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								      本發(fā)明提供了一種身體健康評(píng)估方法，包含以下步驟：步驟一：信息收集，通過(guò)將人員基本信息以及健康信息進(jìn)行收集；步驟二：信息分析，將收集后的信息進(jìn)行分析處理，然后生成針對(duì)該用戶的評(píng)估報(bào)告；步驟三：報(bào)告生成，將分析評(píng)估后的結(jié)果寫入預(yù)定的模板文件中并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PINN的拓?fù)鋬?yōu)化方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、損失函數(shù)定義、動(dòng)態(tài)采樣策略和優(yōu)化過(guò)程實(shí)施。具體來(lái)說(shuō)，首先獲取各單元的中心坐標(biāo)，然后將單元坐標(biāo)輸入正弦表示網(wǎng)絡(luò)，輸出單元密度值，再通過(guò)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(yīng)拓?fù)鋬?yōu)化方法，包括以下步驟：S1：初始化拓?fù)鋬?yōu)化問(wèn)題的設(shè)計(jì)空間，并定義設(shè)計(jì)變量?密度、目標(biāo)函數(shù)?柔度和約束條件；S2：應(yīng)用蝙蝠算法對(duì)設(shè)計(jì)空間中的設(shè)計(jì)變量進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋬?yōu)化方法，步驟包括：基于能量的目標(biāo)最小化合規(guī)性、動(dòng)態(tài)采樣策略、高斯積分計(jì)算元素的應(yīng)變能量、以及最小勢(shì)能原理的位移分析；位移網(wǎng)絡(luò)采用正弦表示網(wǎng)絡(luò)(SIREN)激活函數(shù)以提高計(jì)算高階導(dǎo)數(shù)的準(zhǔn)確性，而密度網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的B樣條有限元分析拓?fù)鋬?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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINNs)，步驟：利用NURBS進(jìn)行幾何區(qū)域與結(jié)構(gòu)密度表示，并將幾何區(qū)域的控制點(diǎn)輸入到基于PINN的等幾何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)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(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；分布式數(shù)據(jù)管理云平臺(tái)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦山安全技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備，該基于網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警設(shè)備，包括箱體，所述箱體的底部?jī)?nèi)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(yù)警設(shè)備，所述箱體的內(nèi)部設(shè)置有定位組件，所述定位組件包括雙軸電機(jī)、連接柱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N道路邊界檢測(cè)方法、虛假目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括：實(shí)時(shí)檢測(cè)自車運(yùn)行信息，基于所述自車運(yùn)動(dòng)信息更新歷史積累的點(diǎn)云信息；基于預(yù)設(shè)篩選規(guī)則對(duì)所述點(diǎn)云信息進(jìn)行篩選處理，以獲取最終點(diǎn)云信息；基于預(yù)設(shè)柵格化索引規(guī)則對(duì)所述最終點(diǎn)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(cè)與智能調(diào)控方法，包括圖像采集與預(yù)處理、分相界面智能識(shí)別、動(dòng)態(tài)調(diào)控與決策、數(shù)據(jù)閉環(huán)與優(yōu)化等步驟。本分相罐可視化監(jiān)測(cè)與智能調(diào)控方法將高精度視覺監(jiān)測(cè)、深度學(xué)習(xí)算法、多傳感器融合、實(shí)時(shí)調(diào)控與機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)的填補(bǔ)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及衛(wèi)星或航空影像的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，所述歸一化植被指數(shù)的填補(bǔ)方法，包括：根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第二時(shí)序數(shù)據(jù)集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行多時(shí)相分割，確定目標(biāo)區(qū)域的各個(gè)均質(zhì)區(qū)域；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的第一時(shí)序數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電力系統(tǒng)培訓(xùn)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取第一運(yùn)行數(shù)據(jù)和第一操作數(shù)據(jù)；根據(jù)第一運(yùn)行數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境，并將第一操作數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)三維仿真培訓(xùn)環(huán)境聯(lián)動(dòng)；構(gòu)建第一學(xué)習(xí)評(píng)估模型，基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法，包括：預(yù)處理模塊，用于在受災(zāi)區(qū)域完成劃分后的每個(gè)負(fù)責(zé)隊(duì)列中，配置多臺(tái)不同規(guī)格的救援無(wú)人機(jī)；涉及無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，相較于傳統(tǒng)方式，優(yōu)化后的救援無(wú)人機(jī)任務(wù)分配方案，能夠在投放點(diǎn)物資需求量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于碳?電聯(lián)動(dòng)的發(fā)電調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法，包括：數(shù)據(jù)處理模塊，以及與之相連接的數(shù)據(jù)采集模塊和機(jī)組調(diào)度模塊；涉及發(fā)電調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)電調(diào)度方案存在發(fā)電企業(yè)的實(shí)際發(fā)電收益不高的技術(shù)問(wèn)題；本發(fā)明通過(guò)綜合考慮發(fā)電機(jī)組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種作答批改方法及相關(guān)裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，作答批改方法包括：獲取目標(biāo)試題和目標(biāo)試題的待批改作答；基于作答批改模型處理目標(biāo)試題及其待批改作答，得到待批改作答的作答評(píng)分；其中，作答批改模型基于樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，且樣本數(shù)據(jù)包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種覆冰災(zāi)害影響下的配電線路風(fēng)冰聯(lián)合載荷的計(jì)算方法，涉及配電線路工程技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于缺乏先進(jìn)的風(fēng)冰聯(lián)合載荷計(jì)算方法，導(dǎo)致線路設(shè)計(jì)和評(píng)估存在準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)風(fēng)冰災(zāi)害曲線能準(zhǔn)確計(jì)算出風(fēng)冰聯(lián)合載荷，為配電線路...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及力學(xué)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于離散化動(dòng)態(tài)接觸的動(dòng)冰撞擊結(jié)構(gòu)建模方法，方法包括：建立冰的粘?彈?塑性本構(gòu)模型；確定冰的屈服準(zhǔn)則；構(gòu)建基于接觸離散化的動(dòng)態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結(jié)構(gòu)碰撞過(guò)程中冰的粘、彈、塑性特征，能更準(zhǔn)確地反映動(dòng)冰撞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于力學(xué)特性分析的覆冰配電線路斷線概率計(jì)算方法，涉及配電線路技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中由于配電線路型號(hào)和架設(shè)方式等均與輸電線路有明顯差別，在配電線路覆冰斷線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面尚存在不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)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(píng)估及軌道安全預(yù)警方法，包括如下步驟：步驟一、對(duì)空間環(huán)境快速評(píng)估；所述空間環(huán)境快速評(píng)估包括對(duì)衛(wèi)星輻射總劑量的定量仿真與分析，借助SPENVIS軟件模塊，計(jì)算得到考察的時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)的衛(wèi)星輻射總劑量，供衛(wèi)星方對(duì)衛(wèi)星...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)。方法包括如下：選取目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集；將目標(biāo)文本數(shù)據(jù)集中的第i個(gè)目標(biāo)文本拆分為前綴文本和后綴文本；將第i個(gè)目標(biāo)文本的前綴文本發(fā)送到目標(biāo)大語(yǔ)言模型，并生成候選文本；收集n個(gè)候選文本；將n...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于設(shè)備缺陷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GIS設(shè)備絕緣缺陷識(shí)別方法，其方法包括：采集GIS設(shè)備的多通道時(shí)間序列監(jiān)測(cè)信號(hào)；利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)序特征，并采用注意力機(jī)制增強(qiáng)時(shí)序特征中的有效信號(hào)段；通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的位置分類模型...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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