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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池原料干燥方法，具體涉及鋰離子電池制造領域，所述方法包括：建立一個基于物理規(guī)律的三維干燥數(shù)值模型；設計一套基于厚度方向分區(qū)的物理建模方法，模擬碳?粘結劑顆粒的遷移過程；設計三階段干燥工藝；通過三維干燥模型仿真對比，驗證三...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N晶爐石墨件的壽命預測方法及裝置，包括：獲取晶爐中目標石墨件的受力區(qū)域的振動信號；基于所述振動信號，確定所述目標石墨件的受力區(qū)域的振動主幅值和振動主頻率；根據(jù)初始振動主頻率與所述振動主頻率確定主頻率偏移率，其中，所述初始振動主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種傾斜式樣品臺的溫度一致性優(yōu)化方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)，屬于傾斜式樣品臺結構優(yōu)化技術領域。上述方法包括：對含有冷源的待優(yōu)化的傾斜式樣品臺進行二維仿真，得到仿真樣品臺；對仿真樣品臺按預設初始網(wǎng)格分布進行劃分，得到若干網(wǎng)格；...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Radau偽譜法的多自由度伺服系統(tǒng)路徑規(guī)劃算法，屬于路徑規(guī)劃技術領域，包含：基于Radau偽譜法離散多自由度伺服系統(tǒng)運動學模型；建立關節(jié)避障模型；處理動力學約束、路徑約束、關節(jié)限位約束和障礙約束；以運動軌跡平滑為指標，建立目標函數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人集群、系統(tǒng)工程以及韌性調(diào)控領域，提供了一種多源擾動下基于塊分割的多域無人集群韌性提升方法，包括：多域無人集群多源擾動失效模型構建、無人集群多層著色網(wǎng)絡模型構建、塊分割及節(jié)點狀態(tài)判斷、塊解構策略執(zhí)行、塊重構策略執(zhí)行以及塊切換策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了不等剛度彈性支承梁在移動荷載下的動力學響應計算方法，涉及涉及橋梁支座剛度退化分析技術領域，針對單個移動荷載和系列移動荷載的情況，通過理論建模與數(shù)值求解相結合的方式，系統(tǒng)解決了支座剛度不對稱對橋梁振動的影響問題。核心步驟包括：單個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深海采礦VTS構型優(yōu)化設計方法，屬于深海采礦工程及優(yōu)化技術領域，首先通過VFIFE方法構建VTS的力學響應模型，結合VTS結構參數(shù)和所受外力計算力學響應；然后基于CPO?BP生成預測代理模型，實現(xiàn)VTS的構型設計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于發(fā)動機技術領域，提出一種可調(diào)靜子葉片角度判斷方法及系統(tǒng)，方法包括：將可調(diào)靜子葉片繞旋轉軸轉到指定狀態(tài)，計量可調(diào)靜子葉片在設定高度的葉型點云數(shù)據(jù)，形成葉型實測曲線；獲取可調(diào)靜子葉片的設計參數(shù)和設定閾值，確定可調(diào)靜子葉片在設定高度和指...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)發(fā)布方法及裝置。其中，該方法包括：從多個數(shù)據(jù)源獲取目標領域的多個第一數(shù)據(jù)，并獲取預設的多個目標查詢；對多個第一數(shù)據(jù)進行預處理，得到多個第二數(shù)據(jù)，其中，預處理至少包括：隱私信息去標識化處理；對于每個目標查詢，基于多個第二數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于聯(lián)邦學習的可信數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏訪問方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領域，通過獲取基于聯(lián)邦學習訓練的數(shù)據(jù)脫敏處理智能體；根據(jù)多個樣本脫敏數(shù)據(jù)集內(nèi)K類脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比，以及P類用戶權限的脫敏數(shù)據(jù)的數(shù)量占比，分配獲得多個主體的多個靜態(tài)貢獻度；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種移動硬盤的Teensy病毒識別與防護方法，涉及病毒識別與防護技術領域，本發(fā)明通過復合設備指紋構建，將硬件紋波特征與動態(tài)協(xié)議響應結合，有效識別高仿真攻擊設備，突破傳統(tǒng)依賴單一特征檢測的局限；同時協(xié)議狀態(tài)遷移概率模型采用隱馬爾可...
								
            
							
            
							
						
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								      一種風險檢測方法及裝置，該方法包括：獲取網(wǎng)絡運行無故障的日志訓練集，該日志訓練集包括日志級別為第一級別的日志、且不包括日志級別為第二級別的日志，日志訓練集中第一級別的日志包括用于表示存在錯誤事件但不影響程序繼續(xù)運行的日志，第二級別低于第一級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種資源隔離的泛在操作系統(tǒng)加固方法及系統(tǒng)，涉及計算機安全技術領域，包括獲取泛在操作系統(tǒng)信息，根據(jù)泛在操作系統(tǒng)信息，基于輕量級硬件輔助虛擬化技術，獲取執(zhí)行環(huán)境信息，根據(jù)用戶指令信息，獲取用戶操作風險系數(shù)和用戶指令進程信息。本發(fā)明通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進Informer時空特征融合的風電機組狀態(tài)監(jiān)測方法，屬于風電機組狀態(tài)監(jiān)測技術領域，包括以下步驟：S1、采集風電機組在實際運行過程中的原始SCADA數(shù)據(jù)；S2、將采集到的原始SCADA數(shù)據(jù)通過重采樣、降噪與變量選擇等預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機器視覺的建筑物損傷智能檢測方法，包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集；預處理與特征增強：對視覺數(shù)據(jù)以及聲學數(shù)據(jù)進行處理；損傷檢測：設計材料本構驅(qū)動的GAN架構，其生成器通過可微分有限元分析層計算生成裂縫的應力分布并與ABAQUS...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及司法數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的司法文書分類方法、裝置及存儲介質(zhì)，包括：采集司法案件數(shù)據(jù)并對司法案件數(shù)據(jù)進行特征強化處理；對司法案件數(shù)據(jù)進行侵權事實層級化解析，以得到司法案件數(shù)據(jù)的侵權類型和侵權行為嚴重性；對司法案件...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電表箱全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，包括：獲取電表箱內(nèi)部紅外熱成像數(shù)據(jù)，基于幀間差分與圖像分割識別瞬時溫升斑塊區(qū)域，得到溫度異常二維空間分布圖；提取二維空間分布圖的溫升強度，若溫升強度超預設溫升閾值則判定存在熱異常，通過時空匹配關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種手術進程管理方法和系統(tǒng)，涉及手術進程管理技術領域，本發(fā)明利用非剛性配準算法融合DTI、fMRI和3D?T1WI影像數(shù)據(jù)，生成三維腦網(wǎng)絡圖譜，其次構建LSTM深度學習模型，以術中實時監(jiān)測的腦表面位移場為輸入，深部組織位移值為標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于倉儲物流技術領域，具體涉及一種基于托盤BOM和匹配規(guī)則的精準匹配方法，包括下列步驟：(一)托盤BOM數(shù)據(jù)構建：在托盤安裝傳感器，進行多維度信息采集，并基于采集的數(shù)據(jù)形成托盤的BOM數(shù)據(jù)；(二)匹配規(guī)則制定：基于貨物綜合特性、倉儲環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于時空軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術領域，具體為一種基于圖注意力與時序特征融合的時空軌跡相似度計算方法，本發(fā)明結合層次分區(qū)樹，提出多種地圖遷移策略，降低跨地圖模型訓練成本，解決了在實際應用中，跨城市地圖場景下模型需要重新訓練，訓練成本過高的問題。...
								
            
							
            
							
						
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