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								      本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種流程工業(yè)數(shù)字孿生平臺(tái)系統(tǒng)，包括：工藝機(jī)理建模模塊，用于依據(jù)流程工業(yè)的物理化學(xué)規(guī)律構(gòu)建多尺度第一性原理模型體系；動(dòng)態(tài)耦合引擎，用于實(shí)時(shí)采集工藝數(shù)據(jù)，聯(lián)立第一性原理模型體系與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型進(jìn)行耦合求解；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種服務(wù)器、服務(wù)器的時(shí)序控制方法及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，包括主板和多個(gè)板卡，主板與多個(gè)板卡連接，主板包括第一轉(zhuǎn)換模塊，板卡包括第二轉(zhuǎn)換模塊；第一轉(zhuǎn)換模塊用于接收第一設(shè)備基于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r(shí)序信號(hào)，并向各板卡的第二轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N散熱控制方法以及電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于針對(duì)電子設(shè)備中第一部件的多個(gè)目標(biāo)風(fēng)扇各自的初始權(quán)重和第一目標(biāo)轉(zhuǎn)速，控制多個(gè)目標(biāo)風(fēng)扇對(duì)第一部件進(jìn)行散熱，使得第一部件的溫度處于目標(biāo)范圍。對(duì)至少一個(gè)目標(biāo)風(fēng)扇的第一初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于自適應(yīng)補(bǔ)償機(jī)制的隨機(jī)計(jì)算處理單元及方法，采用一個(gè)由輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固化而成的自適應(yīng)補(bǔ)償核替代傳統(tǒng)的固化補(bǔ)償規(guī)則，自適應(yīng)補(bǔ)償核能夠根據(jù)參與乘法運(yùn)算的兩個(gè)操作數(shù)，實(shí)時(shí)且動(dòng)態(tài)地預(yù)測(cè)出一個(gè)最佳補(bǔ)償參數(shù)來(lái)進(jìn)行補(bǔ)償。該方案通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于綜合顯控器的飛行界面數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，所述方法包括：步驟1、從飛行系統(tǒng)獲取原始數(shù)據(jù)；步驟2、從原始數(shù)據(jù)中獲取與目標(biāo)綜合顯控器關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)生成目標(biāo)綜合顯控器的飛行界面的顯示內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種異構(gòu)BIM模型輕量化服務(wù)器智能調(diào)度方法及系統(tǒng)，其包括：構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)引擎信息表、服務(wù)器信息表、任務(wù)信息表；依據(jù)引擎標(biāo)識(shí)碼，從引擎信息表及服務(wù)器信息表獲取單位任務(wù)內(nèi)存消耗量和服務(wù)器內(nèi)存配置信息，從任務(wù)信息表統(tǒng)計(jì)服務(wù)器任...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種仿真信息的生成方法及系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，以解決單輪仿真數(shù)據(jù)處理瓶頸，無(wú)法監(jiān)控仿真任務(wù)的資源使用等信息，日志分析效率低、準(zhǔn)確度不高等問(wèn)題。該生成方法包括：將待仿真芯片對(duì)應(yīng)的仿真任務(wù)集提交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及跨境單據(jù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域，揭示了一種跨境單據(jù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：提取指定跨境單據(jù)的關(guān)鍵段落；通過(guò)所述關(guān)鍵段落映射預(yù)設(shè)跨境知識(shí)圖譜中，以獲取對(duì)應(yīng)的三級(jí)映射關(guān)系；其中，所述三級(jí)映射關(guān)系為商品描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水文氣象技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及極端降水－植被調(diào)蓄的滯時(shí)響應(yīng)量化方法及其系統(tǒng)，通過(guò)獲取植被樣本的近紅外、中紅外及拉曼多波段分子光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含自由水、結(jié)合水及氫鍵網(wǎng)絡(luò)指數(shù)的水分狀態(tài)譜圖，提取水分響應(yīng)、平衡及釋放時(shí)間等分子水動(dòng)力學(xué)滯時(shí)特...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多輪會(huì)話數(shù)據(jù)集的大模型和智能體評(píng)測(cè)方法及裝置。所述方法包括：接收并存儲(chǔ)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，所述評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集包括至少一個(gè)數(shù)據(jù)條目，每一所述數(shù)據(jù)條目包括對(duì)話組標(biāo)識(shí)、對(duì)話輪次和至少一個(gè)會(huì)話數(shù)據(jù)，所述至少一個(gè)會(huì)話數(shù)據(jù)包括用于與評(píng)測(cè)對(duì)象交互的問(wèn)題和所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于域適應(yīng)的多類型GIS局部放電診斷方法與系統(tǒng)，屬于電力設(shè)備絕緣檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有SF6氣體診斷模型在新型環(huán)保氣體中因特征偏移導(dǎo)致的精度下降問(wèn)題，本發(fā)明構(gòu)建了融合CNN與Transformer的混合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種變壓器短路故障下的繞組形變?cè)\斷方法，屬于變壓器故障診斷領(lǐng)域。包括：開(kāi)發(fā)構(gòu)建三維電磁結(jié)構(gòu)有限元模型，基于三維電磁結(jié)構(gòu)有限元模型模擬短路條件下磁場(chǎng)和電磁力的相互作用，建立泄漏磁場(chǎng)分布與機(jī)械形變之間的非線性映射關(guān)系；通過(guò)磁傳感器陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字鄉(xiāng)村的智能澆灌方法及系統(tǒng)，涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集農(nóng)田區(qū)域的生態(tài)數(shù)據(jù)并建模，依據(jù)生態(tài)約束條件將農(nóng)田劃分為多個(gè)子區(qū)域，分配智能體；每個(gè)智能體獨(dú)立制定子區(qū)域灌溉策略，并共享策略數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于時(shí)間合作博弈的多智能體優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多模態(tài)數(shù)據(jù)蒸餾農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)大模型構(gòu)建方法和系統(tǒng)，其中方法包括：預(yù)處理獲得預(yù)保留數(shù)據(jù)集S1、S11和S12；使用基座大模型將S11區(qū)分出能正確回答的數(shù)據(jù)RS1和不能正確回答的數(shù)據(jù)IS1，通過(guò)大模型打分的方式最終得到預(yù)保留數(shù)據(jù)集S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于液壓潤(rùn)滑技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種液壓站狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取歷史數(shù)據(jù)中的監(jiān)測(cè)遲滯驟降事件集合，提取監(jiān)測(cè)遲滯驟降事件集合的歷史共性特征以及歷史前兆特征，構(gòu)建特征比對(duì)集合；獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并提取實(shí)時(shí)特征，將實(shí)時(shí)特征與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于有限元分析的工業(yè)用減速器疲勞損傷分析方法、系統(tǒng)，涉及有限元分析技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：對(duì)于每位專家，基于協(xié)同交互行為數(shù)據(jù)解析生成該專家當(dāng)前主張的分析策略，結(jié)合預(yù)置的專家特征數(shù)據(jù)及該分析策略與協(xié)同任務(wù)目標(biāo)的相關(guān)性，計(jì)算該分析策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布固定、優(yōu)化精度不足及定制困難的問(wèn)題。該方法包括：構(gòu)建導(dǎo)光膜模型與目標(biāo)光強(qiáng)分布圖，初始化微結(jié)構(gòu)參數(shù)并仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種樞軌接觸和完全失接觸下的電弧放電仿真方法及系統(tǒng)，涉及電磁軌道發(fā)射裝置技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多場(chǎng)耦合的磁流體動(dòng)力學(xué)仿真模型；在不同樞軌接觸狀態(tài)發(fā)展階段下，分析樞軌接觸界面的電熱場(chǎng)耦合分布情況；在三種接觸狀態(tài)共存階段下，分析不同金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種RC電路健康狀態(tài)評(píng)估方法，屬于設(shè)備的電路健康管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中因代數(shù)環(huán)導(dǎo)致的電路健康狀態(tài)評(píng)估失準(zhǔn)、計(jì)算成本高的技術(shù)問(wèn)題。本發(fā)明的方法為：構(gòu)建RC電路器件多物理場(chǎng)耦合退化模型和框圖仿真模型；獲取框圖仿真模型的仿真模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)域生態(tài)承載力動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及平臺(tái)，本發(fā)明涉及人工智能與環(huán)境保護(hù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：1）采用雙通道深度解耦網(wǎng)絡(luò)分離輸入數(shù)據(jù)中的區(qū)域不變性特征與區(qū)域特異性特征；2）將區(qū)域不變性特征輸入基模型生成初級(jí)預(yù)警信號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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