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								      本發(fā)明提出了一種多參數(shù)融合的有機(jī)質(zhì)類型綜合判別方法及系統(tǒng)，包括：基于非均質(zhì)離散態(tài)與連續(xù)分布態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)特征融合方法；結(jié)合張量積與交叉卷積運(yùn)算的復(fù)合判別函數(shù)構(gòu)建機(jī)制；動(dòng)態(tài)閾值控制的迭代權(quán)重優(yōu)化系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)Vorono i圖密度補(bǔ)償?shù)膭傂?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種適用于多類型開(kāi)關(guān)柜絕緣狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警方法，包括：S1、獲取開(kāi)關(guān)柜不同位置處的局部放電信號(hào)，形成電信號(hào)數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建初始絕緣狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型；S3、獲取工業(yè)開(kāi)關(guān)柜絕緣狀態(tài)診斷的通用模型，通過(guò)知識(shí)蒸餾技術(shù)，將通用模型中絕緣狀態(tài)診...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遙感數(shù)據(jù)的地表溫度與降尺度溫度反演方法，屬于遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：1）通過(guò)三次樣條插值法融合氣象站點(diǎn)全天間隔三小時(shí)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與Landsat 8/9衛(wèi)星成像時(shí)間，生成時(shí)空匹配的地表溫度（LST）反演結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      一種航天器技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的OPEN?CLOSE分析方法，包括：進(jìn)行三次OPEN操作，將航天器總體任務(wù)分解成各性能要素；針對(duì)每個(gè)性能要素，通過(guò)試驗(yàn)、實(shí)測(cè)、類比、仿真或計(jì)算，進(jìn)行技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)分析，得到性能要素的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)；進(jìn)行三次CLOSE操作，將各性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系地震峰值響應(yīng)預(yù)測(cè)方法，所述方法包括如下步驟：S1、構(gòu)建復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系理論模型；S2、進(jìn)行復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系關(guān)鍵參數(shù)推導(dǎo)與修正，關(guān)鍵參數(shù)包括等效周期、等效阻尼比、等效阻尼比修正系數(shù)；S3、進(jìn)行復(fù)合阻尼結(jié)構(gòu)體系地震...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種海洋工程淺基礎(chǔ)復(fù)合承載力的分析方法，通過(guò)有限元分析方法，結(jié)合相應(yīng)本構(gòu)模型描述土性，建立淺基礎(chǔ)?多層地基土相互作用模型，通過(guò)多組probe test系統(tǒng)地探究各組合荷載作用下的淺基礎(chǔ)破壞機(jī)制，研究了各荷載分量之間的耦合效應(yīng)，獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改善漏極電流溫度趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度的方法，獲取MOS晶體管的初始模型；修改初始模型中的至少一個(gè)選自第一參數(shù)組的參數(shù)的計(jì)算方式，以引入溫度依賴關(guān)系，第一參數(shù)組包括體電荷效應(yīng)的溝道長(zhǎng)度依賴性系數(shù)(a0)、體電荷效應(yīng)的柵極電壓依賴性系數(shù)(...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)公開(kāi)了一種基于多維度數(shù)據(jù)余數(shù)機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，該方法模型分為三部分：第一部分為硬件友好型等效量化方法，該部分主要基于對(duì)稱量化和激活函數(shù)特性對(duì)卷積核權(quán)重和輸入特征進(jìn)行硬件友好型等效量化；第二部分為多維度數(shù)據(jù)預(yù)取機(jī)制，該部分從像素級(jí)、行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空維修數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于多源數(shù)據(jù)處理的航空維修經(jīng)驗(yàn)知識(shí)管理系統(tǒng)及方法，包括數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊、存儲(chǔ)模塊、文檔解析模塊、索引生成模塊，所述數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理模塊用于對(duì)輸入的原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、實(shí)體提取、數(shù)據(jù)效驗(yàn)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于原語(yǔ)定義的智能數(shù)據(jù)平面高效算子實(shí)現(xiàn)方法及裝置，包括：獲取深度學(xué)習(xí)模型；確定深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)原語(yǔ)表示集合；將目標(biāo)原語(yǔ)表示集合部署在可編程交換機(jī)中；可編程交換機(jī)接收數(shù)據(jù)包，并基于目標(biāo)原語(yǔ)表示集合對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行數(shù)據(jù)推理得到推理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N新能源電力系統(tǒng)多時(shí)空安全充裕指標(biāo)體系構(gòu)建方法及裝置，該方法包括：S1時(shí)間遞進(jìn)指標(biāo)，包括小時(shí)級(jí)短時(shí)、周至月中期、年級(jí)長(zhǎng)期；S2空間分層指標(biāo)，包括跨區(qū)互濟(jì)、區(qū)域自治、全局協(xié)調(diào)；S3將時(shí)空指標(biāo)關(guān)聯(lián)，形成耦合安全體系。該法全面評(píng)估并優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N電力數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊；規(guī)則生成模塊，用于自電力數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)特征并將數(shù)據(jù)特征輸入到經(jīng)訓(xùn)練得到的規(guī)則生成模型中輸出候選規(guī)則集，基于業(yè)務(wù)權(quán)重重排序候選規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則得到推薦規(guī)則集；動(dòng)態(tài)閾值優(yōu)化模塊，用于基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物碼的產(chǎn)品追溯方法及系統(tǒng)，該方法包括：定義目標(biāo)產(chǎn)品從生產(chǎn)到使用過(guò)程中的各個(gè)狀態(tài)，并以所述目標(biāo)產(chǎn)品的每一狀態(tài)為一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建初始產(chǎn)品追溯網(wǎng)；獲取目標(biāo)產(chǎn)品的第一產(chǎn)品信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)編碼規(guī)則對(duì)所述第一產(chǎn)品信息進(jìn)行編碼，得到與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種認(rèn)知增強(qiáng)的大模型暖通系統(tǒng)故障診斷方法及相關(guān)設(shè)備，本方案基于如下步驟實(shí)現(xiàn)：獲取暖通系統(tǒng)架構(gòu)拓?fù)渑c設(shè)備信息、定義RDF資源標(biāo)準(zhǔn)或采用現(xiàn)有資源框架、建立數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型、數(shù)字節(jié)點(diǎn)模型轉(zhuǎn)化為RDF格式語(yǔ)義信息、用戶輸入/指定定時(shí)任務(wù)、選...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提供一種區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識(shí)系統(tǒng)。區(qū)塊鏈跨域協(xié)同共識(shí)系統(tǒng)采用分層有向無(wú)環(huán)圖架構(gòu)，分層有向無(wú)環(huán)圖架構(gòu)包括：交易層、驗(yàn)證層、跨域?qū)印踩K以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊；交易層用于生成區(qū)塊鏈交易，且保障區(qū)塊鏈交易的合法性；驗(yàn)證層用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了事前反電詐賬戶風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取賬戶交易流水及交易行為，以得到初始數(shù)據(jù)；對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理結(jié)果；對(duì)所述預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行識(shí)別和過(guò)濾不符合規(guī)定的入金交易，預(yù)測(cè)潛在詐騙行為，識(shí)別試探行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出了一種用戶反饋智能處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述方法包括：獲取用戶反饋數(shù)據(jù)，所述用戶反饋數(shù)據(jù)包括當(dāng)前反饋數(shù)據(jù)和反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，所述反饋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、用戶操作數(shù)據(jù)、歷史交互數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度自監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)方法，該方法通過(guò)獲取待配準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B并進(jìn)行預(yù)處理，接著基于預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)影像A和醫(yī)學(xué)影像B，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer架構(gòu)、MobileNet和/或ShuffleN...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于調(diào)幅加網(wǎng)的半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)生成方法、裝置及設(shè)備，涉及圖像復(fù)制領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)半色調(diào)網(wǎng)點(diǎn)圖像內(nèi)所需的所有單一網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣；通過(guò)預(yù)設(shè)閾值，對(duì)所有網(wǎng)形的網(wǎng)點(diǎn)閾值矩陣分別進(jìn)行二值化處理，生成對(duì)應(yīng)的網(wǎng)點(diǎn)表集合，每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景中圖像生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法將獲取的視圖角度輸入網(wǎng)格神經(jīng)輻射場(chǎng)進(jìn)行圖像渲染生成初始圖像，根據(jù)時(shí)間步長(zhǎng)為初始圖像添加噪聲得到噪聲圖像，將文本提示信息、噪聲圖像和時(shí)間步長(zhǎng)輸入圖文大模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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