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          • 基于InSAR技術(shù)和小波分析的庫區(qū)滑坡形變預(yù)測方法,包括以下步驟:步驟S1.收集庫區(qū)影像數(shù)據(jù)集;步驟S2.收集相同時間區(qū)間內(nèi)的庫水位和庫區(qū)降雨數(shù)據(jù);步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量;步驟S4.使用最小二乘法擬合,步驟S6.使用連續(xù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認(rèn)證系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:生物特征采集模塊,用于采集生物特征;AI人臉識別模塊,用于利用深度學(xué)習(xí)算法對采集的生物特征進行人臉識別;活體檢測模塊,用于檢測生物特征采集對象是否為活體;數(shù)據(jù)庫聯(lián)動模塊,連接金融...
          • 本發(fā)明提供一種支持復(fù)現(xiàn)的并發(fā)漏洞模糊測試方法和裝置,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取對原始二進制程序進行重寫得到的目標(biāo)程序;其中,所述目標(biāo)程序包含:多個關(guān)鍵基本塊,所述關(guān)鍵基本塊的執(zhí)行順序用于:作為線程交錯反饋信號;基于所述關(guān)鍵基本塊...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的汽車產(chǎn)品正臉設(shè)計方法及系統(tǒng),通過進行情感關(guān)鍵詞提取和歸類,準(zhǔn)確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標(biāo),為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計了一種汽車正臉形態(tài)生成方法,進行汽車正臉形態(tài)數(shù)據(jù)庫...
          • 本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括基于理論經(jīng)驗公式對設(shè)備數(shù)據(jù)進行計算,得到船舶艙室的多個噪聲預(yù)測值,從而得到目標(biāo)艙室噪聲,通過理論經(jīng)驗公式對設(shè)備數(shù)據(jù)中的物理數(shù)據(jù)進行計算,使噪聲預(yù)測值具有物理可解釋性,并...
          • 本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內(nèi)外循環(huán)計算方法,包括以下步驟:外循環(huán)計算:基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程,通過輸入已知內(nèi)循環(huán)部件的特殊參數(shù),進行熱力平衡迭代計算,直至達到第一次外循環(huán)收斂;內(nèi)循環(huán)計算:將外循環(huán)收斂后的熱力參數(shù)作為邊界條件,...
          • 本發(fā)明涉及航空結(jié)構(gòu)件加工過程裝夾力學(xué)監(jiān)測、優(yōu)化及失穩(wěn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于邊緣計算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過基于裝夾力學(xué)模型的裝夾力優(yōu)化方法對合理的裝夾力范圍進行計算,實現(xiàn)加工過程中裝夾失穩(wěn)在線預(yù)警,能夠有效...
          • 本發(fā)明提供一種自動生成理想牙弓線的方法、裝置和設(shè)備,屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)牙齒模型;獲取目標(biāo)牙齒模型中多顆目標(biāo)牙齒的寬度,所述多顆目標(biāo)牙齒中至少包括兩個門牙;根據(jù)所述多顆目標(biāo)牙齒的寬度生成前段牙弓線;獲取第一遠端牙齒的第一切...
          • 本申請公開了一種核電用支吊架的優(yōu)化模型訓(xùn)練方法、結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及裝置,所述優(yōu)化模型包括拓?fù)淠P秃陀?xùn)練后的第一機器學(xué)習(xí)模型,首先獲取訓(xùn)練用支吊架三維模型,將所述訓(xùn)練用支吊架三維模型輸入至所述拓?fù)淠P停玫降谝恢У跫苋S模型;其次,將所述第一支吊...
          • 本申請涉及一種固液兩相流場分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計算機存儲介質(zhì),屬于流場分析技術(shù)領(lǐng)域,其中,該固液兩相流場分析方法包括:構(gòu)建固液兩相流場模型,根據(jù)所述固液兩相流場模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場模型劃分為多層網(wǎng)格模型;根據(jù)所述固...
          • 本發(fā)明涉及計算流體動力學(xué)的運用技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種臺風(fēng)與滑坡災(zāi)害耦合的高壓桿塔設(shè)施危險性評估方法。本發(fā)明的有益效果在于:能夠快速分析區(qū)域內(nèi)多個具體設(shè)施的災(zāi)害危險性,模擬計算結(jié)果更加貼近真實數(shù)據(jù)。
          • 本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模擬方法,包括如下步驟:建立淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型、將淺層天然氣驅(qū)替數(shù)學(xué)模型導(dǎo)入COMSOL Multiphysics軟件并進行淺層天然氣驅(qū)替求解過程的參數(shù)處理及設(shè)置定解條件、將不同影響因素的參數(shù)作為變量設(shè)...
          • 電工學(xué)、電磁學(xué)、光學(xué)等領(lǐng)域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動機定則)和右手定則(發(fā)動機定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等,用于判斷電流、磁場、作用力方向。容易導(dǎo)致學(xué)生和技術(shù)人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
          • 本發(fā)明涉及智能設(shè)計領(lǐng)域,提出一種基于感性工學(xué)的文創(chuàng)產(chǎn)品設(shè)計方法及系統(tǒng),通過獲取目標(biāo)文創(chuàng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)形態(tài)信息與綜合情感信息,為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎(chǔ)信息,設(shè)計了一種情感需求分析方法,結(jié)合CRITIC分析法與熵權(quán)法進行權(quán)重組合計...
          • 本申請公開了整機銘牌規(guī)格信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,在根據(jù)整機的訂單信息確定整機所配置的電源單體的標(biāo)識的基礎(chǔ)上,獲取電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌規(guī)格信息;通過比對電源單體的電源認(rèn)證規(guī)格信息和電源銘牌...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模型優(yōu)化的高壓業(yè)擴報裝全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)分析模塊,用于整合多維數(shù)據(jù)源;模型優(yōu)化模塊,采用聚類算法對歷史用電數(shù)據(jù)進行模式識別,生成負(fù)荷分類結(jié)果,并通過迭代優(yōu)化聚類中心以提升預(yù)測精度;業(yè)務(wù)受理模塊,基于模型預(yù)測生成預(yù)...
          • 本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險演化的建模方法以及裝置,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其中,電力系統(tǒng)災(zāi)害傳播與風(fēng)險演化的建模方法包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的歷史災(zāi)損數(shù)據(jù),確定目標(biāo)區(qū)域中的風(fēng)險關(guān)鍵節(jié)點;其中,風(fēng)險關(guān)鍵節(jié)點包括風(fēng)險擾動源節(jié)點、設(shè)備故障節(jié)點、...
          • 本發(fā)明公開了一種設(shè)備故障風(fēng)險預(yù)判系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:IoT傳感器,用于監(jiān)測部件溫度、震動頻率等參數(shù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于對所述IoT傳感器采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,去除噪聲和誤差;AI模型訓(xùn)練模塊,用于訓(xùn)練AI模型,基于所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備...
          • 本申請公開了一種基于家用電器的安裝方法和系統(tǒng),涉及電器安裝的技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標(biāo)安裝電器的安裝地點,采集安裝地點的布局圖,根據(jù)布局圖選擇安裝位置;獲取用戶布局信息,采集目標(biāo)安裝電器的電器信息,根據(jù)用戶信息和電器信息預(yù)估得到目標(biāo)安裝電...
          • 本申請公開了一種新興技術(shù)演化分析方法、裝置及存儲介質(zhì)。本申請首先通過獲取目標(biāo)技術(shù)的專利數(shù)據(jù),并按照時間段進行劃分,以觀察技術(shù)在不同時間節(jié)點上的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。然后對專利數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和文本向量轉(zhuǎn)換,通過降維處理和聚類分析,提取出每個時間段內(nèi)的主要...
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