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								      本申請(qǐng)涉及一種圖元網(wǎng)格的生成方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)圖紙，并識(shí)別目標(biāo)圖紙中的圖元，圖元至少包括邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元；根據(jù)邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元，生成至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)域；根據(jù)圖元的圖元信息和預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化算法，在目標(biāo)圖紙中生成圖元對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種住宅加壓送風(fēng)系統(tǒng)的生成方法及其裝置、設(shè)備，該方法通過(guò)讀取目標(biāo)建筑的BIM模型數(shù)據(jù)，提取空間結(jié)構(gòu)信息；基于空間信息和對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)類(lèi)型確定風(fēng)量的計(jì)算方式并計(jì)算送風(fēng)量，基于送風(fēng)量匹配風(fēng)機(jī)參數(shù)；根據(jù)構(gòu)件信息和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種散熱器的布置方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)住宅的基礎(chǔ)信息，基礎(chǔ)信息包括目標(biāo)住宅中每個(gè)區(qū)塊的類(lèi)型標(biāo)識(shí)、家具參數(shù)、建筑構(gòu)件參數(shù)，建筑構(gòu)件參數(shù)包括墻體參數(shù)、窗體參數(shù)和門(mén)體參數(shù)；根據(jù)每個(gè)區(qū)塊的類(lèi)型標(biāo)識(shí)，確定散熱器的待布置區(qū)域；根據(jù)待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種浸沒(méi)式噴射推進(jìn)器低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)方法，屬于船舶工程領(lǐng)域；方法步驟包括：建立艇體?浸沒(méi)式噴射推進(jìn)器耦合系統(tǒng)的三維流場(chǎng)模型；對(duì)所述三維流場(chǎng)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分；基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預(yù)測(cè)模型；設(shè)定初始條...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種針對(duì)輸電線(xiàn)路的脫冰仿真方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法具體為：獲取目標(biāo)輸電線(xiàn)路對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集；基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計(jì)算目標(biāo)輸電線(xiàn)路的線(xiàn)路初始應(yīng)力；結(jié)合特征數(shù)據(jù)集和線(xiàn)路初始應(yīng)力，基于改變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了考慮彎曲效應(yīng)的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評(píng)估方法，首先，根據(jù)列車(chē)所在車(chē)道和車(chē)廂數(shù)目區(qū)分荷載工況，綜合考慮彎曲效應(yīng)的影響，通過(guò)分析列車(chē)橫向位置對(duì)吊桿疲勞損傷的影響程度，簡(jiǎn)化評(píng)估方法；然后，提取各種工況下最短吊桿的軸向應(yīng)變ε<...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng)，該方法包括：利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)病歷文本進(jìn)行語(yǔ)義理解，識(shí)別關(guān)鍵臨床特征；提取所述關(guān)鍵臨床特征，并對(duì)所述提取的關(guān)鍵臨床特征進(jìn)行向量化處理；基于規(guī)則引擎和所述關(guān)鍵臨床特征對(duì)病例文本進(jìn)行句...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及移動(dòng)終端數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線(xiàn)下階段，對(duì)目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，并結(jié)合硬件特性預(yù)測(cè)每個(gè)算子的執(zhí)行時(shí)間和數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)；在在線(xiàn)階段，任務(wù)調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計(jì)算機(jī)，可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器；與第二量子比特連接第二連接器，作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器，作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器，第一電容板與第一連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng)，包括：首先獲取大宗散貨運(yùn)輸任務(wù)并通過(guò)任務(wù)特征抽取網(wǎng)絡(luò)提取待調(diào)度任務(wù)特征；獲取待選運(yùn)力的運(yùn)力屬性數(shù)據(jù)并通過(guò)運(yùn)力特征抽取網(wǎng)絡(luò)生成待選運(yùn)力特征；篩選調(diào)度優(yōu)先級(jí)系數(shù)高于基準(zhǔn)值的優(yōu)選運(yùn)力，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲(chǔ)能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體涉及儲(chǔ)能配置優(yōu)化領(lǐng)域，包括基于儲(chǔ)能節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證行為生成認(rèn)證行為快照，所述認(rèn)證行為快照包括認(rèn)證發(fā)起者標(biāo)識(shí)、目標(biāo)身份標(biāo)識(shí)、角色切換標(biāo)志、認(rèn)證時(shí)間戳和認(rèn)證類(lèi)型標(biāo)簽；根據(jù)所述認(rèn)證行為快照...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：首先構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；其次獲取各實(shí)體的實(shí)體特征拓?fù)浼案黠L(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)屬性拓?fù)洌蛔詈蠡谌?lèi)拓?fù)溆?xùn)練韌性評(píng)估模型，輸出供應(yīng)鏈實(shí)體針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的抗風(fēng)險(xiǎn)韌性系數(shù)。如此設(shè)計(jì)，通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多AGV協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：S1：貨艙向多AGV協(xié)同調(diào)度物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模塊申請(qǐng)搬移并提供當(dāng)前位置、目的地貨架位置信息、貨艙尺寸、貨艙重量以及時(shí)間要求，然后構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)位坐標(biāo)體系，以倉(cāng)儲(chǔ)平面上要素...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種軌道交通票務(wù)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，屬于票務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，所述軌道交通票務(wù)管理方法包括以下步驟：基于BlockDAG和加密算法構(gòu)建數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存機(jī)制；基于BlockDAG和智能合約構(gòu)建結(jié)算機(jī)制；在發(fā)生票務(wù)交易時(shí)，基于所述儲(chǔ)存機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了反洗錢(qián)智能識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取標(biāo)注日期前一段時(shí)間內(nèi)的商戶(hù)收單流水，按交易日期對(duì)每個(gè)商戶(hù)的商戶(hù)收單流水進(jìn)行分組，以得到分組結(jié)果；對(duì)分組結(jié)果內(nèi)的商戶(hù)收單流水采用不同的編碼策略進(jìn)行多類(lèi)型字段編碼，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種科研經(jīng)費(fèi)管理監(jiān)控方法與系統(tǒng)，方法包括以下步驟：收集用戶(hù)需求，并根據(jù)用戶(hù)需求設(shè)計(jì)微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、技術(shù)棧以及預(yù)算控制算法和預(yù)算監(jiān)控算法框架；利用所述預(yù)算控制算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配預(yù)算模板，自動(dòng)計(jì)算預(yù)算使用情況和預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)算消耗趨勢(shì)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種CT單幀多幀超分融合圖像增強(qiáng)方法，包括如下步驟：S1：建立投影張數(shù)?圖像效果模型；S2：建立噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型；S3：基于構(gòu)建的投影張數(shù)?圖像效果模型、噪聲聯(lián)合投影張數(shù)?圖像效果模型對(duì)CT圖像集進(jìn)行退化，得到退化后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于熱像圖的設(shè)備故障檢測(cè)方法及相關(guān)裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于高低頻圖像分割對(duì)電子設(shè)備的熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；對(duì)增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度修正；基于溫度修正后的增強(qiáng)熱像圖數(shù)據(jù)對(duì)電子設(shè)備中的電路板進(jìn)行發(fā)熱強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)與螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)、運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)和泰勒展開(kāi)的螺栓松動(dòng)角度監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)。本發(fā)明使用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)螺栓和螺栓角點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別完成后通過(guò)一個(gè)基于泰勒展開(kāi)數(shù)學(xué)模型的松動(dòng)角度計(jì)算方法來(lái)對(duì)螺栓松動(dòng)角度進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種圖紙分割方法及其相關(guān)裝置，包括：獲取目標(biāo)圖紙，并根據(jù)目標(biāo)圖紙的圖形元素，確定目標(biāo)圖紙的待分割區(qū)域；根據(jù)矩形圖框的圖框方向，確定矩形圖框在待分割區(qū)域的第一排列方向和第二排列方向；根據(jù)待分割區(qū)域在第一排列方向上的長(zhǎng)度，確定矩形圖框...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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