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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N一種航天質(zhì)量知識(shí)推薦方法,包括:根據(jù)預(yù)設(shè)的相似度算法對(duì)質(zhì)量管理場(chǎng)景進(jìn)行劃分,將航天質(zhì)量知識(shí)分配到對(duì)應(yīng)的質(zhì)量管理場(chǎng)景中,得到質(zhì)量場(chǎng)景模型。根據(jù)預(yù)設(shè)的內(nèi)容信息與質(zhì)量場(chǎng)景模型構(gòu)建情景模型,以使情景模型輸出特征信息與用戶(hù)興趣信息。將特...
          • 本發(fā)明提供了一種基于因果表征的無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)意圖識(shí)別方法,旨在解決非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)和決策的技術(shù)問(wèn)題,其技術(shù)方案為:通過(guò)因果變分自動(dòng)編碼器提取數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系,并利用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合人類(lèi)智能和機(jī)器智能的輸出,提升系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的魯棒性...
          • 本發(fā)明適用于設(shè)備缺陷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GIS設(shè)備絕緣缺陷識(shí)別方法,其方法包括:采集GIS設(shè)備的多通道時(shí)間序列監(jiān)測(cè)信號(hào);利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)序特征,并采用注意力機(jī)制增強(qiáng)時(shí)序特征中的有效信號(hào)段;通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的位置分類(lèi)模型...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種生成式大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)。方法包括如下:選取目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集;將目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集中的第i個(gè)目標(biāo)文本拆分為前綴文本和后綴文本;將第i個(gè)目標(biāo)文本的前綴文本發(fā)送到目標(biāo)大語(yǔ)言模型,并生成候選文本;收集n個(gè)候選文本;將n...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種EP衛(wèi)星空間環(huán)境評(píng)估及軌道安全預(yù)警方法,包括如下步驟:步驟一、對(duì)空間環(huán)境快速評(píng)估;所述空間環(huán)境快速評(píng)估包括對(duì)衛(wèi)星輻射總劑量的定量仿真與分析,借助SPENVIS軟件模塊,計(jì)算得到考察的時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)的衛(wèi)星輻射總劑量,供衛(wèi)星方對(duì)衛(wèi)星...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于力學(xué)特性分析的覆冰配電線路斷線概率計(jì)算方法,涉及配電線路技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于配電線路型號(hào)和架設(shè)方式等均與輸電線路有明顯差別,在配電線路覆冰斷線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面尚存在不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)建立張力模型分析了配電線路在...
          • 本發(fā)明涉及力學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于離散化動(dòng)態(tài)接觸的動(dòng)冰撞擊結(jié)構(gòu)建模方法,方法包括:建立冰的粘?彈?塑性本構(gòu)模型;確定冰的屈服準(zhǔn)則;構(gòu)建基于接觸離散化的動(dòng)態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結(jié)構(gòu)碰撞過(guò)程中冰的粘、彈、塑性特征,能更準(zhǔn)確地反映動(dòng)冰撞...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種覆冰災(zāi)害影響下的配電線路風(fēng)冰聯(lián)合載荷的計(jì)算方法,涉及配電線路工程技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于缺乏先進(jìn)的風(fēng)冰聯(lián)合載荷計(jì)算方法,導(dǎo)致線路設(shè)計(jì)和評(píng)估存在準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)風(fēng)冰災(zāi)害曲線能準(zhǔn)確計(jì)算出風(fēng)冰聯(lián)合載荷,為配電線路...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種作答批改方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,作答批改方法包括:獲取目標(biāo)試題和目標(biāo)試題的待批改作答;基于作答批改模型處理目標(biāo)試題及其待批改作答,得到待批改作答的作答評(píng)分;其中,作答批改模型基于樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到,且樣本數(shù)據(jù)包括...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于碳?電聯(lián)動(dòng)的發(fā)電調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法,包括:數(shù)據(jù)處理模塊,以及與之相連接的數(shù)據(jù)采集模塊和機(jī)組調(diào)度模塊;涉及發(fā)電調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)電調(diào)度方案存在發(fā)電企業(yè)的實(shí)際發(fā)電收益不高的技術(shù)問(wèn)題;本發(fā)明通過(guò)綜合考慮發(fā)電機(jī)組的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法,包括:預(yù)處理模塊,用于在受災(zāi)區(qū)域完成劃分后的每個(gè)負(fù)責(zé)隊(duì)列中,配置多臺(tái)不同規(guī)格的救援無(wú)人機(jī);涉及無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,相較于傳統(tǒng)方式,優(yōu)化后的救援無(wú)人機(jī)任務(wù)分配方案,能夠在投放點(diǎn)物資需求量...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種電力系統(tǒng)培訓(xùn)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取第一運(yùn)行數(shù)據(jù)和第一操作數(shù)據(jù);根據(jù)第一運(yùn)行數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境,并將第一操作數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境聯(lián)動(dòng);構(gòu)建第一學(xué)習(xí)評(píng)估模型,基于...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種歸一化植被指數(shù)的填補(bǔ)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及衛(wèi)星或航空影像的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,所述歸一化植被指數(shù)的填補(bǔ)方法,包括:根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第二時(shí)序數(shù)據(jù)集,對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行多時(shí)相分割,確定目標(biāo)區(qū)域的各個(gè)均質(zhì)區(qū)域;根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第一時(shí)序數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種分相罐可視化監(jiān)測(cè)與智能調(diào)控方法,包括圖像采集與預(yù)處理、分相界面智能識(shí)別、動(dòng)態(tài)調(diào)控與決策、數(shù)據(jù)閉環(huán)與優(yōu)化等步驟。本分相罐可視化監(jiān)測(cè)與智能調(diào)控方法將高精度視覺(jué)監(jiān)測(cè)、深度學(xué)習(xí)算法、多傳感器融合、實(shí)時(shí)調(diào)控與機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化集成于一體,形...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N道路邊界檢測(cè)方法、虛假目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng),所述方法包括:實(shí)時(shí)檢測(cè)自車(chē)運(yùn)行信息,基于所述自車(chē)運(yùn)動(dòng)信息更新歷史積累的點(diǎn)云信息;基于預(yù)設(shè)篩選規(guī)則對(duì)所述點(diǎn)云信息進(jìn)行篩選處理,以獲取最終點(diǎn)云信息;基于預(yù)設(shè)柵格化索引規(guī)則對(duì)所述最終點(diǎn)云信息...
          • 本發(fā)明涉及礦山安全技術(shù)領(lǐng)域,且公開(kāi)了一種基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備,該基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備,包括箱體,所述箱體的底部?jī)?nèi)壁固定安裝有安裝座,所述安裝座的上表面固定安裝有安全預(yù)警設(shè)備,所述箱體的內(nèi)部設(shè)置有定位組件,所述定位組件包括雙軸電機(jī)、連接柱...
          • 本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法,包括:多模態(tài)扭矩傳感模塊,用于采集歷史調(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù);分布式數(shù)據(jù)管理云平臺(tái),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的B樣條有限元分析拓?fù)鋬?yōu)化方法,該方法融合了非均勻有理B樣條(NURBS)與物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINNs),步驟:利用NURBS進(jìn)行幾何區(qū)域與結(jié)構(gòu)密度表示,并將幾何區(qū)域的控制點(diǎn)輸入到基于PINN的等幾何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種嵌入物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋬?yōu)化方法,步驟包括:基于能量的目標(biāo)最小化合規(guī)性、動(dòng)態(tài)采樣策略、高斯積分計(jì)算元素的應(yīng)變能量、以及最小勢(shì)能原理的位移分析;位移網(wǎng)絡(luò)采用正弦表示網(wǎng)絡(luò)(SIREN)激活函數(shù)以提高計(jì)算高階導(dǎo)數(shù)的準(zhǔn)確性,而密度網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自然啟發(fā)的元啟發(fā)式算法中的蝙蝠算法的自適應(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化方法,包括以下步驟:S1:初始化拓?fù)鋬?yōu)化問(wèn)題的設(shè)計(jì)空間,并定義設(shè)計(jì)變量?密度、目標(biāo)函數(shù)?柔度和約束條件;S2:應(yīng)用蝙蝠算法對(duì)設(shè)計(jì)空間中的設(shè)計(jì)變量進(jìn)行迭代優(yōu)化,得到初步的拓...
          技術(shù)分類(lèi)
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