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								      基于AN?DNN回歸預測的主軸熱誤差建模方法。通過仿生雀鷹的捕食與遷徙行為，實現(xiàn)網(wǎng)絡參數(shù)的智能尋優(yōu)，顯著提升預測精度與效率。包括S4.通過雀鷹優(yōu)化算法優(yōu)化DNN神經(jīng)網(wǎng)絡；S5.獲得最優(yōu)權值和閾值，用最優(yōu)解訓練DNN神經(jīng)網(wǎng)絡模型，生成預測結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及能源系統(tǒng)技術領域。本發(fā)明公開了一種天然氣網(wǎng)絡動態(tài)能流計算方法、裝置、設備及介質。方法，包括：獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)、仿真參數(shù)、求解域、求解域內(nèi)的采樣點；基于全連接深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入為仿真參數(shù)，輸出為求解域內(nèi)的采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種固體氧化物電池系統(tǒng)可逆效率量化及優(yōu)化方法，屬于可再生能源中的能源轉換與存儲技術領域。具體包括：確定廣義可逆效率定義的一般形式；確定基于操作參數(shù)的廣義可逆效率解構模型；提出廣義可逆效率的數(shù)學量化與求解策略，耦合固體氧化物電池系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)驅動的糕點檢測預警方法及其應用，本方案通過復用歷史檢測數(shù)據(jù)以進行構建綜合風險指數(shù)模型，再將環(huán)境變量作為外生變量進行引入，建立用于風險預測的ARIMAX模型，通過綜合歷史檢測數(shù)據(jù)擬合所得的綜合風險指數(shù)和未來預設時間的環(huán)境變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種業(yè)務歸因分析方法、裝置、設備及存儲介質。方法包括：確定待分析業(yè)務的原子單位以及原子單位對業(yè)務執(zhí)行的原子過程；確定業(yè)務現(xiàn)象模式；計算原子單位對業(yè)務現(xiàn)象模式的支持度，基于業(yè)務現(xiàn)象模式和支持度對原子單位添加標簽，得到原子單位的標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于標準化電碳模型的互聯(lián)電力系統(tǒng)綠色低碳水平評估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于評估邊界構建標準節(jié)點；確定影響評估結果的電力鏈和權益鏈各環(huán)節(jié)關鍵因素；確定影響評估結果的其他關鍵因素，構建標準節(jié)點模型；構建節(jié)點間電量交互矩陣與節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及油品管輸技術領域，公開了一種柴油混油閃點標準化方法、系統(tǒng)及相關設備。方法包括：確定兩種柴油混油摻混的摻混要素，將任一摻混要素作為可調節(jié)要素；根據(jù)摻混要素確定兩種柴油混油摻混后的目標閃點；通過調節(jié)可調節(jié)要素的要素值使目標閃點滿足標準...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種司機履約風險監(jiān)測及干預方法、裝置、計算機設備及介質，該方法包括：在司機接載乘客的行駛過程中，獲取司機的行車要素特征。根據(jù)行車要素特征檢測司機的危急行為項目，根據(jù)司機的危急行為項目確定履約行為風險分。根據(jù)履約行為風險分確定風險等...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于對腦灌注圖像序列分割模型進行訓練的方法及產(chǎn)品，該方法包括：在腦灌注圖像序列中，對缺血與梗死區(qū)域的邊界進行標注，獲得標注信息；將圖像序列輸入至差值計算模塊中進行差值計算，獲得差值特征圖；獲得腦部基礎特征圖；將腦部基礎特征圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCN?YOLO的獅頭鵝個體識別方法，具備以下有益效果：(1)本發(fā)明在YOLO11骨干網(wǎng)絡部分，將原有的C3K2模塊替換為PKI塊，該PKI塊通過采用不同大小的卷積核對輸入特征圖進行并行處理，顯著提升了多尺度特征提取能力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種換流變壓器聲紋監(jiān)測與故障識別方法及系統(tǒng)，其中方法包括：采集換流變壓器的聲紋數(shù)據(jù)，判斷采集到的所述聲紋數(shù)據(jù)是否異常；將判斷出的異常聲紋數(shù)據(jù)通過梅爾頻率倒譜系數(shù)進行特征提取，獲取所述異常聲紋數(shù)據(jù)的關鍵特征；將所述關鍵特征輸入經(jīng)過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤直接液化循環(huán)溶劑供氫特性推定系統(tǒng)的建立方法、等效供氫成分的推定方法及裝置，方法包括：獲取每種供氫溶劑模型物供氫特性的實測數(shù)據(jù)，根據(jù)供氫反應動力學將每種供氫溶劑模型物的供氫實測數(shù)據(jù)進行非線性擬合，得到供氫溶劑模型物的供氫量隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種聚醚醚酮基復合材料濕熱老化壽命預測方法。本發(fā)明創(chuàng)新性地選取了碳纖維增強聚醚醚酮復合材料表面粗糙度隨老化時間的變化作為其老化程度的判定依據(jù)，通過設定溫度梯度，間歇取樣測定表面均方根粗糙度，依據(jù)粗糙度變化動力學方程和阿倫尼烏斯方程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏TOPCon電池片刻蝕裝置，涉及硅片刻蝕技術領域，旨在解決刻蝕過程產(chǎn)生的腐蝕物容易污染化學溶液，導致化學溶液的使用壽命縮短和刻蝕均勻性下降的技術問題，包括工作臺，工作臺頂部布置有刻蝕槽、清洗槽和支撐架，支撐架上滑動布置有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及LED顯示屏箱追溯技術領域，尤其涉及一種LED顯示屏箱的生產(chǎn)追溯系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟：在MES系統(tǒng)中建立與物料批次編碼綁定的激光標定參數(shù)模板庫，其中，LED顯示屏箱包含多層PCB基板，其中PCB基板疊層結構包括至少一層...
								
            
							
            
							
						
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								      一種鉬鎂共摻雜Li2MoO4包覆的高鎳三元正極材料及其制備方法和鋰離子電池。本發(fā)明屬于鋰離子電池領域，公開了一種鉬鎂共摻雜Li2MoO4包覆的高鎳三元正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種復合隔膜、其制備方法和其在半固態(tài)電池中的應用，所述復合隔膜包括基膜和形成于所述基膜至少一個表面上的涂覆層，所述涂覆層中包括聚酰胺、LATP和助劑，所述聚酰胺的結構中至少含有式Ⅰ所示的重復單元，其中，X、Y、Z分別獨立的選自取...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N天線及電子設備，該天線包括金屬介質本體，設有金屬波導；其中，金屬波導包括依次連通的第一波導部、第二波導部及第三波導部，第二波導部及第三波導部具有位于同側的開口；饋電機構，與第一波導部背離第二波導部的一端連通，以與第一波導部進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于電力系統(tǒng)技術領域，更具體地說，涉及基于多層次模型融合的電力系統(tǒng)潮流預測方法，本發(fā)明通過預處理和統(tǒng)計分析選取與潮流預測高度相關的特征數(shù)據(jù)，針對選定的特征數(shù)據(jù)，采用多種潮流預測模型(如LSTM、GRU、隨機森林等)分別進行訓練，以獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及新能源電源技術領域，具體涉及一種基于頻率控制器參數(shù)優(yōu)化的新能源調頻能效提升方法及系統(tǒng)，包括：分別建立各類型新能源電源的頻率響應模型，頻率響應模型基于機組模型及頻率控制器模型建立；根據(jù)新能源電源的輸出功率參考值和實際出力的差值，建立...
								
            
							
            
							
						
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