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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的B樣條有限元分析拓?fù)鋬?yōu)化方法，該方法融合了非均勻有理B樣條(NURBS)與物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINNs)，步驟：利用NURBS進(jìn)行幾何區(qū)域與結(jié)構(gòu)密度表示，并將幾何區(qū)域的控制點(diǎn)輸入到基于PINN的等幾何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法，包括：多模態(tài)扭矩傳感模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山安全技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備，該基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備，包括箱體，所述箱體的底部內(nèi)壁固定安裝有安裝座，所述安裝座的上表面固定安裝有安全預(yù)警設(shè)備，所述箱體的內(nèi)部設(shè)置有定位組件，所述定位組件包括雙軸電機(jī)、連接柱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N道路邊界檢測方法、虛假目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：實時檢測自車運(yùn)行信息，基于所述自車運(yùn)動信息更新歷史積累的點(diǎn)云信息；基于預(yù)設(shè)篩選規(guī)則對所述點(diǎn)云信息進(jìn)行篩選處理，以獲取最終點(diǎn)云信息；基于預(yù)設(shè)柵格化索引規(guī)則對所述最終點(diǎn)云信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分相罐可視化監(jiān)測與智能調(diào)控方法，包括圖像采集與預(yù)處理、分相界面智能識別、動態(tài)調(diào)控與決策、數(shù)據(jù)閉環(huán)與優(yōu)化等步驟。本分相罐可視化監(jiān)測與智能調(diào)控方法將高精度視覺監(jiān)測、深度學(xué)習(xí)算法、多傳感器融合、實時調(diào)控與機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化集成于一體，形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種歸一化植被指數(shù)的填補(bǔ)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及衛(wèi)星或航空影像的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，所述歸一化植被指數(shù)的填補(bǔ)方法，包括：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第二時序數(shù)據(jù)集，對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行多時相分割，確定目標(biāo)區(qū)域的各個均質(zhì)區(qū)域；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第一時序數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電力系統(tǒng)培訓(xùn)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取第一運(yùn)行數(shù)據(jù)和第一操作數(shù)據(jù)；根據(jù)第一運(yùn)行數(shù)據(jù)生成動態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境，并將第一操作數(shù)據(jù)與動態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境聯(lián)動；構(gòu)建第一學(xué)習(xí)評估模型，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機(jī)路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，包括：預(yù)處理模塊，用于在受災(zāi)區(qū)域完成劃分后的每個負(fù)責(zé)隊列中，配置多臺不同規(guī)格的救援無人機(jī)；涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，相較于傳統(tǒng)方式，優(yōu)化后的救援無人機(jī)任務(wù)分配方案，能夠在投放點(diǎn)物資需求量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于碳?電聯(lián)動的發(fā)電調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)處理模塊，以及與之相連接的數(shù)據(jù)采集模塊和機(jī)組調(diào)度模塊；涉及發(fā)電調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)電調(diào)度方案存在發(fā)電企業(yè)的實際發(fā)電收益不高的技術(shù)問題；本發(fā)明通過綜合考慮發(fā)電機(jī)組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種作答批改方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，作答批改方法包括：獲取目標(biāo)試題和目標(biāo)試題的待批改作答；基于作答批改模型處理目標(biāo)試題及其待批改作答，得到待批改作答的作答評分；其中，作答批改模型基于樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，且樣本數(shù)據(jù)包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種覆冰災(zāi)害影響下的配電線路風(fēng)冰聯(lián)合載荷的計算方法，涉及配電線路工程技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于缺乏先進(jìn)的風(fēng)冰聯(lián)合載荷計算方法，導(dǎo)致線路設(shè)計和評估存在準(zhǔn)確性不足的問題。本發(fā)明通過風(fēng)冰災(zāi)害曲線能準(zhǔn)確計算出風(fēng)冰聯(lián)合載荷，為配電線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及力學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于離散化動態(tài)接觸的動冰撞擊結(jié)構(gòu)建模方法，方法包括：建立冰的粘?彈?塑性本構(gòu)模型；確定冰的屈服準(zhǔn)則；構(gòu)建基于接觸離散化的動態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結(jié)構(gòu)碰撞過程中冰的粘、彈、塑性特征，能更準(zhǔn)確地反映動冰撞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于力學(xué)特性分析的覆冰配電線路斷線概率計算方法，涉及配電線路技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于配電線路型號和架設(shè)方式等均與輸電線路有明顯差別，在配電線路覆冰斷線風(fēng)險評估方面尚存在不足的問題。本發(fā)明通過建立張力模型分析了配電線路在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種EP衛(wèi)星空間環(huán)境評估及軌道安全預(yù)警方法，包括如下步驟：步驟一、對空間環(huán)境快速評估；所述空間環(huán)境快速評估包括對衛(wèi)星輻射總劑量的定量仿真與分析，借助SPENVIS軟件模塊，計算得到考察的時間長度內(nèi)的衛(wèi)星輻射總劑量，供衛(wèi)星方對衛(wèi)星...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險評估方法及系統(tǒng)。方法包括如下：選取目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集；將目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集中的第i個目標(biāo)文本拆分為前綴文本和后綴文本；將第i個目標(biāo)文本的前綴文本發(fā)送到目標(biāo)大語言模型，并生成候選文本；收集n個候選文本；將n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于設(shè)備缺陷識別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GIS設(shè)備絕緣缺陷識別方法，其方法包括：采集GIS設(shè)備的多通道時間序列監(jiān)測信號；利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時序特征，并采用注意力機(jī)制增強(qiáng)時序特征中的有效信號段；通過預(yù)訓(xùn)練的位置分類模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于因果表征的無人機(jī)作戰(zhàn)意圖識別方法，旨在解決非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)下的預(yù)測和決策的技術(shù)問題，其技術(shù)方案為：通過因果變分自動編碼器提取數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系，并利用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合人類智能和機(jī)器智能的輸出，提升系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的魯棒性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N一種航天質(zhì)量知識推薦方法，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的相似度算法對質(zhì)量管理場景進(jìn)行劃分，將航天質(zhì)量知識分配到對應(yīng)的質(zhì)量管理場景中，得到質(zhì)量場景模型。根據(jù)預(yù)設(shè)的內(nèi)容信息與質(zhì)量場景模型構(gòu)建情景模型，以使情景模型輸出特征信息與用戶興趣信息。將特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于最小描述長度的符號回歸方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本申請的方法包括：獲取目標(biāo)系統(tǒng)中多個第一參數(shù)（系統(tǒng)輸入）和一個第二參數(shù)（系統(tǒng)輸出）的真實數(shù)據(jù)；通過基于蒙特卡洛樹搜索的符號回歸方法創(chuàng)建搜索樹，在擴(kuò)展搜索樹中...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了無人機(jī)巡航檢測方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：利用改進(jìn)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃；當(dāng)檢測到?jīng)_突風(fēng)險時，以避障后返回全局飛行路徑為目標(biāo)設(shè)計動態(tài)獎勵函數(shù)，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)無人機(jī)動作的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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