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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種河道生態(tài)基流智慧化調(diào)蓄系統(tǒng),包括:水量和水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊,用于獲取目標(biāo)河道在不同時(shí)期的水量數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù);智慧化截流模塊,基于監(jiān)測(cè)的水質(zhì)決定是否截流,基于監(jiān)測(cè)的水量決定截流的水量;地下含水層補(bǔ)水模塊,將河道截流的水通過(guò)回灌井、串...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高性能儲(chǔ)能電纜智能規(guī)劃方法,涉及電力管理領(lǐng)域,包括:獲取儲(chǔ)存系統(tǒng)中各組件結(jié)構(gòu)參數(shù)及部署位置信息,根據(jù)儲(chǔ)能系統(tǒng)中各組件結(jié)構(gòu)參數(shù)及部署位置信息構(gòu)建儲(chǔ)能系統(tǒng)部署場(chǎng)空間模型;在儲(chǔ)能系統(tǒng)部署場(chǎng)空間模型中對(duì)各組件模型的接口位置進(jìn)行標(biāo)注,...
          • 本發(fā)明具體公開(kāi)了一種地鐵市郊線路列車(chē)開(kāi)行方案優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及城市軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)收集刷卡數(shù)據(jù)與問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù),全面剖析客流出行特征和時(shí)空分布特征,依據(jù)不同線路客流特點(diǎn),選擇適配的運(yùn)輸組織模式;以運(yùn)能和客流需求匹配為核心目標(biāo)構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)療健康、金融科技及文化研究等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的內(nèi)容生成與優(yōu)化方法,包括:構(gòu)建多源知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù),提取核心概念及知識(shí)內(nèi)容,構(gòu)建知識(shí)圖譜,進(jìn)行語(yǔ)義解析生成語(yǔ)義向量表示和關(guān)鍵詞列表;基于語(yǔ)義向量...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型修復(fù)方法、裝置、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)模型在預(yù)設(shè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的輸出值波動(dòng)信息,并依據(jù)輸出值波動(dòng)信息確定目標(biāo)模型是否存在異常;在依據(jù)輸出值波動(dòng)信息確定目標(biāo)模型存在異常的情況下,通過(guò)損失函數(shù)確定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于半導(dǎo)體激光器的下一代儲(chǔ)備池計(jì)算實(shí)現(xiàn)方法,具體為:首先,輸入信號(hào)通過(guò)與縮放因子和掩碼信息相乘得到信號(hào);隨后,該信號(hào)經(jīng)由馬赫曾德?tīng)栒{(diào)制器進(jìn)行強(qiáng)度調(diào)制,并在保持輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不變的前提下,對(duì)信號(hào)施加不同位數(shù)的時(shí)間偏移;接著將各偏...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提出一種方面級(jí)情感分析方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。獲取待分析語(yǔ)句,將待分析語(yǔ)句輸入至預(yù)先訓(xùn)練的方面級(jí)情感分類(lèi)模型中;利用文本嵌入層中串行的多層編碼層對(duì)待分析語(yǔ)句進(jìn)行詞向量提取,獲得待分析語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的詞...
          • 本發(fā)明提供了一種支承輥堆焊修復(fù)的評(píng)估方法,屬于堆焊修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1預(yù)處理:以尺寸數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型;S2缺陷檢測(cè):結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)探傷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并生成缺陷數(shù)據(jù),將缺陷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋到數(shù)字孿生模型中;S3工藝設(shè)計(jì):將優(yōu)化后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于物理信息深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動(dòng)支撐系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性預(yù)測(cè)與調(diào)控方法,針對(duì)氣動(dòng)支撐系統(tǒng)中帶附加氣包空氣彈簧動(dòng)態(tài)特性預(yù)測(cè)與調(diào)控,包括以下步驟:將振幅X和頻率f作為輸入特征,剛度差ΔK和滯后角差Δφ作為輸出目標(biāo),對(duì)DNN模型進(jìn)行訓(xùn)練;計(jì)算訓(xùn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于聯(lián)合仿真的電動(dòng)汽車(chē)刮底評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及整車(chē)刮底仿真評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取整車(chē)參數(shù)信息和底護(hù)板信息;基于所述整車(chē)參數(shù)信息和所述底護(hù)板信息構(gòu)建整車(chē)多體動(dòng)力學(xué)模型以及有限元模型,確定部件連接交互點(diǎn)和部件邊...
          • 本發(fā)明涉及一種基于層間變路徑策略的復(fù)合材料熔融沉積成型過(guò)程仿真方法,包括以下步驟:根據(jù)ANSYS有限元軟件進(jìn)行APDL參數(shù)化語(yǔ)言編程,建立有限元模型模塊;根據(jù)復(fù)合材料中組成材料添加對(duì)應(yīng)屬性,包含比熱容、導(dǎo)熱率、密度和彈性模量等;對(duì)成型件模塊...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路橋參數(shù)的異常檢測(cè)方法,屬于土木工程技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:步驟1,建立監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的時(shí)空關(guān)聯(lián)性和數(shù)據(jù)映射關(guān)系;步驟2,實(shí)現(xiàn)判定規(guī)則的自適應(yīng)更新,以適應(yīng)橋梁服役階段的狀態(tài)演變;步驟3,對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常進(jìn)行智能化歸因分析;步驟...
          • 本發(fā)明屬于鞋類(lèi)制造領(lǐng)域,提供一種飛織面運(yùn)動(dòng)鞋3D設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法,包括基于鞋面區(qū)域三維形態(tài),構(gòu)建模擬生物纖維組織結(jié)構(gòu)的紗線力場(chǎng)模型,所述紗線力場(chǎng)模型為連續(xù)張力向量場(chǎng),其中每一向量表示紗線在相應(yīng)點(diǎn)的預(yù)期走向與張力方向;將鞋面生長(zhǎng)過(guò)程模擬為在所述...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種擾動(dòng)誘發(fā)滯后型巖爆預(yù)測(cè)方法和裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì),包括:采集擾動(dòng)數(shù)據(jù);根據(jù)擾動(dòng)數(shù)據(jù),計(jì)算不同擾動(dòng)幅值條件下的損傷值,同時(shí)對(duì)擾動(dòng)個(gè)數(shù)進(jìn)行歸一化,得到損傷系數(shù)和歸一化擾動(dòng)個(gè)數(shù)關(guān)系;對(duì)發(fā)生巖爆的試樣損傷系數(shù)與相對(duì)擾動(dòng)次數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種泥水盾構(gòu)刀盤(pán)噴嘴布置方法及系統(tǒng),涉及隧道工程和盾構(gòu)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:確定噴嘴總流量和噴嘴數(shù)量,計(jì)算泥沙臨界起動(dòng)流速;根據(jù)水射流理論公式、邊值條件以及動(dòng)量通量守恒定理,得到流速?靶距公式;根據(jù)所述噴嘴總流量、所述噴嘴數(shù)量...
          • 本發(fā)明屬于齒輪加工技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于時(shí)變珩削力模型與珩齒振動(dòng)特性分析的工藝優(yōu)化方法。引入了工件齒輪在軸向往復(fù)運(yùn)動(dòng)中的換向停留時(shí)長(zhǎng)參數(shù),通過(guò)位移函數(shù)將換向停留時(shí)長(zhǎng)Δt映射為軸向進(jìn)給量fz,精確模擬伺服電機(jī)啟停動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算的多廠商電梯故障診斷模型聯(lián)合訓(xùn)練方法及系統(tǒng),通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)跨廠商數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練。各廠商本地節(jié)點(diǎn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)、視頻流等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,采用差分隱私與同態(tài)加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,中心服務(wù)器根據(jù)數(shù)據(jù)量...
          • 本發(fā)明提供一種VOI桌面的安全數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)及方法,涉及虛擬化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括虛擬化存儲(chǔ)管理模塊,用于根據(jù)項(xiàng)目的緊急類(lèi)別設(shè)置多個(gè)VOI桌面用戶的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí),并根據(jù)業(yè)務(wù)類(lèi)別設(shè)置存儲(chǔ)副本數(shù),利用AES?256算法和SM4國(guó)密算法,對(duì)存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)、...
          • 本發(fā)明提供了一種基于虛實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的MSWI過(guò)程表征方法,涉及MSWI過(guò)程技術(shù)領(lǐng)域。包括:基于注意力機(jī)制的魯棒記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)過(guò)程數(shù)據(jù)的相關(guān)變量構(gòu)建第一全流程表征模型;基于模糊森林集成方法,根據(jù)真實(shí)過(guò)程數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)構(gòu)建第二全流程表征模型;...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種基于因素權(quán)重優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并提取數(shù)據(jù)中的基礎(chǔ)關(guān)鍵因素集合與監(jiān)測(cè)標(biāo)的信息生成數(shù)據(jù)特征集合;基于數(shù)據(jù)特征集合...
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