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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及智能內(nèi)科患者監(jiān)護(hù)與健康數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：生理參數(shù)監(jiān)控模塊：實(shí)時(shí)監(jiān)控內(nèi)科患者的生理參數(shù)；生理數(shù)據(jù)交叉分析模塊：接收來自生理參數(shù)動態(tài)監(jiān)控模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建疾病特異性模型，針對不同內(nèi)科疾病建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機(jī)航拍圖三維巡檢電力線智能提取方法，首先通過人工干預(yù)在圖像上繪制采樣區(qū)域，采用LSD直線段檢測算法作為電力線提取的基礎(chǔ)算法，并根據(jù)電力線自身梯度對稱性特征，結(jié)合直線法，建立適合無人機(jī)巡檢圖像電力線提取的方法；然后基于航拍圖像電力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的無人機(jī)擺掃大視場紅外掃描儀智能空三方法，首先計(jì)算得到掃描儀的相機(jī)安裝誤差和POS系統(tǒng)安裝誤差參數(shù)，建立大視場紅外掃描儀的成像模型，在此基礎(chǔ)上，基于掃描儀的成像模型及誤差來源、擺掃條帶內(nèi)部誤差規(guī)律，建立自適應(yīng)的定向片內(nèi)插模型；然后，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的投影面測量拼接多視點(diǎn)全景圖三維重建方法，通過平行拼接獲得無縫的多視點(diǎn)全景圖像二維重現(xiàn)形式，二維平行拼接生成的多視點(diǎn)全景圖像為一幅長廊形二維圖像，完整涵蓋街道兩側(cè)景物信息，支持用戶對景觀的連續(xù)瀏覽，并具有低數(shù)據(jù)量，簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及方...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的人眼局部視覺敏感性差異圖像質(zhì)量評估方法，對參照圖像和畸變圖像進(jìn)行衰減波異變并引入高頻方位差異量，考量準(zhǔn)確度和計(jì)算復(fù)雜度兩方面的平衡，分別對參照圖像和畸變圖像進(jìn)行四級衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性；二是計(jì)算高頻分量的BEA...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)械設(shè)備健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火電廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：用于同步采集振動聲發(fā)射信號、潤滑油介電常數(shù)和金屬表面微應(yīng)變場數(shù)據(jù)；S2：計(jì)算軸承合金晶界腐蝕速率，同時(shí)通過微應(yīng)變場數(shù)據(jù)反演材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的城市地震災(zāi)情風(fēng)險(xiǎn)度及損失大數(shù)據(jù)評估平臺，從地震致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性以及城市地震災(zāi)情響應(yīng)能力三個(gè)方面進(jìn)行建模,采用基于多指標(biāo)決策的大數(shù)據(jù)分析方法對地震多發(fā)城市的地震風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評估，融入GIS技術(shù)與基于歷史大數(shù)據(jù)的震害損失矩陣評...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)；對所述地基云圖進(jìn)行預(yù)處理得到中間云圖；對所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序特征提取，得到云圖時(shí)序特征和歷史發(fā)電功率時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)及網(wǎng)絡(luò)輕量化方法，屬于圖像處理與深度學(xué)習(xí)硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。針對傳統(tǒng)CNN模型計(jì)算復(fù)雜度高、參數(shù)量大、難以在移動端實(shí)時(shí)處理的問題，本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的硬件加速器設(shè)計(jì)，包括三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數(shù)據(jù)陣列，充分復(fù)用了從內(nèi)存中讀取的權(quán)重值，一定程度上減少了對外部存儲器的訪問，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。在人工智能芯片領(lǐng)域中，卷積運(yùn)算占據(jù)整個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算量的百分之九十以上，本發(fā)明為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實(shí)現(xiàn)了一種基于權(quán)重固定數(shù)據(jù)流的PE陣列結(jié)構(gòu)。基于位串行乘法器和列暫存數(shù)據(jù)流PE陣列，提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速器...
								
            
							
            
							
						
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								      一種板卡自檢測SiP芯片。本發(fā)明具體涉及一種能夠?qū)崿F(xiàn)板卡電壓電流自檢測的小型SiP芯片電路，可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用靈活擴(kuò)展I/O口功能配置，屬于系統(tǒng)級封裝領(lǐng)域。本發(fā)明所提出并實(shí)現(xiàn)的板卡電壓電流自檢測小型SiP芯片可以實(shí)現(xiàn)電路板或者芯片的電壓、電流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于教學(xué)以及智能電網(wǎng)研究測試的實(shí)現(xiàn)方法，包括以下步驟：S1：開啟GridTeractions實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)，選擇實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目；S2：采用客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu)搭建仿真平臺基礎(chǔ)架構(gòu)，同時(shí)集成OpenDSS和DSSim?PC作為電氣仿真接口。本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于汽車剛度分析的有限元節(jié)點(diǎn)生成方法、裝置以及計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，有限元節(jié)點(diǎn)生成方法包括：獲取配置文件；根據(jù)所述配置文件中的剛度分析需求生成剛度分析項(xiàng)清單；從所述剛度分析項(xiàng)清單中選取一項(xiàng)或者多項(xiàng)剛度分析項(xiàng)生成對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)集清單；從配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)槽中繞組等效建模建立方法包括以下步驟：S1：獲取外轉(zhuǎn)子永磁同步電機(jī)的繞組參數(shù)；S2：將單根繞組存在的銅、空氣、絕緣和漆包線進(jìn)行等效處理；S3：計(jì)算單根等效導(dǎo)熱系數(shù)；S4：根據(jù)S2單根繞組進(jìn)行堆疊并計(jì)算整個(gè)槽體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種適用于低溫鉆井作業(yè)的廢棄物容積計(jì)算方法，包括：通過多種傳感器采集鉆井過程中的井徑、初始井眼擴(kuò)大率、井深、鉆井液流變性參數(shù)、濾失量、潤滑性、鉆井液類型、鉆井液密度、固相清除率、巖屑密度、基液滯留率和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度；針對極地氣溫影響...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的建筑物人群疏散應(yīng)急線路圖智能實(shí)時(shí)生成方法，首先通過建筑物應(yīng)急疏散模型時(shí)空軌跡建模法，對建筑空間人員自適應(yīng)疏散時(shí)空軌跡建模，然后通過基于時(shí)空相似度和結(jié)構(gòu)相似度的聚類方法對疏散軌跡進(jìn)行計(jì)算分析，根據(jù)兩者融合的方法對疏散軌跡進(jìn)行聚類，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種基于特征相關(guān)性分析與深度學(xué)習(xí)的新特征生成方法及裝置，其方法包括：收集包含多個(gè)特征的樣本數(shù)據(jù)集，并通過對所述多個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性分析，得到相關(guān)性弱的特征組樣本數(shù)據(jù)；通過對所述特征組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多種聚合處理，得到多個(gè)組合特征樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AM?BiTCNs的風(fēng)電機(jī)組剩余使用壽命預(yù)測方法。該方法為了更好地根據(jù)風(fēng)電機(jī)組軸承的振動信號特性，提取數(shù)據(jù)特征，使用雙向連接LSTM的思想，對TCN網(wǎng)絡(luò)升級，組合成BiTCN，這樣可以同時(shí)考慮正向和反向信息，在預(yù)測未來狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體對齊方法，該方法包括：獲取多個(gè)知識圖譜；知識圖譜中包括鐵路事件相關(guān)的實(shí)體信息、關(guān)系信息和時(shí)間信息；將多個(gè)知識圖譜輸入時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)知識圖譜中的實(shí)體對齊結(jié)果；時(shí)間關(guān)系圖注意力網(wǎng)絡(luò)用于基于實(shí)體信...
								
            
							
            
							
						
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