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								      本發(fā)明公開了一種熔鹽儲(chǔ)熱運(yùn)行方法及系統(tǒng)，涉及燃煤發(fā)電機(jī)組儲(chǔ)熱運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)優(yōu)化算法確定儲(chǔ)熱系統(tǒng)的運(yùn)行方案，以適應(yīng)電負(fù)荷的變化并提高儲(chǔ)熱系統(tǒng)的調(diào)節(jié)靈活性與效率。本發(fā)明構(gòu)建了熔鹽物性、邊界條件、儲(chǔ)熱系統(tǒng)、儲(chǔ)熱方案優(yōu)化與放熱方案優(yōu)化模型，熔鹽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合改進(jìn)A*算法與自適應(yīng)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法與系統(tǒng)，通過(guò)改進(jìn)A*算法的動(dòng)態(tài)權(quán)重機(jī)制，在障礙密集區(qū)減少冗余搜索，稀疏區(qū)增強(qiáng)路徑探索，兼顧搜索效率與路徑最優(yōu)性；結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法解決傳統(tǒng)算法收斂慢、易局部最優(yōu)問(wèn)題，同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于單諧波系統(tǒng)矩陣的雙色磁納米粒子成像方法，包括：分別將兩種不同種類的磁納米粒子樣品移動(dòng)至中心零磁場(chǎng)點(diǎn)，施加掃描磁場(chǎng)使零磁場(chǎng)點(diǎn)掃描整個(gè)成像視場(chǎng)，施加激勵(lì)磁場(chǎng)使磁納米粒子發(fā)生磁化，獲取兩種磁納米粒子樣品的磁化頻譜信號(hào)；基于兩種磁...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，公開了一種基于毫米波雷達(dá)信號(hào)的降噪方法及系統(tǒng)，其方法包括以下步驟：采集待去噪的毫米波雷達(dá)信號(hào)；基于毫米波雷達(dá)信號(hào)，構(gòu)建以多尺度Kolmogorov熵的均值與方差的比值的適應(yīng)度函數(shù)；利用海星優(yōu)化搜索算法優(yōu)化變分模態(tài)分解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的全場(chǎng)景數(shù)字構(gòu)建系統(tǒng)及方法，屬于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法通過(guò)多種設(shè)備分別采集培訓(xùn)直播所需的環(huán)境、人物和培訓(xùn)素材數(shù)據(jù)；建立虛擬場(chǎng)景主題庫(kù)，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和培訓(xùn)內(nèi)容在虛擬場(chǎng)景主題庫(kù)中匹配合適的主題場(chǎng)景模板，根據(jù)人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)設(shè)備安全認(rèn)證與指紋庫(kù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于匹配博弈論的電網(wǎng)設(shè)備高效指紋庫(kù)構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括特征提取、指紋構(gòu)造、動(dòng)態(tài)聚類、博弈匹配與全局優(yōu)化流程；基于設(shè)備物理缺陷的RF畸變特征與DWT分解技術(shù)，確保指紋唯一性與抗偽造能...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種問(wèn)答方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待回答的問(wèn)題；對(duì)問(wèn)題進(jìn)行用途場(chǎng)景識(shí)別，得到問(wèn)題對(duì)應(yīng)的用途場(chǎng)景；根據(jù)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的用途場(chǎng)景以及問(wèn)題對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義內(nèi)容，從預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中確定目標(biāo)知識(shí)條目；通過(guò)推理模型對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)注意力機(jī)制的視頻問(wèn)答方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)；文本數(shù)據(jù)至少包括：?jiǎn)栴}文本和視頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的描述文本；分別從視頻數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)中提取視覺(jué)特征和文本特征，并對(duì)視覺(jué)特征進(jìn)行投影，與文本特征對(duì)齊；基于注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及氣象數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動(dòng)態(tài)融合數(shù)據(jù)空間降尺度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取第一地形數(shù)據(jù)和第一氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)上采樣操作將第一氣象數(shù)據(jù)提升為第二氣象數(shù)據(jù)；分別提取第一地形數(shù)據(jù)和第二氣象數(shù)據(jù)的特征；基于動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種SVR燃燒不穩(wěn)定預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及能源動(dòng)力與智能控制領(lǐng)域，方法包括：獲取故障燃燒火焰化學(xué)發(fā)光信號(hào)并生成包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集的信號(hào)數(shù)據(jù)集；基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立支持向量回歸模型；使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)支持向量回歸模型進(jìn)行評(píng)估，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)燃燒溫度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，方法包括：獲取燃燒溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集并構(gòu)建包絡(luò)線；基于包絡(luò)線進(jìn)行第一判斷，不滿足則重新構(gòu)建，直至滿足判斷結(jié)果；利用終止第一判斷后的包絡(luò)線對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行EMD...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種燃?xì)廨啓C(jī)摻氫燃燒室的三維數(shù)值仿真方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及燃?xì)廨啓C(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于待仿真的燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室進(jìn)行三維造型，構(gòu)建燃燒室三維實(shí)體模型；使用網(wǎng)格劃分工具對(duì)燃燒室實(shí)體模型進(jìn)行流場(chǎng)網(wǎng)格劃分，獲取帶有流場(chǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于比例公平的異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信方法及系統(tǒng)，涉及變電站監(jiān)控系統(tǒng)智能化技術(shù)領(lǐng)域，包括中心服務(wù)器初始化，客戶端從中心服務(wù)器下載全局模型；客戶端進(jìn)行本地模型更新，并將更新后的模型參數(shù)上傳至中心服務(wù)器；中心服務(wù)器通過(guò)聚合模型將各客戶端...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書實(shí)施例提供數(shù)據(jù)處理方法、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)投放平臺(tái)，包括：獲取待檢測(cè)業(yè)務(wù)資源的待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)，以及所述待檢測(cè)業(yè)務(wù)資源對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)參考業(yè)務(wù)資源的參考操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待檢測(cè)操作數(shù)據(jù)和各參考...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于特征融合的輕量化圖像去模糊方法與系統(tǒng)，包括：構(gòu)建LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述LFNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括編碼器和解碼器，所述編碼器和解碼器內(nèi)均設(shè)有多尺度動(dòng)態(tài)特征聚合模塊，所述編碼器內(nèi)還設(shè)有多尺度深度注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種個(gè)性化圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：通過(guò)跨模態(tài)自動(dòng)化標(biāo)注系統(tǒng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)、文本描述和實(shí)例分割掩碼進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成圖像?文本?實(shí)例分割掩碼的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集構(gòu)建對(duì)應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種模型編輯方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。模型編輯方法，包括：在虛擬渲染引擎提供的第一模型展示界面中，展示目標(biāo)模型；響應(yīng)于滿足預(yù)設(shè)的模型編輯條件，在建模軟件提供的第二模型展示界面中展示與目標(biāo)模型相對(duì)應(yīng)的待編輯模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種正負(fù)近鄰雙柔性約束的非負(fù)表示分類方法，利用K?近鄰算法為每個(gè)測(cè)試樣本構(gòu)建正近鄰集，并希望正鄰居集中每個(gè)樣本與測(cè)試樣本之間的距離盡可能小。同時(shí)，考慮到正近鄰集中不同類別樣本會(huì)對(duì)分類性能造成負(fù)面影響，引入負(fù)近鄰集。通過(guò)負(fù)近鄰集，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能門鎖活體視覺(jué)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及智能門鎖技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)光學(xué)測(cè)距模塊實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)人臉與攝像頭的間距參數(shù)，并基于所述間距參數(shù)判定是否啟動(dòng)人臉識(shí)別流程；當(dāng)啟動(dòng)識(shí)別時(shí)，對(duì)目標(biāo)人臉執(zhí)行活體檢測(cè)驗(yàn)證，并在驗(yàn)證通過(guò)后同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵氧化物材料的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，能夠?qū)Ω哽叵⊥菱佀猁}組成元素的進(jìn)行高效篩選并對(duì)其他組成的高熵稀土鈦酸鹽進(jìn)行熱導(dǎo)率預(yù)測(cè)。本發(fā)明方法建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，為高熵稀土鈦酸鹽的熱導(dǎo)率的確定提供了更高效的方...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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