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								      本發(fā)明適用于設備缺陷識別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的GIS設備絕緣缺陷識別方法，其方法包括：采集GIS設備的多通道時間序列監(jiān)測信號；利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡提取時序特征，并采用注意力機制增強時序特征中的有效信號段；通過預訓練的位置分類模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式大模型訓練數(shù)據(jù)泄露風險評估方法及系統(tǒng)。方法包括如下：選取目標文本數(shù)據(jù)集；將目標文本數(shù)據(jù)集中的第i個目標文本拆分為前綴文本和后綴文本；將第i個目標文本的前綴文本發(fā)送到目標大語言模型，并生成候選文本；收集n個候選文本；將n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種EP衛(wèi)星空間環(huán)境評估及軌道安全預警方法，包括如下步驟：步驟一、對空間環(huán)境快速評估；所述空間環(huán)境快速評估包括對衛(wèi)星輻射總劑量的定量仿真與分析，借助SPENVIS軟件模塊，計算得到考察的時間長度內(nèi)的衛(wèi)星輻射總劑量，供衛(wèi)星方對衛(wèi)星...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于力學特性分析的覆冰配電線路斷線概率計算方法，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和架設方式等均與輸電線路有明顯差別，在配電線路覆冰斷線風險評估方面尚存在不足的問題。本發(fā)明通過建立張力模型分析了配電線路在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及力學分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于離散化動態(tài)接觸的動冰撞擊結(jié)構(gòu)建模方法，方法包括：建立冰的粘?彈?塑性本構(gòu)模型；確定冰的屈服準則；構(gòu)建基于接觸離散化的動態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結(jié)構(gòu)碰撞過程中冰的粘、彈、塑性特征，能更準確地反映動冰撞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種覆冰災害影響下的配電線路風冰聯(lián)合載荷的計算方法，涉及配電線路工程技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于缺乏先進的風冰聯(lián)合載荷計算方法，導致線路設計和評估存在準確性不足的問題。本發(fā)明通過風冰災害曲線能準確計算出風冰聯(lián)合載荷，為配電線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種作答批改方法及相關(guān)裝置、設備和存儲介質(zhì)，其中，作答批改方法包括：獲取目標試題和目標試題的待批改作答；基于作答批改模型處理目標試題及其待批改作答，得到待批改作答的作答評分；其中，作答批改模型基于樣本數(shù)據(jù)訓練得到，且樣本數(shù)據(jù)包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于碳?電聯(lián)動的發(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)的實際發(fā)電收益不高的技術(shù)問題；本發(fā)明通過綜合考慮發(fā)電機組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，包括：預處理模塊，用于在受災區(qū)域完成劃分后的每個負責隊列中，配置多臺不同規(guī)格的救援無人機；涉及無人機技術(shù)領(lǐng)域，相較于傳統(tǒng)方式，優(yōu)化后的救援無人機任務分配方案，能夠在投放點物資需求量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電力系統(tǒng)培訓管理方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取第一運行數(shù)據(jù)和第一操作數(shù)據(jù)；根據(jù)第一運行數(shù)據(jù)生成動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境，并將第一操作數(shù)據(jù)與動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境聯(lián)動；構(gòu)建第一學習評估模型，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種歸一化植被指數(shù)的填補方法、裝置、設備及介質(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)的填補方法，包括：根據(jù)目標區(qū)域的第二時序數(shù)據(jù)集，對目標區(qū)域進行多時相分割，確定目標區(qū)域的各個均質(zhì)區(qū)域；根據(jù)目標區(qū)域的第一時序數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種分相罐可視化監(jiān)測與智能調(diào)控方法，包括圖像采集與預處理、分相界面智能識別、動態(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)測與智能調(diào)控方法將高精度視覺監(jiān)測、深度學習算法、多傳感器融合、實時調(diào)控與機器學習優(yōu)化集成于一體，形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N道路邊界檢測方法、虛假目標識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：實時檢測自車運行信息，基于所述自車運動信息更新歷史積累的點云信息；基于預設篩選規(guī)則對所述點云信息進行篩選處理，以獲取最終點云信息；基于預設柵格化索引規(guī)則對所述最終點云信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山安全技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于網(wǎng)絡安全的預警設備，該基于網(wǎng)絡安全的預警設備，包括箱體，所述箱體的底部內(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警設備，所述箱體的內(nèi)部設置有定位組件，所述定位組件包括雙軸電機、連接柱...
								
            
							
            
							
						
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								      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)音過程中鋼琴弦軸標準頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的B樣條有限元分析拓撲優(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(PINNs)，步驟：利用NURBS進行幾何區(qū)域與結(jié)構(gòu)密度表示，并將幾何區(qū)域的控制點輸入到基于PINN的等幾何神經(jīng)網(wǎng)絡中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種嵌入物理神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲優(yōu)化方法，步驟包括：基于能量的目標最小化合規(guī)性、動態(tài)采樣策略、高斯積分計算元素的應變能量、以及最小勢能原理的位移分析；位移網(wǎng)絡采用正弦表示網(wǎng)絡(SIREN)激活函數(shù)以提高計算高階導數(shù)的準確性，而密度網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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拓撲優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1：初始化拓撲優(yōu)化問題的設計空間，并定義設計變量?密度、目標函數(shù)?柔度和約束條件；S2：應用蝙蝠算法對設計空間中的設計變量進行迭代優(yōu)化，得到初步的拓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡PINN的拓撲優(yōu)化方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準備、神經(jīng)網(wǎng)絡設計、損失函數(shù)定義、動態(tài)采樣策略和優(yōu)化過程實施。具體來說，首先獲取各單元的中心坐標，然后將單元坐標輸入正弦表示網(wǎng)絡，輸出單元密度值，再通過有限元分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種身體健康評估方法，包含以下步驟：步驟一：信息收集，通過將人員基本信息以及健康信息進行收集；步驟二：信息分析，將收集后的信息進行分析處理，然后生成針對該用戶的評估報告；步驟三：報告生成，將分析評估后的結(jié)果寫入預定的模板文件中并...
								
            
							
            
							
						
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