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          • 本發(fā)明公開了一種變截面復(fù)合樁部署方法和系統(tǒng),通過先采集變截面復(fù)合樁部署區(qū)域環(huán)境信息,結(jié)合復(fù)合樁參數(shù)計算得到影響參數(shù)實際值;再獲取參考部署策略的影響參數(shù)標準值,與影響參數(shù)實際值比對后得到各參考部署策略的差異評估值,通過將影響參數(shù)標準值與實際值...
          • 本發(fā)明公開了一種塔基的配筋布置方法和系統(tǒng),涉及輸電線路塔基設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取塔基的基礎(chǔ)參數(shù)和各個塔腳位置,將各塔腳位置進行動態(tài)配筋規(guī)劃處理,得到多個塔腳區(qū)域和配筋數(shù)量,采用基礎(chǔ)參數(shù)和各個塔腳位置構(gòu)建塔基有限元分析模型,基于配筋數(shù)量,采用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于幾何推理的軸承類零件加工特征識別方法,包括以下步驟:S1、導(dǎo)入軸承類零件模型并對軸承類零件模型進行解析操作;S2、對軸承類零件模型中的面、邊的各自屬性參數(shù)進行計算并保存在屬性鄰接圖中所對應(yīng)的節(jié)點與邊的屬性中;S3、對零件...
          • 本發(fā)明涉及識別技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種面向板架結(jié)構(gòu)多點沖擊載荷定位的識別方法。該方法通過建立高密度響應(yīng)點與多點激勵點組成的有限元模型,獲取完整的頻響函數(shù)矩陣,并引入基于最大正交性的貪心優(yōu)化算法,顯著降低頻響矩陣的條件數(shù),提高反演穩(wěn)定性,...
          • 本發(fā)明公開了一種防爆充電機用集成熱管理系統(tǒng),涉及充電機技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:步驟S100三維熱場建模:利用激光雷達與溫度傳感器陣列獲取熱源點云,結(jié)合有限元分析構(gòu)建三維熱管理模型。通過三維熱場建模優(yōu)化液冷管路布局(熱流密度均勻性誤差≤10%...
          • 本發(fā)明提供基于應(yīng)變能分析的三明治結(jié)構(gòu)電池包底護板吸能評估方法及系統(tǒng),涉及動力電池包防護技術(shù)領(lǐng)域,包括制備層疊三明治結(jié)構(gòu)底護板;計算復(fù)合材料蒙皮、泡沫芯材、內(nèi)嵌鋼板的單位體積應(yīng)變能;基于赫茲接觸理論確定變形區(qū)域體積;通過疊加積分得到總吸收能量...
          • 本發(fā)明涉及屬于人工智能輔助石材加工領(lǐng)域,針對石材加工中無法有效處理帶有缺陷石材板材的問題,本發(fā)明提出一種基于多目標優(yōu)化的石材缺陷區(qū)域排版方法及系統(tǒng),包括:采集石材圖像并通過深度學習模型精確識別缺陷區(qū)域;建立特征空間坐標系統(tǒng),將缺陷區(qū)域進行向...
          • 本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源與隱私保護審計方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源技術(shù)領(lǐng)域,基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)溯源與隱私保護審計方法的具體步驟包括:步驟一、構(gòu)建聯(lián)盟鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)體系,計算節(jié)點的初始質(zhì)量值,迭代得到節(jié)點的最終質(zhì)量值,步驟二、設(shè)置異...
          • 本發(fā)明公開了一種面向自回歸語言模型訓(xùn)練過程的數(shù)據(jù)泄露風險量化方法,包括:對原始訓(xùn)練文本集執(zhí)行增強成員數(shù)據(jù)劃分處理,通過優(yōu)化函數(shù)生成包含成員、非成員及關(guān)鍵的邊界文本的三元分區(qū)文本集;針對每個文本,利用目標模型從前向推理、反向傳播和狀態(tài)演化三個...
          • 本發(fā)明公開了基于多源薪酬數(shù)據(jù)整合的動態(tài)權(quán)限管理系統(tǒng)及方法,涉及薪酬數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:采集來自多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的角色名稱、權(quán)限邊界及操作粒度信息,基于字段級語義標注方式,生成結(jié)構(gòu)化的角色語義本體詞條;將待映射角色按照權(quán)限維度進行拆...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的報警信息關(guān)聯(lián)處理方法,所述報警信息關(guān)聯(lián)處理方法包括:獲取報警信息并對所述報警信息進行預(yù)處理;基于人工智能算法對報警信息的不同報警項進行關(guān)聯(lián)分析,構(gòu)建所述報警項之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則;所述關(guān)聯(lián)規(guī)則用于表征報警項的出現(xiàn)之間...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于邊緣計算的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng),方法包括獲取異構(gòu)數(shù)據(jù)流并進行數(shù)據(jù)類型識別和數(shù)據(jù)特征提取,得到原始特征集合;根據(jù)原始特征集合,統(tǒng)一特征維度和調(diào)整時間基準,得到時序矢量數(shù)據(jù);根據(jù)時序矢量數(shù)據(jù),填補缺...
          • 本申請的一種港機設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的通道權(quán)重分配方法及裝置,該方法包括:多個傳感器經(jīng)Modbus和CAN協(xié)議傳輸振動信號數(shù)據(jù),對其進行FFT變換生成能量譜分布;基于該分布,用小波包分解確定主要特征頻段,并建立其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通道的關(guān)聯(lián);依此關(guān)聯(lián),用多...
          • 本發(fā)明涉及多源數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的生豬屠宰線智能監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括:采集子系統(tǒng),用于對多個加工工位的生豬個體進行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,得到多源融合數(shù)據(jù)集;建立子系統(tǒng),用于建立跨工位特征關(guān)聯(lián)矩陣;匹配子系統(tǒng),用于進行當前工...
          • 本發(fā)明涉及潛水監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法有效對潛水員進行安全監(jiān)測的問題,提供了一種基于數(shù)據(jù)融合分析的潛水員安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取潛水員的實時體征數(shù)據(jù)和所處的實時環(huán)境數(shù)據(jù);對所述實時環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析,得到用于反映當前環(huán)境...
          • 本發(fā)明涉及材料物理化學性質(zhì)測試與分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的生物組織解剖質(zhì)量評估方法。包括:步驟1:空間配準的多模態(tài)數(shù)據(jù)同步采集,通過集成光學路徑的空間配準裝置,在同一坐標系下同步采集數(shù)據(jù);基于坐標映射關(guān)系,將力學分布圖及...
          • 本發(fā)明屬于面向工業(yè)信息系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)檢測的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于時頻空圖網(wǎng)絡(luò)的多變量時序數(shù)據(jù)異常檢測方法及裝置。所述方法包括:基于傳感器獲取的多變量時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,包括基于正常數(shù)據(jù)構(gòu)建的訓(xùn)練集和驗證集,以及基于攻擊場景下的數(shù)據(jù)構(gòu)建的...
          • 本發(fā)明涉及智能變電站技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種智能變電站安措校核方法及系統(tǒng)。其中,該方法包括:采集目標智能變電站的多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù),并對多源實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行邊緣聯(lián)邦聚合得到協(xié)同特征數(shù)據(jù);基于協(xié)同特征數(shù)據(jù)構(gòu)建目標智能變電站的動態(tài)拓撲圖譜,并對目標智...
          • 本發(fā)明提供了一種ATE設(shè)備狀態(tài)檢測方法及裝置,所述方法包括:響應(yīng)于選擇指令在ATE設(shè)備中確定節(jié)點,并通過監(jiān)測系統(tǒng)采集運行中的ATE設(shè)備的第一模擬信號,對第一模擬信號進行處理,通過異常檢測系統(tǒng)對處理后的第一模擬信號進行檢測,從而向用戶展示AT...
          • 本發(fā)明涉及阻尼器監(jiān)測與異常識別技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于分數(shù)階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻尼器監(jiān)測異常識別方法,包括:采用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)對阻尼器運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測并存儲,得到原始數(shù)據(jù)集,并采用基于小波變換的自適應(yīng)濾波算法進行濾波處理,之后聯(lián)合短時傅里葉變換...
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