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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為一種基于多模態(tài)融合的標準化檢測結果校準方法，包括，通過對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行高精度時空同步與標準化，利用時間戳對齊、互相關函數(shù)及IMU動態(tài)補償，通過采用局部異常因子算法結合動態(tài)參數(shù)調整，并利用多模態(tài)數(shù)據(jù)內在關聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)技術領域，具體涉及一種基于圖神經網絡的自適應電動汽車電池狀態(tài)預測與智能充電方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、電池單體關系圖構建；S2、基于圖注意力網絡的SOC/SOH聯(lián)合預測；S3、自適應充電策略生成；S4、自適...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術領域，具體為觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)，觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、磨損診斷模塊、接觸面檢測模塊、緩沖判定模塊、復合診斷模塊。本發(fā)明中，通過三相分閘時間序列、電阻瞬時值、壓力信號與沖擊波包絡按毫秒級時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及社區(qū)管理技術領域，具體公開了一種應用于智慧養(yǎng)老社區(qū)的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括步驟：獲取原始健康數(shù)據(jù)，并將原始健康數(shù)據(jù)預處理為健康數(shù)據(jù)記錄；將健康數(shù)據(jù)記錄劃分出多個數(shù)據(jù)塊，并計算各個數(shù)據(jù)塊的哈希值；以數(shù)據(jù)塊的哈希值建立或增...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于洗牌差分隱私的矩陣分解推薦方法，包括：獲取用戶與項目之間的交互數(shù)據(jù)集，并將其輸入至矩陣分解推薦模型中進行處理，得到對用戶的項目推薦結果；還包括訓練得到矩陣分解推薦模型：在服務端預處理模型信息；根據(jù)預處理好的模型信息在用戶端計算用戶特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核燃料組件有限元分析自動建模方法，屬于數(shù)字模型處理技術領域，該方法包括：獲取初始幾何模型后，進行預處理、抽殼操作，并識別接觸特征和焊點特征。再根據(jù)接觸特征和焊點特征，對核燃料組件的有限元模型進行接觸特征和焊點特征的自動創(chuàng)建。基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的蛋雞類養(yǎng)殖模擬系統(tǒng)，涉及智能養(yǎng)殖技術領域，包括數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取多維狀態(tài)參數(shù)，并輸出至生物狀態(tài)量化單元；生物狀態(tài)量化單元，用于解算出個體代謝率指數(shù)與群體聚集熵；時滯特征分析單元，用于量化并生成生物響應時滯復...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)值仿真技術領域，具體涉及三維元胞自動機與有限元耦合的鋼板腐蝕數(shù)值仿真方法，本發(fā)明通過初始仿真數(shù)據(jù)分析不同時刻下每個元胞網格區(qū)域的初始腐蝕速度和初始腐蝕程度，設置有限元網格分解的單位元尺寸，將元胞網格區(qū)域劃分為多個單位元區(qū)域，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于強化學習的超透鏡逆設計優(yōu)化方法，具體包括以下步驟：步驟一：構建納米結構庫，將納米結構庫中的納米環(huán)結構排列在三維矩陣迷宮中；步驟二：建立物理信息多智能體強化學習框架：將三維矩陣迷宮劃分為多個二維迷宮切片；設置多個智能體分別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N混聯(lián)礦用電鏟的設計方法及裝置、可讀存儲介質，該方法包括：根據(jù)礦用電鏟的運動特性和自由度需求，基于旋量理論對礦用電鏟進行型綜合，確定礦用電鏟的多個備選構型；對多個備選構型的礦用電鏟進行離散元仿真，分別確定多個備選構型的礦用電鏟的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于分布式水文模型的凍土冰融水徑流定量分析方法。所述方法包括：將目標區(qū)域中的土壤劃分為至少一個土層，并構建各土層對應的固態(tài)冰質量參數(shù)；針對任一土層，根據(jù)土層所在的位置確定土層對應的水分遷移路徑，并根據(jù)土層中固態(tài)冰和融化水之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于分布式水文模型的融雪徑流定量分析方法。所述方法包括：基于預設分布式水文模型、預設水文循環(huán)過程和子流域的各水文結構分別對應的目標融雪運動路徑，確定各所述目標融雪運動路徑的各水文結構在當前時刻的融雪水量；基于所述融雪水量，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種落石沖擊下逃生系統(tǒng)力學特征數(shù)值模擬方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)值模擬技術領域，具體步驟包括：搭建耦合有限元模型；仿真兩種工況，采集落石參數(shù)組合，獲取力學特征參數(shù)及空間縮減量；篩選沖擊框架工況為基準工況，結合參數(shù)敏感度和相關性分析，篩選主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于壓力容器結構分析技術領域，具體是一種壓力容器變形行為快速分析的智能縮減基有限元方法。本發(fā)明采用縮減基方法對有限元法進行改進，發(fā)展了在線和離線相結合的求解方式，在預先設定好結構尺寸、載荷類型和大小、材料屬性等設計參數(shù)后，先采用離線求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于有限元軟件的多坯型連鑄方坯粗軋孔型系統(tǒng)優(yōu)化方法，涉及軋鋼鑄造技術領域，該方法包括：基于金屬秒流量相等原理，建立不同斷面坯型軋制時體積流量動態(tài)平衡的數(shù)字模型，量化方坯粗軋變形規(guī)律；利用有限元仿真模型進行多坯型切換的孔型建模，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Vine Copula的襟翼機構動態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對運動機構進行剛柔耦合仿真，通過應力分布情況識別運動機構進行應力危險區(qū)域、變形危險區(qū)域以及卡滯危險區(qū)域，根據(jù)動態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結構失效判據(jù)：時變應力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種深度強化學習驅動的鉆井參數(shù)智能實時優(yōu)化方法，屬于鉆井優(yōu)化技術領域，其技術要點是：包括以下步驟：步驟一：鉆速預測模型構建；步驟二：決策過程建模，決策過程為選擇一組參數(shù)組合
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設計方法、系統(tǒng)及存儲介質，所述方法包括：隨機生成多個膜系參數(shù)矩陣，并將多個所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群，其中，所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個膜層對應的材質類型和厚度構建得到；基于兩階段進化的不平衡多模態(tài)多目標優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理知識驅動機器學習算子網絡的數(shù)值模擬加速方法，其中機器學習算子網絡具體采用傅里葉神經算子網絡；該方法包括如下步驟：構建滲流參數(shù)場的流動等效數(shù)學模型；設計基于傅里葉神經算子網絡的流動等效模擬加速方法；設計基于物理知識驅動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)字孿生技術領域，公開了一種基于數(shù)字孿生的氣體泄漏精準預警方法及系統(tǒng)。方法包括：基于目標區(qū)域的三維點云數(shù)據(jù)生成目標區(qū)域的數(shù)字孿生模型；獲取目標區(qū)域內每個目標對象的第一空間位置，每個目標對象內包括多個目標部件，識別每個目標部件的第二...
								
            
							
            
							
						
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