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								      本發(fā)明涉及太陽輻照度預測技術領域，公開了一種基于數據融合的太陽輻照度預測方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角，基于云層圖像與風速矢量計算云層移動速度與方向，得到云運動軌跡分布，結合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數據鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法，通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設監(jiān)測點，采集歷史周期內各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數據及環(huán)境參數；采用多周期參數提取構建數據項集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關聯項；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防偽水印技術領域，具體為基于開源鴻蒙的數智水務表單文本防偽水印生成方法，包括以下步驟，獲取字段差異與重復頻率，篩選抖動字段生成擾動表，分段索引標記敏感段，建立權重結構與位寬調整，排序節(jié)點生成綁定清單，構建水印路徑鏈，匹配軌跡一致性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于旁支網絡的模型指紋注入與驗證方法及設備，屬于人工智能安全領域，所述方法包括：主模型與旁支網絡設計、觸發(fā)器樣本構造、聯合訓練優(yōu)化和指紋驗證四個核心階段；通過引入輕量化旁支網絡，主模型中間層輸出與旁支網絡輸入動態(tài)耦合，共享特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術領域，公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數據采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗證模塊。數據采集模塊通過傳感節(jié)點實時采集腦電信號和眼動特征數據；加密處理模塊采用對稱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于AI與容器技術領域，公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件，進行文件裁剪；基于內容分塊算法將鏡像文件進行分塊并存儲；對索引結構進行了優(yōu)化，以提高數據檢索效率；當用戶請求容器鏡像時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種業(yè)財一體化智能管控與分析管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)財務管理技術領域，包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊，系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶，相比傳統(tǒng)訪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于多源數據的農資平臺臺賬系統(tǒng)，包括：臺賬數據庫；密鑰生成模塊，用以基于歷史臺賬數據生成對應的臺賬密鑰；數據融合模塊，用以獲取農資平臺各數據源的數據，根據各數據源中數據的屬性標簽進行分類以生成若干數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種變截面橋梁構件參數化建模與施工管控方法及系統(tǒng)，涉及工程實體數字建模技術領域。該系統(tǒng)通過多源傳感器網絡實時采集物理層數據，這些傳感器的數據通過時空動態(tài)綁定模塊處理，將空間坐標與施工時間戳融合生成唯一構件ID，建立傳感器數據與變截...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設計方法及裝置。其中，該方法包括：利用訓練完成的AI識別模型對目標車身零件進行識別，確定與目標車身零件最匹配的參考車身零件；基于參考車身零件，確定參考車身零件的參考吸盤定位點和與參考吸盤定位點對應的支桿結構類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動機異常槽道傳熱評估方法，包括：確定出推力室的過熱區(qū)域，獲得過熱位置的節(jié)點過熱溫度；開展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計算并獲得過熱位置的燃氣側理論正常壁溫；假定過熱位置冷卻劑流量初值，開展異常冷卻槽道傳熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變電所設計技術領域，公開了一種變電所設計方法與系統(tǒng)。本發(fā)明包括獲取出線回路信息并計算變壓器的負載率；基于變壓器參數匹配適配的設備規(guī)格；結合預設備用率、柜體模數及回路數據計算出線柜數量；按負荷等級與電流大小規(guī)則分配回路至出線柜并配置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種波浪能設備網格集群式相互連接及動態(tài)優(yōu)化方法，S1.采集目標海域內的海洋環(huán)境數據集；S2.建立海洋環(huán)境數據庫；S3.基于海洋環(huán)境數據庫構建波浪能設備集群化布置的優(yōu)化模型；S4.利用渦流優(yōu)化算法對所述優(yōu)化模型進行求解，計算獲得波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設計方法，涉及通用儀器儀表制造技術領域。本發(fā)明提供了一種多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結構參數與磁場特性全局靈敏度下互逆分析設計方法，基于本發(fā)明可明確多級嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設計參數的最優(yōu)設計表...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種繩網系統(tǒng)發(fā)射參數優(yōu)化方法、裝置、電子設備和存儲介質。所述方法針對繩網發(fā)射參數存在非線性耦合關系導致優(yōu)化維度高的問題，采用正交實驗靈敏度分析方法，選取高靈敏度的發(fā)射參數，降低后續(xù)優(yōu)化、實驗成本。隨后，引入多項式混沌展開建立參數隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數值機理引導的軟巖TBM卡機風險智能預測方法，包括以下步驟：S01：建立擠壓性軟巖地層TBM動態(tài)掘進全過程精細化數值模擬模型，模型包含TBM刀盤、前中尾梯級護盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料，模擬演化過程；S02：系統(tǒng)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術領域，公開了一種基于多場耦合的冰雪環(huán)境模擬測試方法。該方法采集目標冰雪環(huán)境下的動態(tài)多場數據集合，涵蓋周期性溫度變化序列、相對濕度波動序列及表面冰層厚度實時監(jiān)測數據；對其實施多物理場耦合數值模擬處理，生成包含軸向熱傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電氣設計與智能優(yōu)化計算技術領域，公開了一種電容器結構設計優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質。所述方法包括：對電容器結構參數建模處理，并對參數空間進行劃分得到初始模型集；根據幾何模型與材料屬性得到多物理場仿真模型；基于所述仿真模型得到電容值、...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術領域，提供了一種大語言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過在預訓練大語言模型中輸入問題得到候選答案，計算候選答案的第一獎勵值、第二獎勵值和第三獎勵值，其中第一獎勵值用于表征候選答案的基礎獎勵，第二獎勵值用于表征候選答案與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能，提供一種文本處理模型的訓練方法、電子設備及程序產品。訓練方法包括：基于第一文本中的每個語句的每個字符的編碼，對每個語句進行重排序，其中，第二文本包括多個語句；在第二文本中根據所述多個語句的位置順序選取第一預設數量的第一語...
								
            
							
            
							
						
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