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								      電工學、電磁學、光學等領域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動機定則)和右手定則(發(fā)動機定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等，用于判斷電流、磁場、作用力方向。容易導致學生和技術人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅替數學模擬方法，包括如下步驟：建立淺層天然氣驅替數學模型、將淺層天然氣驅替數學模型導入COMSOL Multiphysics軟件并進行淺層天然氣驅替求解過程的參數處理及設置定解條件、將不同影響因素的參數作為變量設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算流體動力學的運用技術領域，具體是一種臺風與滑坡災害耦合的高壓桿塔設施危險性評估方法。本發(fā)明的有益效果在于：能夠快速分析區(qū)域內多個具體設施的災害危險性，模擬計算結果更加貼近真實數據。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種固液兩相流場分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計算機存儲介質，屬于流場分析技術領域，其中，該固液兩相流場分析方法包括：構建固液兩相流場模型，根據所述固液兩相流場模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場模型劃分為多層網格模型；根據所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核電用支吊架的優(yōu)化模型訓練方法、結構優(yōu)化方法及裝置，所述優(yōu)化模型包括拓撲模型和訓練后的第一機器學習模型，首先獲取訓練用支吊架三維模型，將所述訓練用支吊架三維模型輸入至所述拓撲模型，得到第一支吊架三維模型；其次，將所述第一支吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動生成理想牙弓線的方法、裝置和設備，屬于數據處理領域，該方法包括：獲取目標牙齒模型；獲取目標牙齒模型中多顆目標牙齒的寬度，所述多顆目標牙齒中至少包括兩個門牙；根據所述多顆目標牙齒的寬度生成前段牙弓線；獲取第一遠端牙齒的第一切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空結構件加工過程裝夾力學監(jiān)測、優(yōu)化及失穩(wěn)預警技術領域，特別涉及一種基于邊緣計算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過基于裝夾力學模型的裝夾力優(yōu)化方法對合理的裝夾力范圍進行計算，實現加工過程中裝夾失穩(wěn)在線預警，能夠有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內外循環(huán)計算方法，包括以下步驟：外循環(huán)計算：基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程，通過輸入已知內循環(huán)部件的特殊參數，進行熱力平衡迭代計算，直至達到第一次外循環(huán)收斂；內循環(huán)計算：將外循環(huán)收斂后的熱力參數作為邊界條件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預測方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括基于理論經驗公式對設備數據進行計算，得到船舶艙室的多個噪聲預測值，從而得到目標艙室噪聲，通過理論經驗公式對設備數據中的物理數據進行計算，使噪聲預測值具有物理可解釋性，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設計領域，提出一種基于感性工學的汽車產品正臉設計方法及系統(tǒng)，通過進行情感關鍵詞提取和歸類，準確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標，為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎信息，設計了一種汽車正臉形態(tài)生成方法，進行汽車正臉形態(tài)數據庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支持復現的并發(fā)漏洞模糊測試方法和裝置，涉及計算機技術領域，所述方法包括：獲取對原始二進制程序進行重寫得到的目標程序；其中，所述目標程序包含：多個關鍵基本塊，所述關鍵基本塊的執(zhí)行順序用于：作為線程交錯反饋信號；基于所述關鍵基本塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生物特征的非接觸式認證系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：生物特征采集模塊，用于采集生物特征；AI人臉識別模塊，用于利用深度學習算法對采集的生物特征進行人臉識別；活體檢測模塊，用于檢測生物特征采集對象是否為活體；數據庫聯(lián)動模塊，連接金融...
								
            
							
            
							
						
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								      基于InSAR技術和小波分析的庫區(qū)滑坡形變預測方法，包括以下步驟：步驟S1.收集庫區(qū)影像數據集；步驟S2.收集相同時間區(qū)間內的庫水位和庫區(qū)降雨數據；步驟S3.將步驟S1處理獲得每期累積形變量；步驟S4.使用最小二乘法擬合，步驟S6.使用連續(xù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種凍結幀數據的處理方法及終端，涉及故障分析技術領域，可以通過凍結幀參數更新信息確定多個預設凍結幀參數中異常統(tǒng)計特征更大的目標凍結幀參數，從而在發(fā)生目標故障時，存儲目標凍結幀參數的參數值，由于目標凍結幀參數對應的異常統(tǒng)計特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCA?IF模型識別電力計量數據異常的方法，包括以下步驟：對數據預處理：采集電力計量裝置的電壓、電流、功率因數、環(huán)境溫度及運行時間的多維度原始數據，對缺失值進行基于時序特征和空間關聯(lián)性的插值填補；特征降維：利用主成分分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于工業(yè)互聯(lián)網的自動化生產設備遠程監(jiān)控與故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及智能監(jiān)控與故障診斷技術領域。本發(fā)明通過集成多類型高精度傳感器和數據融合技術，顯著提升了數據采集與處理的全面性和高效性，解決了傳統(tǒng)方法數據維度有限的問題，同時，利用邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據挖掘技術領域，特別涉及一種基于用戶發(fā)言多維特征的高影響力社交用戶識別方法及系統(tǒng)，通過對社交網絡數據進行社交主題劃分，獲取每個用戶在各社交主題中的所有發(fā)言集合；基于各用戶的發(fā)言集合從多個維度提取每個社交主題中用戶特征，并基于用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于低阻油層油水識別的智能分類算法，涉及油氣勘探技術領域，包括：計算已有低阻儲層CNL、DEN、AC、自然伽馬曲線回歸出的RT曲線與GR曲線的交會面積圖像參數，得出各層對應參數范圍，初步識別；基于測井資料，生成常規(guī)測井曲線標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了車載式堤壩險情智能檢測修復系統(tǒng)，涉及堤壩險情檢測修復技術領域，包括智能視覺識別子系統(tǒng)、堤壩探測子系統(tǒng)、數據處理模塊、模塊供電子系統(tǒng)、車載式液壓子系統(tǒng)、自動定位打標子系統(tǒng)、打孔灌漿子系統(tǒng)、反饋報警機制模塊、遠程控制服務器；有效提高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據挖掘技術領域，特別涉及一種基于相似樣本的對比學習實體匹配方法及系統(tǒng)，對待匹配實體數據集中的待匹配實體進行序列化表示；將待匹配實體的序列化表示輸入至實體匹配模型，利用實體匹配模型得到待匹配實體數據集中各實體對匹配結果，所述實體匹...
								
            
							
            
							
						
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