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          • 本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域,提供一種斷層圈閉能力評價方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:基于待評價的伸展應(yīng)力斷層區(qū)域的測井?dāng)?shù)據(jù),構(gòu)建摩擦系數(shù)與泥質(zhì)含量之間的定量關(guān)系模型;提取任一目標(biāo)微元點(diǎn)位的目標(biāo)泥質(zhì)含量,并基于定量關(guān)系模型計(jì)算目標(biāo)微元...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)測分析技術(shù)領(lǐng)域,是基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的礦柱開裂智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法,具體包括:采集目標(biāo)礦柱的應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù);構(gòu)建裂隙擴(kuò)展預(yù)測模型,將目標(biāo)礦柱的應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)輸入至裂隙擴(kuò)展預(yù)測模型,獲得目標(biāo)礦柱的三維風(fēng)險強(qiáng)度路徑;獲得應(yīng)力增量空間分布云圖;...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域,公開了一種基于多場耦合的火焰筒冷卻效率動態(tài)評價方法及系統(tǒng),根據(jù)對主燃燒室火焰筒穩(wěn)態(tài)壁溫及強(qiáng)度仿真分析,獲得火焰筒壁壁溫分布以及筒壁局部高溫位置和結(jié)構(gòu)薄弱區(qū)域;再通過開展主燃燒室部件火焰筒冷效試驗(yàn),獲得試驗(yàn)條件下火焰...
          • 本發(fā)明涉及一種航空發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)多支點(diǎn)彈性環(huán)支承結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,屬于航空發(fā)動機(jī)振動控制及轉(zhuǎn)子動力學(xué)仿真技術(shù)領(lǐng)域。首先,采用有限元或集總單元模型建立轉(zhuǎn)子與彈性環(huán)的耦合動力學(xué)方程,考慮彈性環(huán)內(nèi)、外油膜以及孔口流量等流固耦合因素;然后,通過臨界...
          • 本發(fā)明涉及邊坡穩(wěn)定預(yù)測分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高陡邊坡開挖施工的巖體卸荷模擬評估方法。本發(fā)明首先對高陡邊坡進(jìn)行有限元模擬并獲取巖體單元的各項(xiàng)數(shù)據(jù);進(jìn)一步分析巖體單元在卸荷過程中的主應(yīng)力數(shù)據(jù)的變化以及產(chǎn)生的水平與豎向位移的時序變化,并分析兩...
          • 本發(fā)明屬于航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域,涉及整體葉盤設(shè)計(jì)技術(shù),提供了一種整體葉盤的葉型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取整體葉盤中每個初始葉型上每個截面的多個初始設(shè)計(jì)變量;通過擬合每個初始設(shè)計(jì)變量隨葉高的變化曲線,獲得表征每個初始設(shè)計(jì)變量的表征參數(shù);根據(jù)...
          • 本發(fā)明的一種面向光伏電站的電氣設(shè)備智能效能評估與管理系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊,用于實(shí)時獲取目標(biāo)電氣設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù)、電氣數(shù)據(jù)以及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù);狀態(tài)評估模塊,用于基于由數(shù)據(jù)采集模塊獲取的數(shù)據(jù),并結(jié)合預(yù)設(shè)的機(jī)能穩(wěn)態(tài)區(qū)間,確定目...
          • 本發(fā)明屬于血糖預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于代謝因果知識的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖預(yù)測方法:利用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選訓(xùn)練集中胰島素?cái)?shù)據(jù)、餐食數(shù)據(jù)和歷史血糖水平時間序列的活躍樣本,分別構(gòu)建包括三層一維的卷積和最大池化層、LSTM層以及全連接層的胰島素作用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI多源融合及視覺補(bǔ)償?shù)氖彝鉄崾孢m評價系統(tǒng)及方法。本發(fā)明的方法包括:第一,同步獲取現(xiàn)場微氣候物理參數(shù)、GPS時空坐標(biāo)及第一人稱視角的三維街景圖像;第二,獲取行人主觀感知數(shù)據(jù);第三,對街景圖像進(jìn)行像素級解析,量化要素的視野...
          • 本發(fā)明提供一種地表水熱通量一體化估算方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及水文氣象遙感技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)目標(biāo)地區(qū)的目標(biāo)地表溫度數(shù)據(jù)、目標(biāo)凈輻射數(shù)據(jù)、目標(biāo)氣溫?cái)?shù)據(jù)、目標(biāo)植被覆蓋度數(shù)據(jù)和目標(biāo)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),構(gòu)建得到目標(biāo)地區(qū)對應(yīng)的目標(biāo)地表環(huán)境關(guān)鍵參數(shù);將目...
          • 本發(fā)明公開一種涉及飛行器軌跡預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種飛行軌跡預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),具體包括:獲得數(shù)據(jù)序列、控制序列和狀態(tài);構(gòu)建基于HIPPO模塊和Kooba模塊的FlightKooba模型;根據(jù)數(shù)據(jù)序列,采用HIPPO模塊迭代計(jì)算出...
          • 本發(fā)明屬于煤礦地下水庫技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種煤礦地下水庫平板型人工壩體設(shè)計(jì)方法;包括確定人工壩體在復(fù)雜水力環(huán)境下性能劣化后的強(qiáng)度參數(shù);構(gòu)建人工壩體三維厚板彈性力學(xué)模型并明確其邊界條件,采用能量變分法求解該力學(xué)模型并確定人工壩體內(nèi)部應(yīng)力分布情...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)字芯片IP集成方法,包括:配置IP集成事件表;基于所述IP集成事件表中的配置,通過匹配規(guī)則讀取原始IP文件的端口描述,提取輸入輸出信號及位寬信息;根據(jù)所述匹配規(guī)則的匹配結(jié)果生成標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件;將所述標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件和關(guān)聯(lián)的所...
          • 本申請公開了一種探針卡的仿真方法、設(shè)備、介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,涉及半導(dǎo)體測試技術(shù)領(lǐng)域,公開了探針卡的仿真方法,包括:構(gòu)建探針卡包含的多個子結(jié)構(gòu)中的每一子結(jié)構(gòu)的仿真模型,對各個子結(jié)構(gòu)仿真模型進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置,設(shè)置各個參數(shù)化的子結(jié)構(gòu)仿真模型之間的鏈路...
          • 本申請?zhí)峁┮环N面向水利大模型檢索增強(qiáng)的文檔表格結(jié)構(gòu)識別方法,涉及水利文檔表格處理分析領(lǐng)域,解決了大模型檢索增強(qiáng)技術(shù)中,若采用現(xiàn)有文檔識別技術(shù)難以準(zhǔn)確提取水利文檔內(nèi)含的大量復(fù)雜、跨頁的非結(jié)構(gòu)化表格信息的技術(shù)問題。該方法包括:獲取水利信息的文檔...
          • 本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算領(lǐng)域,涉及到一種邊緣設(shè)備中基于剪枝壓縮的模型部署方法,其通過解析目標(biāo)邊緣設(shè)備的硬件架構(gòu)配置構(gòu)建聯(lián)合約束條件集,結(jié)合待部署模型的層間依賴關(guān)系,確定待部署模型各網(wǎng)絡(luò)層壓縮比例上限,以此對待部署模型執(zhí)行混合剪枝操作,并在關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)...
          • 輕量化交通樞紐客流預(yù)測系統(tǒng)及方法,涉及人工智能與交通管理技術(shù)領(lǐng)域。輕量化交通樞紐客流預(yù)測系統(tǒng),包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)模塊和輕量CNN模型構(gòu)建模塊;多源數(shù)據(jù)采集模塊用于采集歷史客流數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)和其它輔助數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)...
          • 本發(fā)明公開了一種景點(diǎn)流量預(yù)測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法應(yīng)用于景點(diǎn)游客流量預(yù)測,該方法包括:基于預(yù)處理后的目標(biāo)景點(diǎn)的流量時間序列對鯨魚優(yōu)化算法進(jìn)行求解,獲取算法結(jié)果參數(shù),基于算法結(jié)果參數(shù)構(gòu)建第一預(yù)測模型,并對時間序列進(jìn)行多尺度分...
          • 本發(fā)明涉及臺風(fēng)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于時空序列與多模態(tài)特征融合的臺風(fēng)快速增強(qiáng)預(yù)測方法,包括:基于臺風(fēng)最佳路徑數(shù)據(jù)及多源衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù),構(gòu)建多模態(tài)時空序列數(shù)據(jù)集和輔助數(shù)據(jù)集;采用統(tǒng)一流形逼近與投影方法對高維的多模態(tài)時空序列數(shù)據(jù)進(jìn)行降維預(yù)處理,...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于人工智能的化工園區(qū)地下水污染擴(kuò)散的預(yù)測方法。內(nèi)容包括:獲取化工園區(qū)地下水中的污染物濃度信息數(shù)據(jù)以及地質(zhì)勘查參數(shù)數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù),引入自塑形函數(shù)嵌入機(jī)制,構(gòu)...
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