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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種優(yōu)化SOL任務(wù)參數(shù)的方法、裝置及設(shè)備，獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)處理引擎Spark集群的硬件資源信息和當(dāng)前SQL任務(wù)信息；根據(jù)硬件資源信息和SQL任務(wù)信息確定可選的任務(wù)參數(shù)組合；基于人工智能AI模型確定在各任務(wù)參數(shù)組合下執(zhí)行SQL任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軟件推薦技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了軟件推薦方法及系統(tǒng)，包括S1：通過(guò)用戶備份到云端的軟件列表，獲取用戶已安裝軟件的安裝信息；S2：根據(jù)用戶軟件安裝信息，計(jì)算未安裝軟件與用戶已安裝軟件的關(guān)聯(lián)值；將上述拉動(dòng)值加總，獲取未安裝軟件與用戶已安...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種信息定投方法及系統(tǒng)，方法，首先獲取種子用戶及其標(biāo)簽數(shù)據(jù)，包括用戶屬性、行為特征和內(nèi)容偏好標(biāo)簽，據(jù)此生成含時(shí)間子序列和內(nèi)容子序列的第一投放序列。接收種子用戶的第一響應(yīng)數(shù)據(jù)，基于行為匹配度閾值計(jì)算時(shí)間子序列的第一響應(yīng)率和內(nèi)容子序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及房屋測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的房屋測(cè)量數(shù)據(jù)智能分析方法，包括以下步驟：S1數(shù)據(jù)采集步驟，全方位采集房屋包括尺寸、面積、角度基礎(chǔ)測(cè)量數(shù)據(jù)、S2數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗操作、S3特征提取步驟，提取能夠反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多源數(shù)據(jù)的小流域空地一體化智慧監(jiān)測(cè)與管護(hù)系統(tǒng)，涉及小流域數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、地面監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)智慧監(jiān)管平臺(tái)；衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行大范...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于增材制造的燃油噴嘴殼體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)燃油流量、壓力損失及最大壓力限制計(jì)算燃油流路最小通徑；根據(jù)工作溫度、壓力及強(qiáng)度要求確定噴嘴殼體材料及殼體最小壁厚；根據(jù)燃油噴嘴頭部位置及燃燒室機(jī)匣外部的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于燃?xì)鉁u輪類發(fā)動(dòng)機(jī)的風(fēng)扇/壓氣機(jī)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提供了一種穿傳動(dòng)軸的靜葉支板一體化設(shè)計(jì)方法，所述方法包括：獲取外涵靜葉上傳動(dòng)軸穿過(guò)位置的最大厚度，根據(jù)最大厚度設(shè)計(jì)外涵靜葉初始葉型；通過(guò)流道面積變化率和變化率閾值對(duì)外涵靜葉初始葉型修正得到修...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種天線優(yōu)化方法、裝置和設(shè)備，該方法包括：建立目標(biāo)模型；目標(biāo)模型用于最大化天線的增益和最小化天線的輻射方向性偏差；根據(jù)目標(biāo)模型和天線設(shè)計(jì)約束條件，確定天線的設(shè)計(jì)參數(shù)；天線的設(shè)計(jì)參數(shù)包括螺旋天線的半徑、螺距和線圈數(shù)。本申請(qǐng)實(shí)施例的方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種風(fēng)扇/壓氣機(jī)數(shù)值仿真中喘點(diǎn)的判定方法及系統(tǒng)，通過(guò)仿真獲得風(fēng)扇/壓氣機(jī)進(jìn)出口密度、總壓、靜壓、溫度參數(shù)，根據(jù)這些參數(shù)分別計(jì)算出靜密度比、總壓比、靜壓比、效率等結(jié)果；最后根據(jù)各個(gè)參數(shù)隨背壓提高的變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種全包線轉(zhuǎn)子軸向力解析評(píng)估方法及系統(tǒng)，通過(guò)將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子軸向力分解為：壓氣機(jī)轉(zhuǎn)子軸向力、渦輪轉(zhuǎn)子軸向力、盤(pán)腔軸向力，其中盤(pán)腔軸向力分為：壓氣機(jī)盤(pán)前軸向力、壓氣機(jī)盤(pán)后軸向力、渦輪盤(pán)前軸向力和渦輪盤(pán)后軸向力。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于拐點(diǎn)導(dǎo)向自適應(yīng)的無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對(duì)當(dāng)前無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃實(shí)時(shí)性和有效性不足的問(wèn)題，本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新：提出基于雙機(jī)協(xié)同的威脅源干擾機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)威脅源風(fēng)險(xiǎn)的積極應(yīng)對(duì)，提升任務(wù)執(zhí)行成功率；在領(lǐng)導(dǎo)者?跟隨者的框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合預(yù)報(bào)與反饋機(jī)制的水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)，涉及水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度研究技術(shù)領(lǐng)域。該結(jié)合預(yù)報(bào)與反饋機(jī)制的水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)，包括：基于深度學(xué)習(xí)的洪水預(yù)報(bào)、反饋調(diào)度和多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度，所述基于深度學(xué)習(xí)的洪水預(yù)報(bào)包括以下步驟：S1.收集研究...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：在預(yù)設(shè)飛行任務(wù)執(zhí)行之前，獲取預(yù)設(shè)飛行任務(wù)對(duì)應(yīng)的任務(wù)屬性信息，任務(wù)屬性信息用于描述預(yù)設(shè)飛行任務(wù)對(duì)應(yīng)的飛行場(chǎng)景數(shù)據(jù)、參與預(yù)設(shè)飛行任務(wù)的機(jī)組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預(yù)設(shè)飛行任務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N室間質(zhì)評(píng)結(jié)果分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)待分析項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的室間質(zhì)評(píng)結(jié)果，室間質(zhì)評(píng)結(jié)果包括多個(gè)評(píng)估樣本分別對(duì)應(yīng)的質(zhì)評(píng)數(shù)據(jù)；根據(jù)多個(gè)評(píng)估樣本分別對(duì)應(yīng)的質(zhì)評(píng)數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)待分析項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的異常程度；根據(jù)預(yù)設(shè)的異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及營(yíng)銷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其為基于AI全息營(yíng)銷系統(tǒng)及思維表達(dá)使用方法，包括全息展示模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)模型生成三維全息圖像，并在指定空間中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)沉浸式顯示；數(shù)據(jù)采集模塊，通過(guò)集成腦電接口、眼動(dòng)跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實(shí)時(shí)采集用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云消噪技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設(shè)備激光雷達(dá)點(diǎn)云消噪方法，包括以下步驟：S1，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2，分析點(diǎn)云特征，利用設(shè)備和地面點(diǎn)云在高程分布上的特征進(jìn)行點(diǎn)云類型劃分；S3，利用設(shè)備點(diǎn)云和地面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)場(chǎng)景感知小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，包括：場(chǎng)景感知與分析模塊，用于提取場(chǎng)景特征并計(jì)算場(chǎng)景復(fù)雜度；多層級(jí)特征提取與重構(gòu)模塊，用于增強(qiáng)場(chǎng)景特征中的判別性特征；自適應(yīng)模態(tài)融合模塊，用于對(duì)增強(qiáng)后的場(chǎng)景特征動(dòng)態(tài)生成融合權(quán)重，以進(jìn)行特征融合并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)小目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：S1.無(wú)人機(jī)采集圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2.構(gòu)建YOLOv11模型網(wǎng)絡(luò)框架，在主干網(wǎng)絡(luò)中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù)，結(jié)合Mosai c數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以增強(qiáng)模型對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種頁(yè)巖裂縫分布特征的自動(dòng)化識(shí)別與量化方法，涉及圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，應(yīng)用于頁(yè)巖儲(chǔ)層裂縫系統(tǒng)的分析。方法包括以下步驟：首先，通過(guò)高清成像設(shè)備獲取頁(yè)巖巖心或薄片圖像，經(jīng)過(guò)中值濾波和拉普拉斯算子進(jìn)行圖像預(yù)處理，以增強(qiáng)裂縫邊界；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于全卷積的任務(wù)分離的跟蹤方法，能更好的處理分類和定位任務(wù)之間的聯(lián)系，解決目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。步驟如下，首先將模板圖像與搜索幀圖像分別輸入骨干網(wǎng)絡(luò)中提取特征；接著構(gòu)造模板圖像中目標(biāo)的先驗(yàn)編碼，并將其與模板特征結(jié)合，同時(shí)構(gòu)建高效融合模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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