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          • 本發(fā)明提供了基于AI的建筑智能化設(shè)計方法及系統(tǒng)。所述方法包括:接收待建設(shè)的目標(biāo)建筑物的初步電子設(shè)計圖紙、總預(yù)算;接收輸入的目標(biāo)建筑物對應(yīng)的設(shè)計等級集合;使用AI分析模型對各區(qū)域結(jié)構(gòu)的功能屬性進(jìn)行分析計算,得出各區(qū)域結(jié)構(gòu)對應(yīng)的第二設(shè)計等級;基...
          • 本發(fā)明提供了一種用于風(fēng)電箱變的吊裝仿真方法和仿真裝置,解決現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計過程中針對吊裝安全性缺少有效量化手段的技術(shù)問題。方法包括:設(shè)置箱變底托的三維模型;設(shè)置底托上吊裝柱的固定位置;根據(jù)吊裝柱和吊具位置設(shè)置吊帶兩端的遠(yuǎn)程位置;向底托、吊帶以及...
          • 本發(fā)明涉及擴壓器參數(shù)設(shè)計技術(shù),為解決傳統(tǒng)離心壓縮機擴壓器設(shè)計方法所設(shè)計的擴壓器工況適應(yīng)性有限、效率低的技術(shù)問題,而提供一種離心擴壓器數(shù)值設(shè)計方法;包括以下步驟:S1:對擴壓器進(jìn)行初始設(shè)計,確定擴壓器進(jìn)口直徑、出口直徑、葉片數(shù)、安裝角和葉型;...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種永磁電動輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及永磁磁輪,優(yōu)化設(shè)計方法包括以下步驟:有限元仿真構(gòu)造數(shù)據(jù)集;通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合參數(shù)與評價指標(biāo)間的非線性關(guān)系;通過Nov星鴉算法進(jìn)行非支配排序生成Pareto前沿;通過主觀賦權(quán)法AHP與熵值法生成各指...
          • 一種基于渦輪葉片表面溫度場反演的離散測溫點分布優(yōu)化方法,通過分析三維渦輪葉片結(jié)構(gòu)并進(jìn)行基于幾何特征的表面分區(qū)后,在每個區(qū)域進(jìn)行非均勻熱邊界條件加載與仿真,并基于溫度梯度場計算與測溫點篩選,最終確定測溫點。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值仿真、非均勻熱邊界條件...
          • 本發(fā)明為一種低頻電壓互感器設(shè)計方法、低頻電壓互感器、終端及介質(zhì),屬于低頻電壓互感器領(lǐng)域,包括步驟:S1、獲取系統(tǒng)設(shè)計輸入?yún)?shù);S2、基于輸入?yún)?shù)進(jìn)行磁參數(shù)計算;S3、基于得到的參數(shù),設(shè)計LC補償網(wǎng)絡(luò),計算諧振頻率;S4、選擇繞組導(dǎo)體及絕緣材...
          • 一種VVER核電機組的改進(jìn)動態(tài)刻棒方法,第一,建立VVER核電機組堆芯物理計算模型及響應(yīng)函數(shù)計算模型;第二,采用三維時空中子動力學(xué)計算捕捉動態(tài)刻棒過程控制棒快速移動的時空特性,獲得動態(tài)棒價值的模擬值;第三,采用三維穩(wěn)態(tài)中子學(xué)計算獲得VVER...
          • 本申請屬于分布式技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種面向高性能分布式訓(xùn)練的稀疏提前張量融合方法。本申請首先獲取每個參數(shù)層在反向傳播過程中生成的多維梯度張量;再將所述多維梯度張量展平為一維梯度張量;之后根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏化閾值對所述一維梯度張量進(jìn)行稀疏化壓縮...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)獲取井間連通強度變化的方法,包括以下步驟:步驟100、獲取注入井和生產(chǎn)井的動態(tài)數(shù)據(jù),基于注入井和生產(chǎn)井的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波計算;步驟200、對所述注入井和生產(chǎn)井的滲透率場、孔隙度場、壓力場和飽和度場進(jìn)行實時求...
          • 本發(fā)明涉及海上風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種海上風(fēng)電的發(fā)電性能評價方法及系統(tǒng),采集海上風(fēng)電場的多組不同源運行數(shù)據(jù)和對應(yīng)的實時發(fā)電量數(shù)據(jù),得到多組子同源運行數(shù)據(jù)組;根據(jù)代表運行數(shù)據(jù)對子同源數(shù)據(jù)組進(jìn)行處理,計算海上風(fēng)電場的子運行數(shù)據(jù)波動評價值;將所有...
          • 本發(fā)明公開了一種基于魚類繁殖需求的生態(tài)調(diào)度方法及應(yīng)用,屬于水利水電工程環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對性解決產(chǎn)粘沉性卵魚類保護(hù)難題,通過建立種群繁殖特征適應(yīng)域模型(Ω(pi)),首次將水位變幅(近端因子)與水溫、流速(終端因子)的動態(tài)響應(yīng)關(guān)系量...
          • 本發(fā)明公開了一種智慧巡防管控方法,涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域,智慧巡防管控方法主要包括:根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲模型;根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲模型,基于最短路徑計算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù);確認(rèn)重大警情或安全事件,根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進(jìn)行應(yīng)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息;其中,動態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種;根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時間段內(nèi)的動態(tài)信息,確定目標(biāo)區(qū)域在第二時間段內(nèi)的動態(tài)信息;其中,...
          • 本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測方法及裝置,應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測與預(yù)警,具有如下步驟:S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理;S2、計算SIF葉綠素?zé)晒?、氣候干旱指?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集;S3、整理干...
          • 本發(fā)明公開了基于試題表征增強的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先,本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)(包括文本、反應(yīng)時間、知識點),根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示,然后通過文本與反應(yīng)時間和知識點之間的關(guān)聯(lián),使...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲監(jiān)控管理平臺,包括傳感檢測模塊、理想分析模塊、影響計算模塊、疲勞預(yù)測模塊、風(fēng)險預(yù)警模塊、異常波動識別模塊與群體對比模塊。系統(tǒng)通過多點應(yīng)力檢測構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線,在檢測初期提取相似度高的段落...
          • 本發(fā)明提供基于動態(tài)引導(dǎo)與多級互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法,涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域,解決了傳統(tǒng)白酒輸運中軟管連接時存在的人工操作失誤風(fēng)險與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括:上位機仿真模塊,用于動態(tài)生成軟管連接邏輯圖,得到連接指令,并接收...
          • 本申請公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù),其中,業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一:培訓(xùn)測試成績、操作行為鑒測結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率;確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度,基于培訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法,包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征,輸入編碼器中;構(gòu)建局部注意力機制,捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長距離依賴信息;減少了計算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果;采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu),結(jié)合注意力...
          • 本發(fā)明提出基于改進(jìn)YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括:先對原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理,構(gòu)建并標(biāo)注自制數(shù)據(jù)集,進(jìn)行目標(biāo)檢測與牙齒關(guān)鍵點檢測。目標(biāo)檢測中,在原始模型引入動態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
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