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								      本發(fā)明提供了一種沿空留巷巷旁充填體數(shù)值模擬等效建模支護(hù)設(shè)計(jì)方法，屬于沿空留巷巷旁支護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案為：包括如下步驟：S1，充填材料力學(xué)試驗(yàn)；S2，充填材料模擬力學(xué)參數(shù)標(biāo)定；S3，錨桿錨固性能室內(nèi)試驗(yàn)；S4，錨固界面粘結(jié)接觸參數(shù)標(biāo)定；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種球盤油膜電阻的顯式解法，該顯式解法將軸承的單個(gè)滾子與軸承圈等效為球?盤接觸模型，基于球?盤接觸模型建立電阻求解公式，并將接觸區(qū)分為潤(rùn)滑區(qū)、變形區(qū)和擊穿區(qū)；該顯式解法包括以下步驟：球?盤之間電勢(shì)求解、潤(rùn)滑區(qū)電阻求解、潤(rùn)滑區(qū)電阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種衛(wèi)星在軌的高能質(zhì)子輻射環(huán)境數(shù)據(jù)處理與建模方法，涉及衛(wèi)星與航天器空間輻射環(huán)境探測(cè)領(lǐng)域，選取衛(wèi)星在軌觀測(cè)探測(cè)的質(zhì)子通量數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，從原始數(shù)據(jù)中篩選出數(shù)據(jù)；對(duì)篩選后的數(shù)據(jù)采用DBSCAN聚類算法，得到多個(gè)空間聚集區(qū)，從多個(gè)空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種接觸網(wǎng)多源多維數(shù)據(jù)特征提取與處理方法，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建包括接觸網(wǎng)的圖像數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)幾何數(shù)據(jù)和缺陷文本數(shù)據(jù)的接觸網(wǎng)數(shù)據(jù)集；分別利用圖像特征提取模型、動(dòng)態(tài)幾何特征提取模型和缺陷文本特征提取模型，提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于知識(shí)圖譜的技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜的抗噪聲實(shí)體對(duì)齊方法。該方法包括：獲取多個(gè)偽標(biāo)簽；基于每個(gè)偽標(biāo)簽的實(shí)體對(duì)的實(shí)體特征確定實(shí)體對(duì)的相似性，若實(shí)體對(duì)的相似性大于第一預(yù)設(shè)閾值，則將實(shí)體對(duì)對(duì)應(yīng)的偽標(biāo)簽作為干凈標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏數(shù)據(jù)高效處理方法，包括：步驟1，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于雙線性整合的新型脈沖神經(jīng)元架構(gòu)；步驟2，基于所述脈沖神經(jīng)元模型構(gòu)建新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，準(zhǔn)備訓(xùn)練集和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)；步驟4，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于單因素測(cè)試的助卷輥壽命預(yù)測(cè)方法通過(guò)利用現(xiàn)有單因素測(cè)量數(shù)據(jù)與助卷輥壽命構(gòu)建數(shù)據(jù)集和初始特征池，并通過(guò)單獨(dú)測(cè)量涂層厚度、硬度、孔隙率、結(jié)合強(qiáng)度、摩擦系數(shù)、磨損量、腐蝕電位、電流密度、彈性模量、屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、熱導(dǎo)率等單測(cè)量值來(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于BTA融合模型的科技項(xiàng)目管理方法，包括：對(duì)科技項(xiàng)目申報(bào)書進(jìn)行預(yù)處理，并通過(guò)識(shí)別規(guī)則對(duì)科技項(xiàng)目申報(bào)書的內(nèi)容進(jìn)行提取，獲得科技項(xiàng)目申報(bào)書中的各類項(xiàng)目信息；通過(guò)預(yù)先創(chuàng)建的BTA融合模型識(shí)別所述科技項(xiàng)目申報(bào)書中的項(xiàng)目信息的創(chuàng)新要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建方法、導(dǎo)航方法、定位方法，針對(duì)現(xiàn)有方法的問(wèn)題提出在不依賴傳統(tǒng)的語(yǔ)義二維柵格地圖的情況下，解決機(jī)器人在長(zhǎng)時(shí)間建圖過(guò)程中，基于預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型有效感知環(huán)境中隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化以及細(xì)粒度的環(huán)境特征并構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫(kù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)導(dǎo)向的多源異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與方法，包括：數(shù)據(jù)集成層，源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)化、映射和清洗；目標(biāo)導(dǎo)向?qū)樱鶕?jù)生產(chǎn)線的運(yùn)行目標(biāo)，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；數(shù)據(jù)治理層，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、去重和一致性檢查；數(shù)據(jù)安全管理通過(guò)加密、認(rèn)證和權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種測(cè)試用例生成方法，包括：獲取基礎(chǔ)用例，基礎(chǔ)用例為采用自然語(yǔ)言描述的用例；基于步驟轉(zhuǎn)化模型，將基礎(chǔ)用例轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的多個(gè)執(zhí)行步驟；將標(biāo)準(zhǔn)的多個(gè)執(zhí)行步驟傳輸至文本理解模型，得到執(zhí)行搜索條件；基于執(zhí)行搜索條件在預(yù)設(shè)知識(shí)庫(kù)中搜索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度方法和系統(tǒng)，所述方法包括：基于馬爾可夫決策過(guò)程表征算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題，并確定各個(gè)時(shí)隙的狀態(tài)、動(dòng)作和調(diào)度獎(jiǎng)勵(lì)；基于各個(gè)時(shí)隙的狀態(tài)將各個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的調(diào)度獎(jiǎng)勵(lì)最大時(shí)的各個(gè)候選調(diào)度方案作為各個(gè)目標(biāo)調(diào)度方案，以根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)。該端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)，包括，調(diào)度指令生成模塊，用于基于任務(wù)需求、資源狀態(tài)、歷史數(shù)據(jù)以及動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)生成調(diào)度指令，指令傳輸模塊，用于通過(guò)高效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將調(diào)度指令傳遞至目標(biāo)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，指令執(zhí)行反饋模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動(dòng)化方法。該安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動(dòng)化方法，包括，a.提供一個(gè)多層次的硬件架構(gòu)，所述硬件架構(gòu)包括調(diào)度中心服務(wù)器、現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備執(zhí)行端、異常檢測(cè)模塊、調(diào)度指令生成模塊和數(shù)據(jù)采集模塊，b.設(shè)計(jì)基于云計(jì)算平臺(tái)的調(diào)度執(zhí)行軟件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Solidworks模型加工程序生成方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)輔助制造技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、分析Solidworks模型中各零件的建模特征，將建模特征草圖輪廓和草圖平面法向量與特征庫(kù)進(jìn)行匹配解析，得到加工特征類別，按照加工特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通風(fēng)設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種蓄電池室通風(fēng)設(shè)備控制方法，包括：對(duì)蓄電池室內(nèi)部的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分類生成多種類型的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)；基于蓄電池室通風(fēng)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建蓄電池室內(nèi)部的風(fēng)力場(chǎng)分布集合；基于多種類型的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的磁導(dǎo)絲控制方法、系統(tǒng)及仿真系統(tǒng)，所述方法包括：建模為馬爾可夫決策過(guò)程，所述馬爾可夫決策過(guò)程包括狀態(tài)集合、動(dòng)作集合和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，所述狀態(tài)集合指外部磁體和磁導(dǎo)絲的運(yùn)行狀態(tài)，所述動(dòng)作集合指外部磁體和磁導(dǎo)絲的可執(zhí)行操作，所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信基站領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)的約束振蕩器，包括：GPS/北斗雙模接收模塊、信號(hào)處理單元、恒溫晶體振蕩器、電源模塊和人機(jī)交互模塊；電源模塊與所述GPS/北斗雙模接收模塊、信號(hào)處理單元、人機(jī)交互模塊電性連接；GPS/北...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視覺(jué)的不良零件檢測(cè)方法及裝置；其方法包括：采集感興趣區(qū)域的目標(biāo)圖像，所述感興趣區(qū)域包括待測(cè)零件所位于的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)域；基于零件檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行檢測(cè)，確定所述待測(cè)零件是否屬于不良零件；其中，所述零...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的蜂窩氣封釬焊質(zhì)量檢測(cè)方法，包括如下步驟：S1.對(duì)待檢測(cè)的蜂窩工件進(jìn)行預(yù)處理以及檢測(cè)前蜂窩工件的初始信息確認(rèn)；S2.電子顯微鏡對(duì)蜂窩工件的蜂窩面進(jìn)行拍攝；S3.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)來(lái)識(shí)別蜂窩，進(jìn)行初步的路徑規(guī)劃和循跡，檢...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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