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								      本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多場(chǎng)耦合的冰雪環(huán)境模擬測(cè)試方法。該方法采集目標(biāo)冰雪環(huán)境下的動(dòng)態(tài)多場(chǎng)數(shù)據(jù)集合，涵蓋周期性溫度變化序列、相對(duì)濕度波動(dòng)序列及表面冰層厚度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)其實(shí)施多物理場(chǎng)耦合數(shù)值模擬處理，生成包含軸向熱傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)值機(jī)理引導(dǎo)的軟巖TBM卡機(jī)風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：S01：建立擠壓性軟巖地層TBM動(dòng)態(tài)掘進(jìn)全過(guò)程精細(xì)化數(shù)值模擬模型，模型包含TBM刀盤(pán)、前中尾梯級(jí)護(hù)盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料，模擬演化過(guò)程；S02：系統(tǒng)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法針對(duì)繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問(wèn)題，采用正交實(shí)驗(yàn)靈敏度分析方法，選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù)，降低后續(xù)優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)成本。隨后，引入多項(xiàng)式混沌展開(kāi)建立參數(shù)隨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，涉及通用儀器儀表制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場(chǎng)特性全局靈敏度下互逆分析設(shè)計(jì)方法，基于本發(fā)明可明確多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設(shè)計(jì)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種波浪能設(shè)備網(wǎng)格集群式相互連接及動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，S1.采集目標(biāo)海域內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)集；S2.建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)；S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建波浪能設(shè)備集群化布置的優(yōu)化模型；S4.利用渦流優(yōu)化算法對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行求解，計(jì)算獲得波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變電所設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種變電所設(shè)計(jì)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明包括獲取出線回路信息并計(jì)算變壓器的負(fù)載率；基于變壓器參數(shù)匹配適配的設(shè)備規(guī)格；結(jié)合預(yù)設(shè)備用率、柜體模數(shù)及回路數(shù)據(jù)計(jì)算出線柜數(shù)量；按負(fù)荷等級(jí)與電流大小規(guī)則分配回路至出線柜并配置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動(dòng)機(jī)異常槽道傳熱評(píng)估方法，包括：確定出推力室的過(guò)熱區(qū)域，獲得過(guò)熱位置的節(jié)點(diǎn)過(guò)熱溫度；開(kāi)展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計(jì)算并獲得過(guò)熱位置的燃?xì)鈧?cè)理論正常壁溫；假定過(guò)熱位置冷卻劑流量初值，開(kāi)展異常冷卻槽道傳熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的端拾器設(shè)計(jì)方法及裝置。其中，該方法包括：利用訓(xùn)練完成的AI識(shí)別模型對(duì)目標(biāo)車(chē)身零件進(jìn)行識(shí)別，確定與目標(biāo)車(chē)身零件最匹配的參考車(chē)身零件；基于參考車(chē)身零件，確定參考車(chē)身零件的參考吸盤(pán)定位點(diǎn)和與參考吸盤(pán)定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng)，涉及工程實(shí)體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過(guò)多源傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集物理層數(shù)據(jù)，這些傳感器的數(shù)據(jù)通過(guò)時(shí)空動(dòng)態(tài)綁定模塊處理，將空間坐標(biāo)與施工時(shí)間戳融合生成唯一構(gòu)件ID，建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺(tái)臺(tái)賬系統(tǒng)，包括：臺(tái)賬數(shù)據(jù)庫(kù)；密鑰生成模塊，用以基于歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的臺(tái)賬密鑰；數(shù)據(jù)融合模塊，用以獲取農(nóng)資平臺(tái)各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)以生成若干數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種業(yè)財(cái)一體化智能管控與分析管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲(chǔ)有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊，系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶，相比傳統(tǒng)訪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種針對(duì)AI鏡像的精簡(jiǎn)去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對(duì)文件系統(tǒng)的訪問(wèn)事件，進(jìn)行文件裁剪；基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進(jìn)行分塊并存儲(chǔ)；對(duì)索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)檢索效率；當(dāng)用戶請(qǐng)求容器鏡像時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于芯片級(jí)加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗(yàn)證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集腦電信號(hào)和眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)；加密處理模塊采用對(duì)稱(chēng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡(luò)的模型指紋注入與驗(yàn)證方法及設(shè)備，屬于人工智能安全領(lǐng)域，所述方法包括：主模型與旁支網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化和指紋驗(yàn)證四個(gè)核心階段；通過(guò)引入輕量化旁支網(wǎng)絡(luò)，主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡(luò)輸入動(dòng)態(tài)耦合，共享特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于開(kāi)源鴻蒙的數(shù)智水務(wù)表單文本防偽水印生成方法，包括以下步驟，獲取字段差異與重復(fù)頻率，篩選抖動(dòng)字段生成擾動(dòng)表，分段索引標(biāo)記敏感段，建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整，排序節(jié)點(diǎn)生成綁定清單，構(gòu)建水印路徑鏈，匹配軌跡一致性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹(shù)生長(zhǎng)環(huán)境評(píng)估方法，通過(guò)在桑樹(shù)種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)；采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項(xiàng)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽(yáng)輻照度預(yù)測(cè)方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風(fēng)速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽(yáng)方位角與高度角，基于云層圖像與風(fēng)速矢量計(jì)算云層移動(dòng)速度與方向，得到云運(yùn)動(dòng)軌跡分布，結(jié)合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置，通過(guò)創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)制，通過(guò)時(shí)序插值和異常值檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。設(shè)計(jì)基于隨機(jī)森林的智能特征提取模型，結(jié)合信息增益分裂和主成分分析，將高維稀疏特征轉(zhuǎn)化為低維稠密表示。引入多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了提出了一種基于時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，包括：步驟1，針對(duì)目標(biāo)站點(diǎn)，在預(yù)設(shè)歷史范圍內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)距的各歷史時(shí)間點(diǎn)，獲取目標(biāo)氣象站點(diǎn)以及相距目標(biāo)站點(diǎn)預(yù)設(shè)距離內(nèi)所有氣象站點(diǎn)的日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2，構(gòu)建改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實(shí)現(xiàn)車(chē)輛急動(dòng)態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取當(dāng)前急剎車(chē)行為的多模態(tài)信息；基于當(dāng)前急剎車(chē)行為的多模態(tài)信息，確定車(chē)輛急剎車(chē)行為的發(fā)生原因；基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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