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								      一種基于改進時變數(shù)學形態(tài)學濾波的軸承故障診斷方法，步驟為：采集軸承的振動加速度信號；構造不同階數(shù)的改進時變結構元素；確定性能優(yōu)異的數(shù)學乘積形態(tài)學算子；對采集的振動加速度信號進行數(shù)學形態(tài)學濾波處理，得到一系列數(shù)學形態(tài)學濾波信號；從得到的數(shù)學形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種商品陳列異常檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設備、介質及產品。商品陳列異常檢測方法，應用于后臺服務器，包括：獲取電子價簽提供的價簽標識和導軌標簽掃描信息，并根據(jù)導軌標簽掃描信息，確定電子價簽的定位信息；根據(jù)價簽標識、定位信息以及價簽標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微震監(jiān)測技術領域，具體涉及一種基于SNR信號選擇的多通道微震事件自動分類方法，包括以下步驟：采用長短時窗比算法分割微震事件各通道信號的主體部分和噪聲部分；計算各通道信號的信噪比；按信噪比排序選取前N個通道；對選取的前N個通道重采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)融合的駕駛風格分類方法和裝置。該方法包括：獲取車輛在駕駛過程中的視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和運動模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)視覺模態(tài)數(shù)據(jù)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡，確定該車輛在駕駛過程中的空間特征，該空間特征用于指示該外部環(huán)境中的多個元素以及該車輛與該多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的風機齒輪箱異常監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括對風機齒輪箱的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，得到風機齒輪箱的多個特征數(shù)據(jù)；對每個特征數(shù)據(jù)進行重要性評價，并按照重要性由高到低的順序，選取多個目標特征數(shù)據(jù)形成特征數(shù)據(jù)集；將所述特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N智能垃圾分類箱管控方法，包括：將所述清洗數(shù)據(jù)集與垃圾箱布局基準信息進行邏輯校驗，若檢測到數(shù)據(jù)矛盾則觸發(fā)規(guī)則庫修正機制，生成整合數(shù)據(jù)集；對所述整合數(shù)據(jù)集執(zhí)行冗余字段刪除操作，同時融合氣象時序數(shù)據(jù)與垃圾箱分布數(shù)據(jù)，生成結構化特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信校驗實現(xiàn)方法、系統(tǒng)和網(wǎng)絡設備，該網(wǎng)絡設備包括可信校驗控制模塊、切換模塊和CPU模塊，在系統(tǒng)上電階段，可信校驗控制模塊和切換模塊上電，且保存啟動程序的存儲器掛載至可信校驗控制模塊。可信校驗控制模塊上電之后，讀取存儲器中的啟動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N公共客戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設備及存儲介質，該方法本申請無需復雜系統(tǒng)開發(fā)，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的抽取，并基于客戶數(shù)據(jù)所屬的業(yè)務子系統(tǒng)，對各個客戶數(shù)據(jù)添加標簽，并根據(jù)標簽，對客戶數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)隔離及訪問邊界劃分。將...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于BIM的定制家具智能拆單方法及系統(tǒng)。其中，通過提取復雜曲面家具BIM模型的幾何參數(shù)與空間連接關系，構建含曲率分布的結構化數(shù)據(jù)庫。基于實際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型，動態(tài)修正構件尺寸，并結合曲率適配與受力路徑生成應力分布數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCFC算法的旋轉機械葉片積灰趨勢預測方法，涉及機械設備領域，解決了旋轉機械葉片積灰趨勢預測方法存在預測效果不佳的問題，包括步驟S1：對處于每一個歷史監(jiān)測時段的旋轉機械葉片進行振動監(jiān)測，并獲取每一個歷史監(jiān)測時段所對應的葉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種換熱器溫度場分析方法、裝置、電子設備及車輛，涉及車輛技術領域，用于解決由于換熱器內部結構復雜難以對溫度場進行仿真計算的問題，包括：基于換熱器的內部結構，構建含多孔介質區(qū)域的換熱器簡化模型；對多孔介質區(qū)域進行網(wǎng)格劃分，得到多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高壓電纜接頭典型缺陷的仿真模型實時更新方法及系統(tǒng)，該方法包括設計高壓電纜接頭典型缺陷；建立實驗檢測平臺以及多物理場仿真模型，注入實際運行工程中的歷史運行數(shù)據(jù)和環(huán)境參量，分別獲得典型缺陷下電、熱、力真實信號以及仿真信號；基于真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種靜電加速器電場分布優(yōu)化方法、裝置及存儲介質，其中確定靜電加速器的全局變量參數(shù)；基于全局變量參數(shù)，構建靜電加速器的軸對稱幾何模型；初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值；基于軸對稱幾何模型，確定在初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值情況下，靜電加速器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電磁發(fā)射領域，具體涉及一種多級電磁線圈鳥體發(fā)射裝置關鍵發(fā)射性能多目標優(yōu)化方法。技術方案如下：包括如下步驟：步驟1：以第n級驅動線圈等效半徑、彈殼半徑和第n級驅動線圈初始電容電壓作為優(yōu)化變量，以鳥體在發(fā)射裝置出口處的發(fā)射速度最大化、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索的風電機組齒輪箱剩余壽命預測方法及系統(tǒng)，方法包括：采集齒輪箱的振動信號數(shù)據(jù)，基于振動信號數(shù)據(jù)構建振動數(shù)據(jù)集并進行預處理；基于預處理后的振動數(shù)據(jù)集，采用遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索技術，構建基于Transfo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及陣列天線技術領域，提供一種基于改進粒子群算法的稀疏陣列構型方法，建立稀疏陣列種群集合，其中，稀疏陣列種群集合包括：多個稀疏陣列種群，稀疏陣列種群由多個粒子陣元組成。獲取各個稀疏陣列種群對應的適應度函數(shù)。基于共生策略的改進粒子群算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種報表更新方法及裝置，涉及報表更新技術領域，主要目的在于提高報表更新的實時性，以實現(xiàn)客戶端及時使用到最新的報表數(shù)據(jù)；主要技術方案包括：若實時監(jiān)聽到報表系統(tǒng)相應的數(shù)據(jù)源中存在用于更新報表的報表更新數(shù)據(jù)，則確定報表更新數(shù)據(jù)在報表系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于TCN與GAN融合的汽車碰撞頭部加速度曲線預測系統(tǒng)和方法，包括述加速度數(shù)據(jù)生成模塊、深層時序特征提取模塊、端到端加速度曲線回歸模塊，并且結合了線學習機制、動態(tài)權重調整與自適應更新策略、基于模型性能監(jiān)控與回退機制進行更新。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種具有浮點協(xié)處理器的二值化網(wǎng)絡加速器及可編程控制方法，通過在片上集成浮點協(xié)處理器，顯著提升對額外浮點運算的支持能力。加速器采用三階段流水線架構，分別處理卷積前浮點運算、二值化卷積、卷積后浮點運算，各階段由專門的控制模塊協(xié)調，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的二次規(guī)劃任務求解方法及裝置，包括：獲取二次規(guī)劃任務，基于二次規(guī)劃任務確定約束類型，基于約束類型構建二次規(guī)劃問題；基于二次規(guī)劃問題構建殘差向量，并基于殘差向量構建標量值增益；基于標量值增益、二次規(guī)劃問題和激勵函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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