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								      本發(fā)明公開了一種基于物理信息神經網絡PINN的拓撲優(yōu)化方法，包括以下步驟：數據準備、神經網絡設計、損失函數定義、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絡，輸出單元密度值，再通過有限元分析...
								
            
							
            
							
						
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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?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)明公開了一種嵌入物理神經網絡的拓撲優(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；位移網絡采用正弦表示網絡(SIREN)激活函數以提高計算高階導數的準確性，而密度網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經網絡的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)與物理信息神經網絡(PINNs)，步驟：利用NURBS進行幾何區(qū)域與結構密度表示，并將幾何區(qū)域的控制點輸入到基于PINN的等幾何神經網絡中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關系的數字化高通量調音系統(tǒng)及方法，包括：多模態(tài)扭矩傳感模塊，用于采集歷史調音過程中鋼琴弦軸標準頻率下的弦軸扭矩數據；環(huán)境參數感知模塊，用于采集歷史調音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數數據；分布式數據管理云平臺，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山安全技術領域，且公開了一種基于網絡安全的預警設備，該基于網絡安全的預警設備，包括箱體，所述箱體的底部內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)明公開了一種分相罐可視化監(jiān)測與智能調控方法，包括圖像采集與預處理、分相界面智能識別、動態(tài)調控與決策、數據閉環(huán)與優(yōu)化等步驟。本分相罐可視化監(jiān)測與智能調控方法將高精度視覺監(jiān)測、深度學習算法、多傳感器融合、實時調控與機器學習優(yōu)化集成于一體，形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種歸一化植被指數的填補方法、裝置、設備及介質，涉及衛(wèi)星或航空影像的數據處理領域，所述歸一化植被指數的填補方法，包括：根據目標區(qū)域的第二時序數據集，對目標區(qū)域進行多時相分割，確定目標區(qū)域的各個均質區(qū)域；根據目標區(qū)域的第一時序數據集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術領域，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，方法包括：獲取第一運行數據和第一操作數據；根據第一運行數據生成動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境，并將第一操作數據與動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境聯(lián)動；構建第一學習評估模型，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數據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；涉及無人機技術領域，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)明公開了基于碳?電聯(lián)動的發(fā)電調度優(yōu)化系統(tǒng)及方法，包括：數據處理模塊，以及與之相連接的數據采集模塊和機組調度模塊；涉及發(fā)電調度優(yōu)化技術領域，解決了現有技術的發(fā)電調度方案存在發(fā)電企業(yè)的實際發(fā)電收益不高的技術問題；本發(fā)明通過綜合考慮發(fā)電機組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種作答批改方法及相關裝置、設備和存儲介質，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據訓練得到，且樣本數據包括...
								
            
							
            
							
						
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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領域，解決了現有技術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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								      本發(fā)明涉及力學分析技術領域，尤其涉及基于離散化動態(tài)接觸的動冰撞擊結構建模方法，方法包括：建立冰的粘?彈?塑性本構模型；確定冰的屈服準則；構建基于接觸離散化的動態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結構碰撞過程中冰的粘、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，涉及配電線路技術領域，解決了現有技術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)明公開了一種生成式大模型訓練數據泄露風險評估方法及系統(tǒng)。方法包括如下：選取目標文本數據集；將目標文本數據集中的第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)明適用于設備缺陷識別技術領域，提供了一種基于循環(huán)神經網絡的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)神經網絡提取時序特征，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)明提供了一種基于因果表征的無人機作戰(zhàn)意圖識別方法，旨在解決非獨立同分布數據下的預測和決策的技術問題，其技術方案為：通過因果變分自動編碼器提取數據中的因果關系，并利用貝葉斯神經網絡融合人類智能和機器智能的輸出，提升系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的魯棒性...
								
            
							
            
							
						
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