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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的相似性解糾纏運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成方法，涉及運(yùn)動(dòng)姿態(tài)生成技術(shù)領(lǐng)域，方法為：對(duì)含噪姿態(tài)進(jìn)行相似性解糾纏，得到四維骨骼表征；將含噪姿態(tài)與對(duì)應(yīng)的四維骨骼表征進(jìn)行融合，構(gòu)成姿態(tài)特征序列；在姿態(tài)特征序列中融合文本的全局語(yǔ)義，獲取融合姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了土地覆被分類方法及裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：收集目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類型；根據(jù)每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的初始土地覆被類型進(jìn)行重分類，得到目標(biāo)區(qū)域的每個(gè)網(wǎng)格在三個(gè)時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)土地覆被類型；獲取目標(biāo)區(qū)域在三個(gè)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多尺度特征提取的掩碼自編碼器Lamb波場(chǎng)圖像重構(gòu)方法，屬于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，該方法通過采集Lamb波場(chǎng)傳播的全波場(chǎng)圖像，進(jìn)行多尺度分解、隨機(jī)掩碼和稀疏采樣，構(gòu)建各尺寸圖像的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用多尺度分層ViT編碼器和分層解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高速鐵路通過能力計(jì)算方法及裝置，方法包括：分別獲取高速鐵路的目標(biāo)區(qū)段內(nèi)的各個(gè)站間的始發(fā)站空余時(shí)間帶和終到站空余時(shí)間帶；根據(jù)始發(fā)站及終到站空余時(shí)間帶以及預(yù)先以忽略列車停站時(shí)間的方式獲取的各個(gè)站間的較快列車旅行時(shí)間和較慢列車旅行時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮多重不確定性的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，該方法先獲取風(fēng)電機(jī)組、光伏機(jī)組、購(gòu)售電價(jià)及需求響應(yīng)負(fù)荷量的歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用蒙特卡羅法等確定不確定性因素的日前調(diào)度預(yù)測(cè)值，為后續(xù)調(diào)度提供可靠基礎(chǔ)，提升調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于數(shù)字孿生的儲(chǔ)糧情況推演方法，包括如下步驟：獲取糧倉(cāng)內(nèi)的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)；將實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的糧情推演模型中，糧情推演模型包括糧倉(cāng)子模型和推演子模型，其中糧倉(cāng)子模型用于表征糧倉(cāng)的三維物理結(jié)構(gòu)和環(huán)境影響規(guī)律，推演子模型基于LST...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，涉及優(yōu)化運(yùn)行管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于MOM平臺(tái)的一體化智能優(yōu)化運(yùn)行管理系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取感知模塊，用于獲取待優(yōu)化的零部件制造的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，生產(chǎn)特征提取模塊，用于對(duì)待優(yōu)化的零部件制造的生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種CAD二維圖紙數(shù)據(jù)的處理方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對(duì)目標(biāo)建筑結(jié)構(gòu)的CAD二維圖紙的區(qū)域選定操作，確定目標(biāo)選定區(qū)域；根據(jù)目標(biāo)構(gòu)件識(shí)別規(guī)則對(duì)目標(biāo)選定區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，確定構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)原始樹形菜單中的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈的檔案數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及裝置。本公開提供的方法通過將密文分割為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，分別存儲(chǔ)至區(qū)塊鏈的一個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)上；并基于智能合約管理各節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的訪問權(quán)限，由此能夠解決在檔案數(shù)據(jù)加密存儲(chǔ)情況下由于加密...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)及其融合底座，在可信數(shù)據(jù)空間平臺(tái)的一實(shí)施例中，系統(tǒng)架構(gòu)自底向上分別是：融合底座層、能力支撐層、應(yīng)用服務(wù)層和全局監(jiān)測(cè)層；所述融合底座層是可信數(shù)據(jù)空間的基座支撐，將時(shí)空碼和數(shù)聯(lián)網(wǎng)內(nèi)化為底層協(xié)議規(guī)則，對(duì)外體現(xiàn)權(quán)益根相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了時(shí)頻?機(jī)理融合驅(qū)動(dòng)的風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件故障預(yù)測(cè)方法，提取風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈零部件振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征，并通過快速傅里葉變換解析功率譜特征；對(duì)時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行篩選，采用隨機(jī)森林算法構(gòu)建基于振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻特征的傳動(dòng)鏈壽命預(yù)測(cè)模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種二維圖紙數(shù)據(jù)的校驗(yàn)方法和計(jì)算機(jī)裝置，該方法包括：響應(yīng)于對(duì)第一窗口中目標(biāo)二維圖紙的校驗(yàn)指令，對(duì)目標(biāo)二維圖紙進(jìn)行識(shí)別，獲得構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)；根據(jù)構(gòu)件識(shí)別數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)二維圖紙中的已識(shí)別構(gòu)件單元，對(duì)各已識(shí)別構(gòu)件單元分別添加第一視覺效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N能耗概率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、能耗概率預(yù)測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及建筑能源管理與智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)目標(biāo)建筑物在預(yù)設(shè)歷史時(shí)間段的歷史建筑數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到樣本能耗相關(guān)特征；根據(jù)樣本能耗相關(guān)特征以及真實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于CNN?BiLSTM?RobustAttention的光伏功率預(yù)測(cè)方法。光伏功率預(yù)測(cè)方法包括：對(duì)歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)分解，獲得若干本征模態(tài)函數(shù)；將若干本征模態(tài)函數(shù)和歷史光伏運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，得到重構(gòu)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及走航系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種移動(dòng)走航分析可視化系統(tǒng)。其技術(shù)方案包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理與分析層、軟件集成層、功能應(yīng)用層以及用戶交互層構(gòu)成，數(shù)據(jù)采集層：從專業(yè)數(shù)據(jù)源獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中氣象數(shù)據(jù)借助專業(yè)氣象API接口及平臺(tái)車載超聲波氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N文檔知識(shí)提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待識(shí)別文檔的文檔格式和文檔類型；基于所述文檔格式對(duì)所述待識(shí)別文檔進(jìn)行文檔解析和結(jié)構(gòu)化處理，獲得第一文檔；基于所述文檔類型對(duì)所述第一文檔進(jìn)行文檔知識(shí)的結(jié)構(gòu)化提取，獲得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及設(shè)備控制領(lǐng)域，提供一種自移動(dòng)設(shè)備的控制方法、終端設(shè)備的顯示方法及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述自移動(dòng)設(shè)備包括移動(dòng)裝置、目標(biāo)工作模塊，所述移動(dòng)裝置設(shè)置有安裝適配位，并且所述移動(dòng)裝置可通過所述安裝適配位與至少兩種不同類型的工作模塊適配，以使所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于WebSocket的通用表單系統(tǒng)和表單生成方法，涉及表單系統(tǒng)領(lǐng)域，包括：用于與業(yè)務(wù)端進(jìn)行Websocket連接的通訊模塊和與通信模塊通訊連接的表單設(shè)計(jì)模塊；表單設(shè)計(jì)模塊包括表單設(shè)計(jì)界面，表單設(shè)計(jì)界面為基于Vue 3.x框...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于生化分析技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種生化分析控制方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過接收生化分析需求，對(duì)生化液體樣品進(jìn)行加熱分析，計(jì)算基礎(chǔ)加熱阻值，并進(jìn)行基礎(chǔ)加熱控制；對(duì)生化液體樣品進(jìn)行多區(qū)域傳感監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行區(qū)域融合，計(jì)算多個(gè)區(qū)域融合數(shù)值；對(duì)多個(gè)區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及設(shè)備控制領(lǐng)域，提供一種自移動(dòng)式機(jī)器人的控制方法、自移動(dòng)式機(jī)器人，所述自移動(dòng)式機(jī)器人包括移動(dòng)裝置、目標(biāo)工作模塊；所述移動(dòng)裝置能夠與至少兩種不同類型的工作模塊適配，所述工作模塊用于執(zhí)行與所述工作模塊匹配的作業(yè)操作，所述方法包括：獲取目...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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