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								      本發(fā)明公開了一種基于梯度下降的多源量測分布式協(xié)作定位方法，包括：采用狀態(tài)空間模型預(yù)測機器人自身預(yù)測狀態(tài)信息，將預(yù)測狀態(tài)信息傳遞給相鄰機器人和機器人自身的定位融合中心；利用相對傳感器和絕對傳感器獲取多源量測信息，基于多源量測信息構(gòu)建相對量測和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光學(xué)鏡片透光率的在線監(jiān)測方法和系統(tǒng)，涉及精密光學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高反射/高透光鏡片因光暈散射噪聲干擾、復(fù)雜曲面鏡片光路校準精度低、大孔徑鏡片測量盲區(qū)和環(huán)境擾動導(dǎo)致的透光率計算誤差大的問題；本方案基于格雷碼結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種電網(wǎng)多智能體協(xié)同大模型安全監(jiān)控方法和系統(tǒng)，涉及智能電網(wǎng)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取電網(wǎng)多智能體管理路徑上節(jié)點的電壓記錄、負載變化的延遲時間和電流方向變化次數(shù)，根據(jù)檢測周期內(nèi)的節(jié)點電壓低谷值，識別電壓變化趨勢，檢測電流方向在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于波傳輸方程單端解的T接線路故障測距方法及系統(tǒng)，包括判斷線路是否發(fā)生故障；線路發(fā)生故障后，采集線路首端(M)、末端(N)、各T接線路末端位置處的電壓和電流；基于線路首端、線路末端以及各T接線路末端的電氣量，根據(jù)波動方程單端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于熱工水力計算技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種適用于Modelica規(guī)范的調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機構(gòu)建模方法。包括如下步驟：把調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機構(gòu)模型表征為以目標開度為輸入接口以實際開度為輸出接口的控制類模型；構(gòu)建閥門動作狀態(tài)判斷模型；構(gòu)建閥門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于hypervisor的代理顯示方法，包括：初始化hypervisor，通過hypervisor部署服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)，所述服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)中分別設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供面向能源物聯(lián)網(wǎng)的光伏智能傳感故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域，包括基于星型拓撲結(jié)構(gòu)部署多維傳感器網(wǎng)絡(luò)；利用基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元的深度學(xué)習(xí)模型提取時空關(guān)聯(lián)特征，并與歷史故障樣本進行匹配學(xué)習(xí)生成故障特征映射；采用對比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于雷達技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于距離多普勒圖的雷達抗主瓣干擾動目標檢測方法。本發(fā)明提出了一種基于雙重窗口自注意力的U型網(wǎng)絡(luò)模型DWAUT?net，實現(xiàn)了基于多脈沖多目標的環(huán)境，雷達跟蹤模式下的跨線性處理流程的雷達抗干擾檢測方式，完成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于光譜分析與模式識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對拉曼光譜信息進行分塊投影，得到局部特征信息；基于簡化多頭注意力機制對局部特征信息進行全局特征提取，得到完整的光譜信息；利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種船體開孔邊界條件分析計算方法，屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域；包括步驟S1，記錄船體在不同工況下的吃水深度；步驟S2，建立船體的開孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學(xué)模型；步驟S3，將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開孔處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng)，包括：通過初始化點、面毀傷元以及目標易損模型，判別點、面毀傷元與目標先后接觸關(guān)系計算多種毀傷元復(fù)合毀傷效果。通過點、面毀傷元對部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進行目標的毀傷程度計算，更...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谀Ｐ皖A(yù)測控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì)，涉及集成電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：根據(jù)電路設(shè)計經(jīng)驗文檔和電路仿真數(shù)據(jù)，構(gòu)建電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表；根據(jù)電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表，初始化設(shè)計點的搜索可行域，并進行多點探索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識統(tǒng)一推理的大語言模型智能體形成方法，所述方法包括以下步驟：步驟1，將表格、數(shù)據(jù)庫和知識圖譜類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫構(gòu)建的統(tǒng)一表征；步驟2，輸入查詢問題和統(tǒng)一表征，模型生成推理步驟和可執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，通過針對每個產(chǎn)品配送路徑的每個產(chǎn)品配送路段，確定目標電動汽車在每個產(chǎn)品配送路徑中的當(dāng)前產(chǎn)品配送路段的目標充電需求狀態(tài)，當(dāng)目標充電需求狀態(tài)為目標充電狀態(tài)時，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種低光照圖像增強方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟：將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量；對飽和度通道分量以及亮度通道分量進行增強處理，獲得飽和度通道增強分量以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強圖像生成方法與系統(tǒng)，該方法包括：對原始多模態(tài)MRI圖像進行處理依次得到配準后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)；利用預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標系對齊后的特征和投影特征；將...
								
            
							
            
							
						
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								      轉(zhuǎn)錄組學(xué)解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置，利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，對這些異常進行功能性注釋，并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)，通過富集分析進一步識別與皮...
								
            
							
            
							
						
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								      皮質(zhì)神經(jīng)影像標志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置，可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式，對這些異常進行功能性注釋，并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)。方法包括：(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列；(2)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理；(3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預(yù)測方法及系統(tǒng)，多囊卵巢綜合征預(yù)測方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù)；預(yù)處理初始臉部圖像數(shù)據(jù)，生成標準臉部圖像數(shù)據(jù)；輸入標準臉部圖像數(shù)據(jù)至訓(xùn)練好的多囊卵巢綜合征預(yù)測模型，生成多囊卵巢綜合征預(yù)測結(jié)果。其優(yōu)點在于，無須患者去醫(yī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)生成方法及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括：獲取多個患者的初始病情數(shù)據(jù)，對所述初始病情數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到樣本病情數(shù)據(jù)；基于所述樣本病情數(shù)據(jù)，對初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行結(jié)構(gòu)化剪枝處理得到剪枝優(yōu)化模型；基于所述樣本病情數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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