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								      本發(fā)明提供一種端算力設(shè)備開(kāi)放能力評(píng)估方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取端算力設(shè)備在可用時(shí)段的設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其中，所述設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括以下至少一項(xiàng)：計(jì)劃運(yùn)行時(shí)段、維護(hù)計(jì)劃、供電模式、設(shè)備配置、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)；所述可用時(shí)段包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能審核方法及系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法構(gòu)建了多維數(shù)據(jù)特征指標(biāo)體系，通過(guò)結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建了具有高辨別能力的特征體系，從而可以大大提高數(shù)據(jù)有效性審核的準(zhǔn)確率，并且，本發(fā)明還首次構(gòu)建RMLPC模型進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于物理信息增強(qiáng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法、裝置和介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械的原始振動(dòng)信號(hào)；基于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的所述原始振動(dòng)信號(hào)，生成故障特征頻率；基于所述故障特征頻率，將旋轉(zhuǎn)機(jī)械的所述原始振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為經(jīng)過(guò)物理增強(qiáng)的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種浸沒(méi)液冷服務(wù)器、配套芯片熱沉及熱沉優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，屬于數(shù)據(jù)中心溫控技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的配套芯片熱沉包括熱沉上蓋板、熱沉芯體；熱沉上蓋板用于通過(guò)彈簧螺栓均勻施加壓力至熱沉芯體上表面，進(jìn)而將壓力均勻地傳遞到芯片的表面；熱沉芯體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及塑制件設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于塑制件三維仿真模型的集成設(shè)計(jì)方法。所述方法包括以下步驟：獲取塑制件需求數(shù)據(jù)并進(jìn)行設(shè)計(jì)，構(gòu)建三維仿真模型，通過(guò)仿真模擬獲取塑制件在不同工況下的性能數(shù)據(jù)；估算塑制件的變形響應(yīng)特征和結(jié)構(gòu)穩(wěn)態(tài)演化參數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字集成電路優(yōu)化方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取工藝參數(shù)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建工藝參數(shù)數(shù)據(jù)的參數(shù)空間響應(yīng)曲線；基于參數(shù)空間響應(yīng)曲線生成工藝精度密集網(wǎng)格；提取工藝精度密集網(wǎng)格的版圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；對(duì)工藝參數(shù)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)深度壓縮感知的工業(yè)語(yǔ)義通信方法及系統(tǒng)，包括：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，將得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；該數(shù)據(jù)集包括不同語(yǔ)義的機(jī)床刀具磨損試驗(yàn)主軸振動(dòng)數(shù)據(jù)；構(gòu)建工業(yè)語(yǔ)義通信模型；訓(xùn)練工業(yè)語(yǔ)義通信模型，得到的訓(xùn)練好...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于邊界像素卷積加速近似閔可夫斯基和運(yùn)算的排樣方法，包括以下步驟：輸入待排零件及母板；使用邊界像素卷積作為閔可夫斯基和的近似求解方法，獲取各零件之間的離散臨界多邊形，以及各零件與母板的離散內(nèi)臨界多邊形；基于離散多邊形和離散內(nèi)臨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種換電站電池調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及換電技術(shù)領(lǐng)域。該調(diào)度方法具體包括：獲取目標(biāo)換電站的歷史訂單數(shù)據(jù)；基于歷史訂單數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)換電站的高峰時(shí)間段、以及該高峰時(shí)間段內(nèi)的電池需求信息；生成電池需求訂單；將電池需求訂單實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種低凈空大直徑灌注樁成樁施工質(zhì)量評(píng)估方法，包括將對(duì)低凈空大直徑灌注樁的施工分為多個(gè)階段進(jìn)行；在低凈空大直徑灌注樁施工的過(guò)程中，診斷多個(gè)階段需要監(jiān)測(cè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的數(shù)據(jù)元素依次進(jìn)行清洗、聚類分析、編碼的數(shù)據(jù)預(yù)處理；將提取多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生態(tài)農(nóng)業(yè)的智慧農(nóng)業(yè)管理方法，涉及智慧農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，在土壤信息處理環(huán)節(jié)，通過(guò)計(jì)算土壤適配性指數(shù)，科學(xué)評(píng)估指定區(qū)域?qū)μ囟ㄗ魑锏倪m宜性，助力合理規(guī)劃種植，在地塊劃分過(guò)程，利用地理信息系統(tǒng)與聚類算法，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)地塊劃分，依據(jù)土...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種病理圖像處理方法及系統(tǒng)，所述方法對(duì)原始病理圖像進(jìn)行顏色空間解耦，分離出與染色劑光學(xué)吸收特性對(duì)應(yīng)的多個(gè)染色分量，并將所述染色分量進(jìn)行空間對(duì)齊和通道疊加，生成包含細(xì)胞結(jié)構(gòu)特征的多通道結(jié)構(gòu)圖；將所述多通道結(jié)構(gòu)圖輸入對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顏色...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種風(fēng)機(jī)葉片模型獲取方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。所述方法包括以下步驟：部署多源光譜成像裝置；根據(jù)多源光譜成像裝置確定風(fēng)機(jī)葉片采集基準(zhǔn)數(shù)據(jù)；根據(jù)風(fēng)機(jī)葉片采集基準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集風(fēng)機(jī)葉片的多角度光散射特征，得到葉片光散射特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)操控檢測(cè)與定位的方法及系統(tǒng)，涉及深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)輸入的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；對(duì)圖像生成描述性文本，計(jì)算圖像與描述性文本的對(duì)齊損失；基于交叉注意力矩陣對(duì)圖像特征和文本特征進(jìn)行多模態(tài)融合，得到融合后的圖像特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自助收銀防損方法及系統(tǒng)。所述防損方法包括：連續(xù)獲取自助收銀區(qū)域的3D場(chǎng)景圖像；基于連續(xù)獲取到的3D場(chǎng)景圖像，調(diào)用預(yù)先構(gòu)建的包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和Transformer網(wǎng)絡(luò)的防損識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)以下功能：對(duì)自助收銀區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識(shí)別模型的數(shù)據(jù)線外觀缺陷檢測(cè)方法。該方法包括以下步驟：利用工業(yè)攝像頭采集數(shù)據(jù)線外觀圖像；劃分?jǐn)?shù)據(jù)線外觀圖像的形貌類型，得到纏繞數(shù)據(jù)線外觀類型以及拉伸數(shù)據(jù)線外觀類型；評(píng)估纏繞數(shù)據(jù)線外觀類型的外皮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自適應(yīng)搬運(yùn)與密停規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，智能物流控制技術(shù)領(lǐng)域，實(shí)時(shí)檢測(cè)車輛輪廓，獲取車輛寬度值及姿態(tài)角；基于夾爪材料截面慣性矩與力矩安全閾值，計(jì)算安全間距；利用四元數(shù)PID控制器同步調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向電機(jī)轉(zhuǎn)速與液壓缸行程，計(jì)算最小安...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物物質(zhì)能源利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于農(nóng)業(yè)廢棄物資源化的智能評(píng)估方法，本發(fā)明中根據(jù)制得的生物質(zhì)固化成型燃料的輪廓與預(yù)設(shè)輪廓數(shù)據(jù)的比對(duì)情況對(duì)燃料進(jìn)行標(biāo)記，根據(jù)標(biāo)記的各類燃料的數(shù)量初步評(píng)估制備的生物質(zhì)固化成型燃料是否合格，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高值耗材管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于SPD模式的高值耗材管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過(guò)生產(chǎn)廠商平臺(tái)向SPD平臺(tái)傳輸耗材基本信息字段；通過(guò)SPD平臺(tái)向高值耗材管理平臺(tái)傳輸耗材基本信息和醫(yī)院自編批次信息；通過(guò)高值耗材管理平臺(tái)向HIS...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種核燃料及其制備方法，屬于核反應(yīng)堆技術(shù)領(lǐng)域，主要目的是提高傳熱的安全性和穩(wěn)定性。本申請(qǐng)的主要技術(shù)方案為：該核燃料包括：相對(duì)設(shè)置的上包殼覆板和下包殼覆板；設(shè)置于所述上包殼覆板與下包殼覆板之間的多孔板，所述多孔板呈蜂窩結(jié)構(gòu)，所述蜂...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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