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								      本發(fā)明公開了基于交互式多重模型的配電網(wǎng)自適應(yīng)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域，包括通過配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)構(gòu)建線性模型，并轉(zhuǎn)換為非線性模型；使用自適應(yīng)方法改進(jìn)動(dòng)態(tài)估計(jì)器，嵌入交互式多重模型；通過改進(jìn)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)估計(jì)器進(jìn)行配電網(wǎng)重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的交叉技術(shù)等領(lǐng)域，公開了一種基于領(lǐng)域泛化的多模態(tài)虛假新聞檢測方法，通過融合文本和圖像信息以及構(gòu)建跨域三元組計(jì)算跨域損失，來提高虛假新聞檢測模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，使虛假新聞檢測模型能夠在未知領(lǐng)域的虛假新聞檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及源代碼漏洞檢測技術(shù)等領(lǐng)域，公開了一種上下文敏感的權(quán)重聚合源代碼特征提取方法，有效地提取了代碼的控制流特征信息、語義信息和文本信息，使用joern工具初步解析源代碼文件，得到對(duì)應(yīng)的代碼屬性圖和程序依賴圖；從代碼屬性圖中提取控制流對(duì)應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏邊坡的交能融合設(shè)計(jì)方法，屬于公路工程及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為將光伏太陽能板放置于公路邊坡上后，如何實(shí)現(xiàn)邊坡的排水導(dǎo)水以及如何設(shè)計(jì)光伏發(fā)電系統(tǒng)的走線布局、通風(fēng)散熱、檢修維護(hù)、儲(chǔ)能設(shè)施、交通安全性能、風(fēng)荷...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N水下航行器艉部殼體結(jié)構(gòu)降噪方法，涉及水下航行器降噪的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取水下航行器的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào)；根據(jù)振動(dòng)信號(hào)確定針對(duì)水下航行器的降噪目標(biāo)；獲取針對(duì)水下航行器的約束條件；基于流體動(dòng)力學(xué)仿真模擬，分析水下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種設(shè)備模擬訓(xùn)練系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，該系統(tǒng)包括：仿真模塊，根據(jù)系統(tǒng)模擬范圍程度對(duì)艙室設(shè)備進(jìn)行仿真建模，并獲取各工況下仿真計(jì)算參數(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后，傳輸給虛擬場景構(gòu)建模塊，讀取并處理虛擬場景模塊中的交互操作信息，用于仿真模型的反饋計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及匝道設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體公開了一種基于場景仿真的高速公路出口匝道容錯(cuò)車道改進(jìn)方法，在當(dāng)前匝道設(shè)計(jì)方案中提取匝道幾何數(shù)據(jù)，并搭建基于BIM三維匝道模型的多模態(tài)智能仿真場景；通過多模態(tài)仿真引擎在多模態(tài)智能仿真場景中引入預(yù)設(shè)極限交通流，并執(zhí)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種超臨界水堆定位格架處的熱工水力預(yù)測方法及裝置，涉及反應(yīng)堆熱工水力預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待測反應(yīng)堆的幾何參數(shù)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)；基于幾何參數(shù)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)建立待測反應(yīng)堆的多通道模型；將局部物理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種待辦任務(wù)生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取多個(gè)標(biāo)注任務(wù)以及各標(biāo)注任務(wù)的描述文本；基于各標(biāo)注任務(wù)的描述文本，對(duì)各標(biāo)注任務(wù)進(jìn)行機(jī)器語言轉(zhuǎn)寫，得到各標(biāo)注任務(wù)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)寫任務(wù)；基于各標(biāo)注任務(wù)的描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種知識(shí)圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備，所述方法包括基于目標(biāo)場景，采用自頂向下的構(gòu)建方式構(gòu)建知識(shí)圖譜的本體框架；獲得目標(biāo)場景的源數(shù)據(jù)；基于本體框架，利用遠(yuǎn)程監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提取源數(shù)據(jù)中的圖譜數(shù)據(jù)；將圖譜數(shù)據(jù)中的第一實(shí)體、第一實(shí)體關(guān)系和第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于模型預(yù)訓(xùn)練的差分隱私聯(lián)邦學(xué)習(xí)抗噪方法及系統(tǒng)，該方法包括：服務(wù)器通過公共數(shù)據(jù)集對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到目標(biāo)模型的初始模型參數(shù)；根據(jù)初始模型參數(shù)和預(yù)設(shè)超參數(shù)，確定多個(gè)用戶終端對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行本地訓(xùn)練的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廢鋼壓塊質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：對(duì)待評(píng)估車輛的廢鋼壓塊進(jìn)行隨機(jī)抽樣，通過隨機(jī)搖號(hào)確定每個(gè)廢鋼壓塊的分解部位；按照分解部位對(duì)廢鋼壓塊進(jìn)行切割操作，切割完成后收集并稱量每車全部廢鋼壓塊后所產(chǎn)生的灰渣總重量；將稱量得到的灰渣總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種X光機(jī)封裝器件焊點(diǎn)圖像自動(dòng)智能檢測方法包括：1)編輯X光機(jī)自動(dòng)走位腳本；2)運(yùn)行X光機(jī)自動(dòng)走位腳本，采集封裝器件圖像并保存至指定文件；3)腳本運(yùn)行的同時(shí)開啟圖像監(jiān)聽，當(dāng)指定文件有圖像生成時(shí)，按照指定規(guī)則對(duì)圖像進(jìn)行命名并保存；4)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種隧道襯砌病害識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及隧道襯砌病害識(shí)別領(lǐng)域。方法包括：獲取針對(duì)隧道襯砌采集的多個(gè)部分圖像；將多個(gè)部分圖像進(jìn)行拼接，獲得隧道展開圖像；將隧道展開圖像輸入至已訓(xùn)練的濕漬病害模型，以通過濕漬病害模型提取隧道...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于胸部CT參數(shù)的COPD預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于胸部CT影像數(shù)據(jù)，提取肺葉解剖區(qū)域的像素?cái)?shù)據(jù)，分割氣道樹結(jié)構(gòu)，識(shí)別支氣管壁邊界，篩選梯度變化點(diǎn)，生成氣道壁邊界點(diǎn)集。本發(fā)明中，通過細(xì)化肺葉解剖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種線特征跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：對(duì)原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以得到滿足預(yù)設(shè)提取條件的增強(qiáng)圖像；獲取增強(qiáng)圖像的點(diǎn)特征數(shù)量，基于點(diǎn)特征數(shù)量和增強(qiáng)圖像確定提取目標(biāo)，以基于提取目標(biāo)從增強(qiáng)圖像中提取相應(yīng)數(shù)量的線特征，并...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大語言模型的多模態(tài)融合室內(nèi)定位方法，通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建包含幾何和紋理信息的室內(nèi)環(huán)境稠密點(diǎn)云地圖，利用大語言模型根據(jù)室內(nèi)環(huán)境稠密點(diǎn)云地圖生成各個(gè)場景語義文本描述，再將場景語義文本描述構(gòu)建為場景語義樹；當(dāng)實(shí)時(shí)收到多模態(tài)指令觸發(fā)時(shí)，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的沖壓設(shè)備構(gòu)建方法，首先，構(gòu)建沖壓設(shè)備的數(shù)字孿生系統(tǒng)，包括：物理層、數(shù)字層、虛擬層和應(yīng)用層；然后，在物理層進(jìn)行沖壓設(shè)備的三維建模和多物理量仿真模擬，反映設(shè)備真實(shí)形態(tài)；在數(shù)字層進(jìn)行沖壓設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與處理，并構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化養(yǎng)雞設(shè)備中雞只健康狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及智能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，通過固定和移動(dòng)攝像頭的協(xié)同工作，分別采集健康雞只和待評(píng)估雞只的圖像信息，生成第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)，利用預(yù)設(shè)圖像分析算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取健康雞只...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力權(quán)重分配與自適應(yīng)殘差學(xué)習(xí)的基因組預(yù)測模型，屬于基因組選擇技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括以下技術(shù)步驟：獲取基因遺傳多態(tài)性位點(diǎn)的012編碼矩陣，使用多層感知機(jī)(MLP)計(jì)算每個(gè)SNP位點(diǎn)的權(quán)重，并通過自適應(yīng)殘差學(xué)習(xí)機(jī)制將輸入特...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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