬材料增材制造技術(shù)領(lǐng)域。所述方法采用NbZrTi中熵合金作為T(mén)aMoNbZrTi高熵合金/TA15鈦合金梯度結(jié)構(gòu)的中間層,并使用TIG多絲增材制造系統(tǒng)和CNC機(jī)床制得了具有更加良好界面結(jié)...
          • 本發(fā)明公布了一種青風(fēng)藤葉組織內(nèi)生細(xì)菌菌株L2?1及其應(yīng)用,屬于微生物技術(shù)領(lǐng)域;該菌株為蠟樣芽孢桿菌(Bacillus cereus L2?1),已于2025年2月19日保藏于中國(guó)典型培養(yǎng)物保藏中心,保藏地址為中國(guó).武漢.武漢大學(xué),保藏編號(hào)為...
          • 該發(fā)明公開(kāi)了一種基于射頻負(fù)氫粒子源BATMAN裝置引出區(qū)粒子模擬的磁場(chǎng)優(yōu)化方法,屬于于計(jì)算機(jī)仿真領(lǐng)域。本發(fā)明方法,由于電子束在磁系統(tǒng)中被多峰磁場(chǎng)約束在腔體內(nèi)部,比起原有仿真模擬中的磁場(chǎng)布置,可以顯著改善BATMAN裝置引出區(qū)電子的非均勻性。...
          • 本發(fā)明涉及一種生成式人工智能的著作權(quán)侵權(quán)評(píng)估方法及系統(tǒng),該方法包括:建立包括對(duì)照組及實(shí)驗(yàn)組的待測(cè)模型組;對(duì)所述待測(cè)模型組進(jìn)行提問(wèn)測(cè)試,獲得測(cè)試答案;基于所述測(cè)試答案與原著作品的相似度,對(duì)待測(cè)模型組進(jìn)行侵權(quán)評(píng)分,獲得評(píng)估結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)量化分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于實(shí)時(shí)融合AI S數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)的系統(tǒng),其特征在于,包括:AI S數(shù)據(jù)采集服務(wù)器;氣象數(shù)據(jù)采集服務(wù)器;一級(jí)數(shù)據(jù)緩存服務(wù)器集群;并行計(jì)算服務(wù)器集群;二級(jí)數(shù)據(jù)緩存服務(wù)器集群;數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)服務(wù)器集群,從所述二級(jí)緩存服務(wù)器集群中獲取...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置和車(chē)輛,可以應(yīng)用于智能座艙領(lǐng)域。該方法包括:獲取座艙內(nèi)第一屏幕上的第一應(yīng)用程序的顯示內(nèi)容;根據(jù)第一應(yīng)用程序的顯示內(nèi)容,控制座艙內(nèi)第二屏幕顯示虛擬形象的第一動(dòng)畫(huà)效果。本申請(qǐng)可以應(yīng)用于智能汽車(chē)或者電動(dòng)汽車(chē)中,通過(guò)某...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N交互方法、裝置和車(chē)輛,可以應(yīng)用于智能座艙領(lǐng)域。該方法包括:獲取座艙內(nèi)屏幕的展開(kāi)尺寸;在屏幕的展開(kāi)尺寸由第一展開(kāi)尺寸變化至第二展開(kāi)尺寸的過(guò)程中,控制屏幕上的界面元素沿第一方向從第一位置移動(dòng)至第二位置;其中,第一方向與屏幕的尺寸...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種藥物?靶點(diǎn)識(shí)別的方法,特別涉及一種基于多分子圖的異構(gòu)圖Transformer進(jìn)行藥物?靶點(diǎn)識(shí)別的方法,包含以下步驟:S1:從公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取已知的藥物?靶點(diǎn)相互作用數(shù)據(jù),并采集藥物的化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、靶點(diǎn)的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)以及生物...
          • 本發(fā)明涉及場(chǎng)景文字識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于語(yǔ)言感知的場(chǎng)景文字識(shí)別預(yù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。所述場(chǎng)景文字識(shí)別方法,包括:基于獲取的輸入圖像,得到引導(dǎo)視圖;分別對(duì)輸入圖像和引導(dǎo)視圖進(jìn)行分割,并分別排列后輸入全連接層,得到輸入圖像嵌入表示和引導(dǎo)視圖嵌...
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