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								      本發(fā)明涉及一種用于建筑結(jié)構(gòu)節(jié)點的加固連接構(gòu)造，包括第一連接構(gòu)件，用于同時銜接鋼梁組件中的X軸鋼梁、Y軸鋼梁、Z軸鋼梁；所述第一連接構(gòu)件包括第一連接支座、第二連接支座、連接件；所述第一連接支座通過所述連接件與所述第二連接支座連接，且所述第一連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了長距離硬巖泥水盾構(gòu)關(guān)鍵掘進(jìn)參數(shù)聯(lián)控聯(lián)調(diào)方法，屬于泥水盾構(gòu)施工領(lǐng)域；本發(fā)明通過建立泥水盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)曲線，通過掘進(jìn)曲線獲得對應(yīng)距離的泥水盾構(gòu)機(jī)參數(shù)和土體參數(shù)變化閾值；進(jìn)而在掘進(jìn)過程中通過土體的實際變化參數(shù)是否在對應(yīng)距離土體參數(shù)變化閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于防洪監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種水利工程用智能化防洪監(jiān)測裝置，包括定位板，所述定位板上固定連接有定位柱，所述定位柱上連接有拋射結(jié)構(gòu)；拋射結(jié)構(gòu)包括拋射盒，所述拋射盒的外部固定連接有驅(qū)動電機(jī)，所述驅(qū)動電機(jī)的輸出軸貫穿所述拋射盒的外壁且與其中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的蜂窩氣封釬焊質(zhì)量檢測方法，包括如下步驟：S1.對待檢測的蜂窩工件進(jìn)行預(yù)處理以及檢測前蜂窩工件的初始信息確認(rèn)；S2.電子顯微鏡對蜂窩工件的蜂窩面進(jìn)行拍攝；S3.通過機(jī)器視覺來識別蜂窩，進(jìn)行初步的路徑規(guī)劃和循跡，檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于視覺的不良零件檢測方法及裝置；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)域包括待測零件所位于的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)域；基于零件檢測模型對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行檢測，確定所述待測零件是否屬于不良零件；其中，所述零...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信基站領(lǐng)域，公開了一種基于全球衛(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、信號處理單元、人機(jī)交互模塊電性連接；GPS/北...
								
            
							
            
							
						
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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程，所述馬爾可夫決策過程包括狀態(tài)集合、動作集合和獎勵函數(shù)，所述狀態(tài)集合指外部磁體和磁導(dǎo)絲的運行狀態(tài)，所述動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)明涉及通風(fēng)設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種蓄電池室通風(fēng)設(shè)備控制方法，包括：對蓄電池室內(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)備的歷史運行數(shù)據(jù)構(gòu)建蓄電池室內(nèi)部的風(fēng)力場分布集合；基于多種類型的歷史環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Solidworks模型加工程序生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機(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)明提供一種安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動化方法。該安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動化方法，包括，a.提供一個多層次的硬件架構(gòu)，所述硬件架構(gòu)包括調(diào)度中心服務(wù)器、現(xiàn)場設(shè)備執(zhí)行端、異常檢測模塊、調(diào)度指令生成模塊和數(shù)據(jù)采集模塊，b.設(shè)計基于云計算平臺的調(diào)度執(zhí)行軟件，...
								
            
							
            
							
						
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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)以及動態(tài)優(yōu)先級生成調(diào)度指令，指令傳輸模塊，用于通過高效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將調(diào)度指令傳遞至目標(biāo)執(zhí)行節(jié)點，指令執(zhí)行反饋模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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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程表征算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度問題，并確定各個時隙的狀態(tài)、動作和調(diào)度獎勵；基于各個時隙的狀態(tài)將各個任務(wù)對應(yīng)的調(diào)度獎勵最大時的各個候選調(diào)度方案作為各個目標(biāo)調(diào)度方案，以根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種測試用例生成方法，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)的多個執(zhí)行步驟；將標(biāo)準(zhǔn)的多個執(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)知識庫中搜索...
								
            
							
            
							
						
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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)線的運行目標(biāo)，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；數(shù)據(jù)治理層，通過數(shù)據(jù)清洗、去重和一致性檢查；數(shù)據(jù)安全管理通過加密、認(rèn)證和權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法、導(dǎo)航方法、定位方法，針對現(xiàn)有方法的問題提出在不依賴傳統(tǒng)的語義二維柵格地圖的情況下，解決機(jī)器人在長時間建圖過程中，基于預(yù)訓(xùn)練的視覺語言模型有效感知環(huán)境中隨時間動態(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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于BTA融合模型的科技項目管理方法，包括：對科技項目申報書進(jìn)行預(yù)處理，并通過識別規(guī)則對科技項目申報書的內(nèi)容進(jìn)行提取，獲得科技項目申報書中的各類項目信息；通過預(yù)先創(chuàng)建的BTA融合模型識別所述科技項目申報書中的項目信息的創(chuàng)新要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于單因素測試的助卷輥壽命預(yù)測方法通過利用現(xiàn)有單因素測量數(shù)據(jù)與助卷輥壽命構(gòu)建數(shù)據(jù)集和初始特征池，并通過單獨測量涂層厚度、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)率等單測量值來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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)計并實現(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)練集和驗證集數(shù)據(jù)；步驟4，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟5...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于知識圖譜的技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈知識圖譜的抗噪聲實體對齊方法。該方法包括：獲取多個偽標(biāo)簽；基于每個偽標(biāo)簽的實體對的實體特征確定實體對的相似性，若實體對的相似性大于第一預(yù)設(shè)閾值，則將實體對對應(yīng)的偽標(biāo)簽作為干凈標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(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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