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          • 本申請?zhí)峁┮环N低氣壓環(huán)境混凝土內(nèi)鋼筋腐蝕電流與銹蝕預(yù)測方法、裝置和設(shè)備,屬于工程仿真建模技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:建立考慮氧氣濃度、硫酸根離子擴散行為和氯離子擴散行為的混凝土內(nèi)部的耦合傳輸模型;建立鋼筋腐蝕電流密度和腐蝕深度預(yù)測模型,用于對混凝...
          • 本發(fā)明公開了一種鋼?FRP復(fù)合筋疲勞壽命的非參數(shù)預(yù)測方法,屬于土木工程材料與結(jié)構(gòu)的疲勞性能評估領(lǐng)域,包括:初始化鋼?FRP復(fù)合筋的組分材料屬性、荷載條件和初始狀態(tài),其中,組分材料包括內(nèi)芯鋼筋和FRP層;根據(jù)等效剛度分配原則,分別計算組分材料...
          • 本申請涉及一種光刻膠旋涂工藝仿真方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:基于目標晶圓的參數(shù)信息、光刻膠注入口的位置信息和光刻膠注入口的角度,建立扇形仿真網(wǎng)格;采用二維自適應(yīng)網(wǎng)格加密算法對所述扇形仿真網(wǎng)格進行網(wǎng)格劃分,得到目標仿真網(wǎng)格...
          • 本發(fā)明涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分層思維鏈的高等數(shù)學(xué)解題模型推理強化方法,所述方法包括:獲取目標題目通過解題模型輸出的推理思維鏈和預(yù)設(shè)的標準思維鏈;對所述推理思維鏈中的每一個推理句子和所述標準思維鏈中的每一個標準句子進行相似計...
          • 本發(fā)明提出了一種基于道路標識識別的車輛自動駕駛導(dǎo)航方法及系統(tǒng),涉及自動駕駛領(lǐng)域,方法包括:獲取道路標識的圖像數(shù)據(jù)以及點云數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)以及點云數(shù)據(jù)進行對齊處理得到融合標識特征,提取初步位置信息;獲取道路標識的實際位置信息,比對實際位置信息...
          • 本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測領(lǐng)域,提供了一種基于空天地一體化的碳排放監(jiān)測選點方法及系統(tǒng)。該方法包括,分別提取土地類型特征數(shù)據(jù)、地表高程特征數(shù)據(jù)、地表溫度特征數(shù)據(jù)以及風速與風向特征數(shù)據(jù);獲取目標研究區(qū)域的碳衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),提取溫室氣體濃度分布圖,結(jié)...
          • 本發(fā)明屬于水務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的智慧水務(wù)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及監(jiān)測方法;包括:采集預(yù)設(shè)水務(wù)系統(tǒng)中的多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗,得到標準多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù);對標準多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)加權(quán)融合,構(gòu)造多模態(tài)水務(wù)數(shù)據(jù)矩陣;構(gòu)建數(shù)字孿...
          • 本申請?zhí)峁┮环N時段劃分方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,該方法用于對晶圓廠暫停生產(chǎn)時段的劃分,方法包括:獲取晶圓加工事件數(shù)據(jù)流,并基于批次標識符關(guān)聯(lián)同一批次的事件序列,生成暫停生產(chǎn)時段;建立二維優(yōu)先級規(guī)則,基于二維優(yōu)先級規(guī)則將...
          • 本發(fā)明涉及基于區(qū)塊鏈的航空餐具智能管理與溯源方法及系統(tǒng),屬于策略優(yōu)化領(lǐng)域,更具體地屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領(lǐng)域。本發(fā)明通過區(qū)塊鏈分布式賬本與RFID物聯(lián)網(wǎng)標簽,對航空餐具的清洗、消毒、配送和回...
          • 本發(fā)明公開了一種公交碳效率關(guān)鍵因果鏈識別方法、電子設(shè)備、介質(zhì),包括:構(gòu)建線路級公交碳效率變量集,所述線路級公交碳效率變量集包括控制變量、協(xié)變量、單位乘客里程碳排放量;所述控制變量為公交運行策略;所述協(xié)變量為公交碳效率影響因素;假設(shè)線路級公交...
          • 本發(fā)明屬于人工智能與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)零部件圖像數(shù)據(jù)增強與降噪方法。該方法包括以下步驟:步驟一:圖像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理,構(gòu)建數(shù)據(jù)增強與降噪任務(wù)所需的訓(xùn)練樣本對;步驟二:構(gòu)建數(shù)據(jù)增強與降噪模型,該模型包括雙分支自編碼...
          • 本發(fā)明涉及超聲影像處理的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于超聲圖像的急診患者多發(fā)傷識別方法及分類系統(tǒng),其中方法包括:對多個第一圖像分別進行圖像分析,以確定每一個第一圖像包括的指示胸膜線的關(guān)鍵區(qū)域;在所述多個第一圖像中區(qū)分對應(yīng)同一超聲檢測位置的多個第二圖...
          • 本申請涉及一種海域海島的遙感信息變化監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及遙感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標海域海島的遙感影像時序,遙感影像時序包括多個遙感影像,各遙感影像具有采集時間戳;采集目標海域海島在各采集時間戳對應(yīng)的潮汐高度信息,以及目標海域海島所在監(jiān)...
          • 本發(fā)明涉及骨骼特征分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及應(yīng)用于骨科機器人輔助手術(shù)的創(chuàng)傷定位配準方法。該方法通過待定位區(qū)域中點云數(shù)據(jù)的密度分布進行劃分,得到骨骼區(qū)域聚類簇;通過點云數(shù)據(jù)的高密分布篩選高密度塊;基于高密度塊進行空間局部表面的曲度分析,得到局部表...
          • 本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,具體涉及一種具有實時反饋的壓力?容積環(huán)繪制方法,包括以下步驟:S1:對ECG數(shù)據(jù)、超聲數(shù)據(jù)和無創(chuàng)血壓數(shù)據(jù)進行采集并整合輸入到集成處理器內(nèi);S2:通過集成處理器進行提取左室面積時間序列數(shù)據(jù)、測量左室容積、定位心動周期和...
          • 本發(fā)明提供一種服裝大模型驅(qū)動的3D渲染效果展示方法及系統(tǒng),通過獲取服裝設(shè)計數(shù)據(jù)集合,利用服裝大模型生成包含幾何輪廓和材質(zhì)紋理特征的3D服裝模型,基于模型特征進行渲染參數(shù)適配,生成匹配的渲染參數(shù)組合,并調(diào)用渲染模塊生成多角度視圖的3D渲染展示...
          • 本申請涉及一種BIM模型移動端與混合現(xiàn)實的協(xié)同方法、系統(tǒng)及介質(zhì),其中,該方法包括:根據(jù)預(yù)先創(chuàng)建的索引結(jié)構(gòu),對BIM模型進行空間分割和空間網(wǎng)格劃分處理,獲取包括多個空間模型和多個空間網(wǎng)格的索引信息,基于索引信息,構(gòu)建空間模型唯一標識碼。通過移...
          • 本發(fā)明涉及一種顯式交互和自適應(yīng)對齊的高光譜和激光雷達分類方法,與現(xiàn)有技術(shù)相比,解決了現(xiàn)有的方法在進行高光譜激光雷達協(xié)同分類過程中,由于未考慮多模態(tài)特征信息不對稱和簡單的相加或拼接的融合方式,從而導(dǎo)致了分類精度和魯棒性不足的問題。本發(fā)明包括以...
          • 本發(fā)明屬于鑄件質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于機器視覺的鑄件表面處理效果的質(zhì)檢方法及質(zhì)檢裝置。所述方法包括:從第一高清圖像中提取得出鑄件的非全開放區(qū)域的實時光線強度,基于實時光線強度和該非全開放區(qū)域的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測得出有利于降低偽影的產(chǎn)生概率的照射參...
          • 本發(fā)明提供了一種基于跨尺度空間約束融合與局部感知的病理圖像分析方法,包括:步驟1,數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取;步驟2,執(zhí)行基于空間約束的雙向融合策略,得到融合后的增強特征;步驟3,使用基于哈達瑪積的雙線性融合方式捕獲尺度之間的高階語義信息;步驟4...
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