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          • 本發(fā)明屬于整體葉盤類零件滾磨光整加工技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決整體葉盤零件進排氣邊過拋、葉根欠拋、加工不均勻的問題。提出一種整體葉盤旋振復合拋磨的顆粒介質(zhì)流場調(diào)控方法,基于熵權(quán)法和主觀賦值法構(gòu)建整體葉盤磨損深度平均值和變異系數(shù)的多目標評價模型;通過...
          • 本申請公開了基于AI體型數(shù)據(jù)分析的服裝定制化設(shè)計系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,基于用戶圍度體型數(shù)據(jù)進行用戶定制圍度基礎(chǔ)評估,根據(jù)用戶定制圍度基礎(chǔ)評估結(jié)果生成用戶各場景下各部位服裝設(shè)計方案;基于各部位肌肉變化情況數(shù)據(jù)和各部位活動情況數(shù)據(jù)進...
          • 本發(fā)明主要涉及地下工程安全技術(shù)領(lǐng)域,為了通過深埋硬巖隧洞鉆進過程中的多物理場參數(shù)提升巖爆風險的識別和卸壓效果,本發(fā)明提供一種基于隨鉆多物理場參數(shù)的隧洞巖爆預處理方法及系統(tǒng),其核心是:基于圍巖隨鉆過程中的多源物理場參數(shù)建立圍巖三維地質(zhì)模型;基...
          • 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于鈑金件的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:通過提取CAD模型的面片法線和面心坐標計算法向夾角場,識別筋位過渡區(qū)域,基于筋轉(zhuǎn)角系數(shù)進行弧長計算、曲率點分析、階躍跳變判斷與過渡曲線...
          • 本申請屬于變壓器鐵心振動噪聲建模計算技術(shù)領(lǐng)域,公開一種干式變壓器振聲計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取繞組、夾件及鐵心法向振動速度時域信號并修正相位;確定以共形單元振動為模型的輻射聲壓疊加公式;考慮不同頻率下機械波傳播特性的差異,...
          • 本發(fā)明涉及建筑光伏仿真技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種屋頂光伏可視化設(shè)計方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。所述方法包括以下步驟:識別屋頂?shù)倪吔鐚P(guān)系,得到屋頂邊界對應關(guān)系數(shù)據(jù);基于屋頂邊界對應關(guān)系數(shù)據(jù)進行空間數(shù)據(jù)配準,得到統(tǒng)一坐標系屋頂空間數(shù)據(jù);對統(tǒng)一坐標系屋頂空...
          • 本發(fā)明公開了基于SIFT算法的配電網(wǎng)智能出圖方法、系統(tǒng)及介質(zhì);涉及配電網(wǎng)三維建模技術(shù)領(lǐng)域;本方案在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進行方法上的改進,本方案通過從二維設(shè)計圖中提取出二維特征數(shù)據(jù),結(jié)合二維特征數(shù)據(jù)和成圖規(guī)則映射出配電網(wǎng)三維設(shè)計圖,從根本上破解了...
          • 一種基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可信確權(quán)方法及系統(tǒng),涉及交通數(shù)據(jù)管理與區(qū)塊鏈應用技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建資產(chǎn)可信確權(quán)平臺,對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行標準化預處理,生成統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行加密區(qū)塊上鏈,并對加密區(qū)塊上鏈操作中統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實時...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于心理語言學的人工智能擬人化數(shù)據(jù)隱私保護平臺,其包括:數(shù)據(jù)處理模塊,用于獲取學生在使用在線教育平臺時產(chǎn)生的原始文本數(shù)據(jù),然后對原始文本數(shù)據(jù)進行脫敏處理,以得到脫敏文本數(shù)據(jù);特征獲取模塊,用于對...
          • 本發(fā)明提供一種基于高安全機器學習的數(shù)據(jù)安全加密方法及系統(tǒng),該方法包括:采集待加密數(shù)據(jù)的訪問行為、調(diào)用上下文與環(huán)境元信息構(gòu)建結(jié)構(gòu)化特征序列;將特征序列與歷史加密執(zhí)行記錄建立索引映射,并利用特征打分與信息增益評估方法提取顯著性特征;系統(tǒng)根據(jù)當前...
          • 一種基于BIM的水利工程監(jiān)測方法及系統(tǒng),該方法包括:基于異常監(jiān)測數(shù)據(jù)以及歷史監(jiān)測時序數(shù)據(jù),確定目標構(gòu)件對應的偏差分析結(jié)果,基于偏差分析結(jié)果,確定目標構(gòu)件對應的影響范圍構(gòu)件以及結(jié)構(gòu)變形類型,確定影響范圍構(gòu)件對應的變形參數(shù)集,基于變形參數(shù)集以及...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖核方法的圖遷移學習雷達工作模式識別方法,屬于雷達信號分類技術(shù)領(lǐng)域,其包括以下步驟:S1.使用圖核方法對源域和目標域雷達工作模式識別任務(wù)中的雷達工作模式脈沖數(shù)據(jù)進行特征提取,形成源域特征和目標域特征;S2.基于源域特征和...
          • 本發(fā)明公開了基于動態(tài)特征融合的肝癌病灶分割方法及系統(tǒng),涉及肝癌診斷輔助技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括多源數(shù)據(jù)采集、特征提取、動態(tài)融合、分割輸出及結(jié)果驗證步驟。通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取4D影像、多體態(tài)肝臟影像及同步生理信號,經(jīng)靜態(tài)與動態(tài)特征提取模塊提取...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)測預警技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種煤礦水文在線監(jiān)測智能預警方法。內(nèi)容包括:采集煤礦的水文原始多維數(shù)據(jù),并進行預處理,得到預處理后的水文數(shù)據(jù);基于預處理后的水文數(shù)據(jù),引入行為映射結(jié)構(gòu),得到預處理后的水文數(shù)據(jù)的歸一化行為映射值;基于預處理...
          • 本發(fā)明涉及一種通信管線的可靠性分析評價方法,包括如下步驟:針對通信管線的可靠性風險來源,設(shè)置相應的可靠性評價指標;構(gòu)建通信管線資源信息動態(tài)數(shù)據(jù)庫,為可靠性評價指標提供實時的動態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)可靠性評價指標,建立通信管線可靠性評價體系,進行基于貝...
          • 本發(fā)明公開了一種路面空洞形成區(qū)域的快速檢測方法及系統(tǒng),涉及智能檢測的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,對待檢測區(qū)域進行篩選,得到第一地區(qū),分割得到重點地區(qū)和關(guān)聯(lián)地區(qū),檢測得到第一結(jié)果和第二結(jié)果,第一分析得到第一空洞程度和第二空洞程度,并構(gòu)建第一映射關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種基于強化學習的地質(zhì)災害監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),涉及強化學習技術(shù)領(lǐng)域,首先構(gòu)建地質(zhì)災害監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)表示模型,將連續(xù)采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為含序列和空間關(guān)聯(lián)特征的狀態(tài)向量,接著初始化包含策略評估和策略改進模塊的強化學習策略網(wǎng)絡(luò),基于狀態(tài)...
          • 本發(fā)明屬于礦山監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),包括監(jiān)控模塊、評估模塊和反饋模塊;監(jiān)控模塊通過結(jié)合監(jiān)測設(shè)備分布空間、地圖網(wǎng)格分割算法及圖算法構(gòu)建區(qū)域差異性監(jiān)測節(jié)點網(wǎng),實時監(jiān)測獲取待監(jiān)測礦山區(qū)域分層生態(tài)指標狀態(tài)空間;評估模塊利用...
          • 本發(fā)明涉及飛行訓練評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了腦電特征與生理指標融合的飛行訓練評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括生理信號采集模塊,同步捕獲多通道腦電原始信號及體表生理指標數(shù)據(jù),體表生理指標數(shù)據(jù)含心電R?R間期序列、呼吸波頻率振幅及皮電反應振幅;多模態(tài)融合模塊,解...
          • 本發(fā)明提供了一種輕量化智能滑坡位移預測方法,屬于地質(zhì)災害監(jiān)測預測領(lǐng)域,其內(nèi)容包括:獲取滑坡體監(jiān)測點的歷史監(jiān)測位移時序數(shù)據(jù);對位移時序數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化處理;構(gòu)建包含門控增強常微分方程網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)殘差修正模塊的輕量化預測模型;通過聯(lián)合訓練模塊同...
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