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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴(kuò)展的評價(jià)與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴(kuò)展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風(fēng)機(jī)水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域；測量風(fēng)機(jī)水上典型節(jié)點(diǎn)位置處加速度信號；獲取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)低階實(shí)測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù)；建立風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)有限元模型；對水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，將三缸泵工作時(shí)泵參數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)輸入到已訓(xùn)練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到出口歧管腔壓力場信息；所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下：利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實(shí)體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)整機(jī)振動技術(shù)領(lǐng)域，特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計(jì)的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法，包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)；建立有限元模型，計(jì)算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力特性；提取支點(diǎn)動載荷，繪制高壓轉(zhuǎn)子支點(diǎn)動載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高頻變壓器聲壓計(jì)算方法，涉及電路技術(shù)領(lǐng)域，其包括：獲取間隙鈹銅簧片的微結(jié)構(gòu)參數(shù)以生成微結(jié)構(gòu)特征向量；基于微結(jié)構(gòu)特征向量，計(jì)算微結(jié)構(gòu)調(diào)控的磁致伸縮應(yīng)變以確定微結(jié)構(gòu)調(diào)控磁致伸縮的耦合場分布描述；基于耦合場分布描述，將高頻變壓器周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備，屬于航空器技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建中等保真度數(shù)字孿生模型，該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動力學(xué)特性及耦合關(guān)系，以再現(xiàn)全局動力學(xué)行為；所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運(yùn)動響應(yīng)求解方法，涉及海洋工程結(jié)構(gòu)物運(yùn)動姿態(tài)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)觀測的Jonswap譜參數(shù)，獲取不規(guī)則波波高時(shí)間序列，并通過快速傅里葉變換得到子波，在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復(fù)現(xiàn)的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于飛行器流場模擬的動態(tài)來流邊界構(gòu)建方法及裝置，涉及流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)當(dāng)前飛行器的當(dāng)前機(jī)動狀態(tài)和當(dāng)前飛行環(huán)境變化，選擇目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型和組合方式；根據(jù)目標(biāo)來流邊界參數(shù)類型確定對應(yīng)目標(biāo)輸入模式；基于目標(biāo)輸入模式并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于半導(dǎo)體設(shè)計(jì)自動化技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關(guān)設(shè)備。其中，所述方法包括：獲取待布線的數(shù)字電路中各個(gè)布線層的布線網(wǎng)格參數(shù)，布線網(wǎng)格的網(wǎng)格線用于約束布線軌道；基于所述布線網(wǎng)格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個(gè)布線分區(qū)，各個(gè)布線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構(gòu)建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，該電鍍模型的構(gòu)建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據(jù)壓力與流量之間的關(guān)系，構(gòu)建電鍍模型的運(yùn)算公式；將流量計(jì)算公式與法拉第電解定律結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，公開了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設(shè)計(jì)參數(shù)，包括連接器位置坐標(biāo)、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強(qiáng)度和振動頻率；對設(shè)計(jì)參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，其取樣任務(wù)，并提取各個(gè)Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務(wù)的元特征向量，結(jié)合各個(gè)Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務(wù)的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識蒸餾的方法、裝置和電子設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法中溫度采用動態(tài)調(diào)整機(jī)制，隨著訓(xùn)練周期的增加，訓(xùn)練周期對應(yīng)的預(yù)設(shè)初始溫度逐步減小；此外，在每個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對該預(yù)設(shè)初始溫度進(jìn)行細(xì)微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異構(gòu)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種異構(gòu)系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將算子映射問題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題；基于非支配排序遺傳算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題，得到由多個(gè)不同的算子映射方案構(gòu)成的帕累托前沿解集；根據(jù)以多個(gè)目標(biāo)分別構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，并進(jìn)行亞字節(jié)量化；在微控制器固件中調(diào)用推理計(jì)算庫接口，將量化后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計(jì)算庫內(nèi)部執(zhí)行，具體為：將量化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電動汽車充電技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的歷史電網(wǎng)負(fù)荷曲線和實(shí)時(shí)電網(wǎng)負(fù)荷曲線，預(yù)測第二時(shí)段內(nèi)的目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線，確定目標(biāo)電網(wǎng)負(fù)荷曲線的高負(fù)荷時(shí)段、平穩(wěn)負(fù)荷時(shí)段及低負(fù)荷時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及城市防洪排澇技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。方法包括：從多源水文觀測數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù)，預(yù)處理后獲取多源數(shù)據(jù)集；基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù)，并結(jié)合參數(shù)敏感性分析確定其對淹沒范圍的影響權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市排水防澇技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的城市實(shí)時(shí)排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構(gòu)建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標(biāo)獎勵函數(shù)及約束條件，采用水動力機(jī)理模型結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行降雨徑流模擬，建立基于深度強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種面向群智感知的Stackelberg動態(tài)異構(gòu)任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。方法包括獲取眾包任務(wù)的任務(wù)數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和工人歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和任務(wù)歷史數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)分配策略指標(biāo)；基于改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉庫環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種倉庫環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取目標(biāo)倉庫內(nèi)叉車司機(jī)或巡檢員的排班表與當(dāng)前作業(yè)時(shí)間，再采集當(dāng)前任務(wù)類型的任務(wù)負(fù)荷因子與作業(yè)區(qū)域的溫度和噪音等級，計(jì)算得到情景疲勞風(fēng)險(xiǎn)值。本發(fā)明通過解析...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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