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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲能集群多元化建模表征方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取儲能集群中各類儲能單元的實時數(shù)據(jù)；基于獲取的實時數(shù)據(jù)，使用多元化的建模方法對不同類型的儲能單元進行建模，構(gòu)建考慮各類儲能單元的多元化模型庫；根據(jù)儲能單元的建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算流體力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于重疊計算域思想的楔形體入水砰擊BEM?SPH耦合數(shù)值方法。本發(fā)明依據(jù)具體模擬問題建立相應(yīng)的數(shù)值模型，采用全非線性邊界條件下的入水砰擊BEM模型計算楔形體初始入水過程中的砰擊載荷，完成高幅值瞬態(tài)砰擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于最小排序網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)可編程任意電氣連接的方法，屬于電氣連接技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過結(jié)合最小排序網(wǎng)絡(luò)和少量繼電器，解決了傳統(tǒng)全連接矩陣中繼電器數(shù)量龐大、系統(tǒng)復(fù)雜、成本高的問題。具體方案包括：根據(jù)連接需求，利用最小排序網(wǎng)絡(luò)對端口排序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法包括：構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的存儲模型；選擇參與的負(fù)荷集成商，上傳預(yù)期準(zhǔn)確率，并通過所述負(fù)荷集成商將初始模型參數(shù)下發(fā)至對應(yīng)的家庭能源管理系統(tǒng)；所述家庭能源管理系...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于蟻群算法的鐵路四電場坪選址方法，該方法包括：對四電場坪選址目標(biāo)進行定量分析，對不同層次的目標(biāo)進行歸一化處理，確定不同目標(biāo)的權(quán)重；基于四電場坪選址范圍，確定選址約束條件；基于所述四電場坪選址目標(biāo)和約束條件，將多目標(biāo)優(yōu)化問題...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種考慮生產(chǎn)流程的造紙廠負(fù)荷連續(xù)調(diào)節(jié)能力GRU判定方法，構(gòu)建打漿機?磨漿機?脫水機間生產(chǎn)流程約束模型，明確設(shè)備間流量、負(fù)荷和工藝時間的聯(lián)動關(guān)系，反映實際串聯(lián)工藝邏輯；構(gòu)建計及生產(chǎn)流程串聯(lián)約束的造紙廠負(fù)荷模型，融合各設(shè)備運行狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于LSTM的造紙廠負(fù)荷實時調(diào)節(jié)能力評估方法，包括：首先構(gòu)建造紙廠打漿機實時調(diào)節(jié)能力評估模型、造紙廠磨漿機實時調(diào)節(jié)能力評估模型、造紙廠脫水機實時調(diào)節(jié)能力評估模型。然后構(gòu)建基于LSTM的打漿機調(diào)節(jié)效率預(yù)測模型、磨漿機調(diào)節(jié)效率預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)園區(qū)污染溯源分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于污染物排放的技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：針對工業(yè)園區(qū)內(nèi)的企業(yè)，列出可能存在污染的第一污染企業(yè)清單；針對第一污染企業(yè)清單內(nèi)的企業(yè)進行預(yù)先聚類，形成第二污染企業(yè)清單；針對第二污染物監(jiān)測裝置檢測到...
								
            
							
            
							
						
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								      一種考慮碳排放的生物滯留設(shè)施結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化方法，通過構(gòu)建生物滯留設(shè)施多目標(biāo)評價體系，對徑流控制能力、建設(shè)運行碳排放及建造投資成本進行綜合評價，運用NSGA?Ⅱ多目標(biāo)智能優(yōu)化算法對設(shè)施的結(jié)構(gòu)設(shè)計進行優(yōu)化。具體步驟包括建立HYDRUS?1D模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      一種考慮碳排放的SMES聯(lián)合規(guī)劃方法，包括以下步驟：步驟1：基于多能耦合原理構(gòu)建船舶綜合能源系統(tǒng)模型，該模型包括交直流混合船舶電力系統(tǒng)架構(gòu)模型、船用能源設(shè)備模型以及舶航行模型；步驟2：采用由步驟1獲得的船舶綜合能源系統(tǒng)模型建立考慮碳排放的雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融保險領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域，提供一種業(yè)務(wù)推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多個用戶的保險購買歷史信息和健康狀況信息，并獲取各用戶的目標(biāo)行為信息；基于各用戶的保險購買歷史信息和目標(biāo)行為信息，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)的貸款結(jié)清信息，其中，貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù)；根據(jù)貸款結(jié)清信息，對目標(biāo)貸款業(yè)務(wù)進行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于印刷品表面色彩差異檢測的圖像處理方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取待檢測印刷品的數(shù)字圖像并進行光照不均勻性校正，將校正后的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換至CIELAB色彩空間；基于色彩梯度和紋理邊界的雙重約束條件對數(shù)字圖像執(zhí)行區(qū)域分割...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種面向眼科疾病的視網(wǎng)膜圖像處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，屬于圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：對上傳的視網(wǎng)膜圖像進行質(zhì)量檢查和預(yù)處理，得到待識別視網(wǎng)膜圖像；對待識別視網(wǎng)膜圖像分別進行病灶定位和屈光問題識別，輸出病灶熱力圖和眼疾識別結(jié)果；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于UGMB多尺度特征提取與融合的橋梁缺陷檢測方法，設(shè)計特征提取模塊MANet_FasterCGLU;更高效地融合不同尺度的特征信息，增強了模型對不同大小目標(biāo)的檢測能力我們采用了特征金字塔共享卷積模塊FeaturePyrami...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像模型的零部件缺陷檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取零部件多源圖像；對零部件多源圖像進行圖像預(yù)處理，得到零部件多源標(biāo)準(zhǔn)圖像；基于零部件多源預(yù)處理數(shù)據(jù)構(gòu)建零部件神經(jīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；根據(jù)零部件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于未經(jīng)訓(xùn)練的物理驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素相位成像方法，屬于單像素成像與計算光學(xué)領(lǐng)域。所述方法通過添加物理衍射層和Admn優(yōu)化器，實現(xiàn)了從單像素探測強度序列到相位物體圖像的直接重構(gòu)。該方法無需預(yù)訓(xùn)練，顯著降低了對大型數(shù)據(jù)集的依賴...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種實景點云數(shù)據(jù)與BIM點云數(shù)據(jù)融合方法和裝置，屬于點云配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取鐵路場景的實景點云數(shù)據(jù)；建立鐵路場景的建筑信息模型BIM模型；基于鐵路場景的BIM模型，獲取鐵路場景的BIM點云數(shù)據(jù)；對BIM點云數(shù)據(jù)和實景點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向工件無序抓取的點云實例分割方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠改善工件三維實例分割的效果。該方法包括：根據(jù)工業(yè)場景中堆疊工件的樣本點云數(shù)據(jù)，得到訓(xùn)練集、驗證集和測試集；利用訓(xùn)練集和驗證集對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市元素征集活動平臺，所述平臺包括登錄模塊、角色轉(zhuǎn)換模塊、第一相似性判斷模塊、第二相似性判斷模塊，所述登錄模塊，被配置為供用戶注冊和登錄，并根據(jù)用戶注冊信息匹配該用戶的角色信息；所述角色轉(zhuǎn)換模塊，被配置為根據(jù)投票用戶/作品發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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