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								      本發(fā)明公開一種電力行業(yè)票據(jù)融資的智能匹配與優(yōu)化系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、智能匹配模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊、優(yōu)化決策模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、安全防護(hù)模塊。本發(fā)明通過(guò)利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)票據(jù)融資的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種地震?波浪耦合作用下曲線型浮橋優(yōu)化截?cái)嘣囼?yàn)方法，涉及浮橋安全服役技術(shù)領(lǐng)域，用于實(shí)現(xiàn)通過(guò)截?cái)嗄Ｐ瓦€原足尺浮橋結(jié)構(gòu)地震?波浪多災(zāi)害環(huán)境下的動(dòng)力響應(yīng)。方法如下：在計(jì)算機(jī)中對(duì)曲線型無(wú)錨索大型浮橋結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值建模與合理截?cái)啵罱ㄇ€型無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片載荷評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決風(fēng)電機(jī)組葉片發(fā)生彈性變形后的載荷評(píng)估的問題。為此，本申請(qǐng)的葉片載荷評(píng)估方法，所述方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)；基于所述氣彈模型和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工程材料疲勞極限測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種高溫薄壁件的疲勞極限分布計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：對(duì)試樣按編號(hào)順序進(jìn)行試樣疲勞試驗(yàn)得到失效結(jié)果，直至得到某個(gè)試樣的結(jié)果為失效且試驗(yàn)應(yīng)力值小于在前任意一個(gè)未失效的樣本的試驗(yàn)應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片變形快速評(píng)估方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有方法的計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、耗時(shí)較長(zhǎng)的技術(shù)問題。為此，本申請(qǐng)的葉片變形快速評(píng)估方法，包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)；基于所述氣彈模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片變形評(píng)估方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有葉片變形評(píng)估方法存在計(jì)算復(fù)雜、精度有限的問題。為此，本申請(qǐng)的葉片變形評(píng)估方法，包括：構(gòu)建考慮葉尖損失的氣彈模型，所述氣彈模型包括氣動(dòng)模型和結(jié)構(gòu)模型；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)電機(jī)組技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種葉片氣動(dòng)效率評(píng)估方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決柔性葉片氣動(dòng)效率的評(píng)估問題。為此，本申請(qǐng)的葉片氣動(dòng)效率評(píng)估方法，包括：采用預(yù)先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，確定最終形變狀態(tài)下的葉片形變量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于思維鏈的多模態(tài)協(xié)同數(shù)字人交互方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法通過(guò)多模態(tài)感知模塊接收用戶輸入的語(yǔ)言、動(dòng)作及文本信號(hào)，結(jié)合歷史對(duì)話場(chǎng)景生成思維鏈驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)思維鏈，所述思維鏈動(dòng)態(tài)綁定語(yǔ)音、動(dòng)作及表情的時(shí)序節(jié)點(diǎn)并定義其語(yǔ)義關(guān)聯(lián)；通過(guò)實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種評(píng)估用材林對(duì)二氧化碳消減貢獻(xiàn)的方法，涉及林業(yè)碳匯技術(shù)領(lǐng)域，包括樹種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計(jì)算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻(xiàn)計(jì)算等步驟，基于歸一化建模與構(gòu)建動(dòng)態(tài)參數(shù)庫(kù)，通過(guò)定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于電能替代技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術(shù)的碳減排潛力預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù)；基于能源消費(fèi)存量數(shù)據(jù)，構(gòu)建鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)模型，并基于能源消費(fèi)量預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)鄉(xiāng)村的能源消費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種高差環(huán)境的風(fēng)電場(chǎng)升壓站選址方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對(duì)升壓站建設(shè)帶來(lái)的難度提升，以所有風(fēng)電機(jī)組最小覆蓋元的圓心開始入手，一步一步擴(kuò)大平整地塊的搜尋范圍，保證了升壓站在選址完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及潛力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)用戶多時(shí)間點(diǎn)可調(diào)節(jié)潛力量化評(píng)估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差，設(shè)置每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)；基于原始負(fù)荷曲線在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的方差、每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的噪聲強(qiáng)度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測(cè)方法及評(píng)測(cè)系統(tǒng)，屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運(yùn)維領(lǐng)域。該方法包括：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)類型并進(jìn)行類型特定的智能處理與特征提取；結(jié)合預(yù)測(cè)模型評(píng)估未來(lái)狀態(tài)或風(fēng)險(xiǎn)；應(yīng)用自適應(yīng)評(píng)價(jià)引擎融合多源信息并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，該方法包括：將待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，得到第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果，食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型是根據(jù)樣品訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到；獲取歷史數(shù)據(jù)集，將第一風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并處理，得到新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像分割技術(shù)的監(jiān)控視頻幀識(shí)別方法，包括以下步驟：S1.獲取視頻文件：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)下載過(guò)往監(jiān)控視頻，并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個(gè)格式；S2.對(duì)視頻進(jìn)行優(yōu)化處理：選取監(jiān)控視頻，將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光照恒定轉(zhuǎn)換的前景提取方法及相關(guān)設(shè)備，其中方法包括：對(duì)于一個(gè)視頻序列，在進(jìn)行背景建模之前，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其關(guān)于光照不變的一致性表示；對(duì)原圖和經(jīng)光照恒定轉(zhuǎn)換后的圖片進(jìn)行KNN背景建模；經(jīng)過(guò)KNN背景建模獲得前景與背景初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面缺陷檢測(cè)方法，其旨在結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，提升檢測(cè)性能并節(jié)省計(jì)算資源，其構(gòu)建表面缺陷訓(xùn)練集并搭建輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由特征提取模塊、通道歸一化模塊、全局上下文模塊、上下文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于太陽(yáng)成像載荷精確配準(zhǔn)的不規(guī)則太陽(yáng)影像中心提取方法和系統(tǒng)，包括初步確定太陽(yáng)影像中心的位置；確定太陽(yáng)影像的網(wǎng)格線；確定每條網(wǎng)格線對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)影像邊界區(qū)域；提取網(wǎng)格線與太陽(yáng)輪廓交點(diǎn)的像元坐標(biāo)；通過(guò)迭代運(yùn)算剔除野值，并解算出太陽(yáng)影...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種軟陰影生成方法、相關(guān)裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取第一圖像的二值圖像，第一圖像包括三維模型的硬陰影，二值圖像實(shí)現(xiàn)硬陰影區(qū)和背景區(qū)的劃分；將背景區(qū)中每個(gè)背景像素到硬陰影區(qū)中前景像素的最短距離和預(yù)設(shè)軟陰影生長(zhǎng)參數(shù)的商值，作為對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多尺度自編碼器的集裝箱卡車異常檢測(cè)方法，屬于集裝箱卡車異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取集裝箱卡車上的集裝箱吊起過(guò)程中的圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)是通過(guò)安裝在龍門吊門腿上的采集設(shè)備采集得到的；將圖像數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的異常檢測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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