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								      一種基于測(cè)量數(shù)據(jù)獲得風(fēng)帆節(jié)省油耗的方法，為了預(yù)報(bào)風(fēng)帆節(jié)省燃油消耗量，首先從控制系統(tǒng)記錄的若干數(shù)據(jù)中，將相對(duì)風(fēng)向與相對(duì)風(fēng)速的記錄數(shù)據(jù)篩選出來(lái)，結(jié)合風(fēng)帆本身的助推特性，計(jì)算出風(fēng)帆在不同風(fēng)向風(fēng)速下對(duì)于船舶的助推力。該助推力與航速的乘積，即風(fēng)帆所能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支架載荷應(yīng)力監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取液壓缸的液壓力數(shù)據(jù)及液壓缸的幾何尺寸；根據(jù)所述液壓缸的液壓力數(shù)據(jù)及液壓缸的幾何尺寸計(jì)算液壓缸的載荷數(shù)據(jù)；獲取液壓支架的位姿數(shù)據(jù)；將所述載荷數(shù)據(jù)和所述位姿數(shù)據(jù)輸入液壓支架載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景生成技術(shù)在調(diào)控運(yùn)行模擬訓(xùn)練中的運(yùn)用方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行模擬訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，包括進(jìn)行服務(wù)器數(shù)據(jù)采集，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成包含電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)和氣象參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景參數(shù)矩陣；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了金槍魚(yú)延繩釣捕撈活動(dòng)多尺度預(yù)測(cè)及關(guān)鍵環(huán)境因子識(shí)別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：收集與金槍魚(yú)捕撈努力量數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)區(qū)域的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)；步驟S2：根據(jù)不同的時(shí)間和空間分辨率，將數(shù)據(jù)處理為不同時(shí)空尺度下Pytorch可用的張量格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及模型部署技術(shù)領(lǐng)域，提供一種深度學(xué)習(xí)模型的部署方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取第一深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的第一部署文件，第一部署文件包括第一深度學(xué)習(xí)模型中第一權(quán)重?cái)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重變換指令；獲取第二深度學(xué)習(xí)模型的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及辦公室預(yù)約管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的共享會(huì)議室預(yù)約管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息采集模塊，其用以采集會(huì)議室信息以及用戶(hù)信息；數(shù)據(jù)分析模塊，通過(guò)比對(duì)預(yù)約與實(shí)時(shí)占用時(shí)間段的重合狀態(tài)，動(dòng)態(tài)生成可分配會(huì)議室列表；資源管理模塊，其包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洪水防治技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種城市洪水影響程度評(píng)估方法及電子設(shè)備。評(píng)估方法包括步驟：建立對(duì)象區(qū)域的三維模型，并在水平面內(nèi)將三維模型劃分為若干單元區(qū)域；根據(jù)三維模型確定在不同高度時(shí)對(duì)象區(qū)域中水的可流通范圍；在三維模型中確定洪水源輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)雜工程系統(tǒng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于物理信息指導(dǎo)的預(yù)測(cè)性維護(hù)方法及系統(tǒng)，旨在通過(guò)精準(zhǔn)的剩余使用壽命預(yù)測(cè)模型和維護(hù)優(yōu)化決策策略，提高工程系統(tǒng)的可靠性，降低能耗，減少維護(hù)成本。該方法建立了系統(tǒng)的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并分析了不同工?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種配電網(wǎng)業(yè)務(wù)資源配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于滑動(dòng)窗口計(jì)算配電網(wǎng)設(shè)備的調(diào)度匹配偏好；根據(jù)調(diào)度匹配偏好，對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行匹配，得到設(shè)備調(diào)度策略；基于所述設(shè)備調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多源能源智能調(diào)度平臺(tái)，包括建筑物能源負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊和調(diào)度模塊；建筑物能源負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊用于構(gòu)建建筑物所需能源的能耗模型；調(diào)度模塊用于根據(jù)能耗模型對(duì)多種供能設(shè)備進(jìn)行調(diào)度，以在滿(mǎn)足服務(wù)需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調(diào)控?cái)?shù)倉(cāng)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網(wǎng)的維度和時(shí)態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時(shí)態(tài)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖；調(diào)控信息展示模塊，用于基于電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應(yīng)的調(diào)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，并顯示在所述電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進(jìn)度計(jì)劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃可視化編制模塊、施工工序校驗(yàn)?zāi)K、施工資源分析模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃優(yōu)化模塊和施工進(jìn)度計(jì)劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質(zhì)量檢測(cè)方法和裝置。涉及質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待檢測(cè)寬厚鋼板的實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)、生產(chǎn)所述待檢測(cè)寬厚板的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；采用不同力學(xué)性能指標(biāo)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)實(shí)時(shí)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種焦炭熱態(tài)性能評(píng)價(jià)方法及裝置、設(shè)備、可讀介質(zhì)，屬于高爐煉鐵技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于六級(jí)篩分法對(duì)目標(biāo)焦炭堆進(jìn)行粒度劃分，得到目標(biāo)焦炭堆的多個(gè)粒度分布；確定每個(gè)粒度分布的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；基于多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)確定每個(gè)粒度分布的綜合質(zhì)量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種牡蠣產(chǎn)品全供應(yīng)鏈碳排放計(jì)算方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，其中，水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息包括全國(guó)牡蠣產(chǎn)量；根據(jù)水產(chǎn)品相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息計(jì)算各個(gè)省份對(duì)應(yīng)的牡蠣需求量；根據(jù)全國(guó)牡蠣產(chǎn)量計(jì)算育種養(yǎng)殖碳排放量；構(gòu)建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲(chǔ)資源交易與定價(jià)系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶(hù)、多個(gè)邊緣服務(wù)提供商的邊緣節(jié)點(diǎn)、協(xié)作服務(wù)層及存儲(chǔ)資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識(shí)節(jié)點(diǎn)、智能合約及共識(shí)機(jī)制；所述共識(shí)節(jié)點(diǎn)通過(guò)交易期望證明共識(shí)算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復(fù)循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構(gòu)建用于在線(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構(gòu)建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點(diǎn)從狀態(tài)u轉(zhuǎn)移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于加權(quán)Toeplitz矩陣重構(gòu)的單快拍DOA估計(jì)方法。其技術(shù)包括改進(jìn)Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復(fù)技術(shù)、DOA估計(jì)技術(shù)。針對(duì)超分辨DOA估計(jì)算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問(wèn)題，本發(fā)明對(duì)常規(guī)Toeplitz矩陣重構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電池CT圖像缺陷檢測(cè)方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術(shù)，能夠在去除噪聲的同時(shí)，保留關(guān)鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測(cè)精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內(nèi)部的細(xì)微結(jié)構(gòu)，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計(jì)算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取目標(biāo)超聲圖像，通過(guò)預(yù)先構(gòu)建的級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)所述目標(biāo)超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進(jìn)行識(shí)別與分割，得到目標(biāo)肝掩膜和目標(biāo)腎掩膜；基于預(yù)定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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