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          • 本公開涉及生物毒性檢測(cè)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于溞類生物心跳信號(hào)的生物毒性評(píng)價(jià)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取待測(cè)水樣作用下溞類生物的心跳信號(hào)特征,根據(jù)心跳信號(hào)特征在含不同污染物的待測(cè)水樣中的響應(yīng)特性,采用預(yù)先訓(xùn)練完成的生物毒性預(yù)測(cè)模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于逆向注意力機(jī)制的光纜浸水結(jié)冰狀態(tài)檢測(cè)方法,旨在提升光纜故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。該方法首先通過(guò)多種傳感器實(shí)時(shí)采集光纜運(yùn)行過(guò)程中的多參量數(shù)據(jù),包括但不限于溫度、濕度、機(jī)械應(yīng)力和電流等關(guān)鍵參數(shù)。隨后,利用逆向注意力機(jī)制對(duì)采集到...
          • 本發(fā)明提供一種基于腦電信號(hào)數(shù)據(jù)分類的飛行狀態(tài)監(jiān)測(cè)裝置及方法,涉及數(shù)據(jù)分類模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:腦電信號(hào)數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取模塊、圖序注意網(wǎng)絡(luò)模塊和狀態(tài)監(jiān)測(cè)與共享控制模塊。本發(fā)明通過(guò)整合空間域和時(shí)序域特征,結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)、...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能電網(wǎng)的邊緣計(jì)算安全優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于電網(wǎng)安全技術(shù)領(lǐng)域,所述方法:終端監(jiān)測(cè)設(shè)備通過(guò)LSTM模型對(duì)采集的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),判斷是否存在終端異常,而在存在終端異常時(shí)觸發(fā)本地模型增量訓(xùn)練,并對(duì)訓(xùn)練中的梯度變化進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種敲擊識(shí)別方法和車輛,該敲擊識(shí)別方法包括獲取用戶的當(dāng)前敲擊數(shù)據(jù);基于用戶的當(dāng)前敲擊數(shù)據(jù)和同一用戶的歷史敲擊數(shù)據(jù)集進(jìn)行敲擊識(shí)別,以獲取敲擊識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)能夠提高敲擊識(shí)別的準(zhǔn)確性,并且改善用戶的體驗(yàn)。
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N代碼保護(hù)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:將安卓系統(tǒng)的初始開源代碼存儲(chǔ)至本地,并獲取安卓系統(tǒng)提供的應(yīng)用程序編程接口API與初始開源代碼的第一映射關(guān)系;獲取與待開發(fā)的安卓應(yīng)用程序相關(guān)的待調(diào)用API并基于第一映射關(guān)系,...
          • 本發(fā)明涉及工程BIM技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于BIM數(shù)模驅(qū)動(dòng)的算量組價(jià)計(jì)碳一體化方法及系統(tǒng),方法包括在三維建模軟件中創(chuàng)建各專業(yè)三維模型;在三維模型中對(duì)每個(gè)構(gòu)件進(jìn)行構(gòu)件屬性定義,賦予構(gòu)件身份ID信息;將各專業(yè)三維模型在三維建模軟件中集成,并將B...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于BIM技術(shù)的軌道交通通信系統(tǒng)的拓?fù)渥陨膳c邏輯驗(yàn)證方法及系統(tǒng),涉及建模文件處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:利用通信設(shè)備的設(shè)備布置規(guī)則結(jié)合相關(guān)參數(shù)進(jìn)行拓?fù)溥壿嬺?yàn)證,以構(gòu)建通信系統(tǒng)三維模型,并通過(guò)設(shè)備布置規(guī)則對(duì)通信系統(tǒng)三維模型進(jìn)行判定優(yōu)化...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)字仿真技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種航空機(jī)載電靜液作動(dòng)器孿生使能技術(shù)驗(yàn)證平臺(tái),包括:上位機(jī)、仿真機(jī)和信號(hào)調(diào)理單元。上位機(jī)通過(guò)圖形化編程軟件搭建模型,并將其部署至仿真機(jī);仿真機(jī)根據(jù)設(shè)定參數(shù)實(shí)時(shí)運(yùn)行模型,產(chǎn)生信號(hào)輸出;信號(hào)調(diào)理單元對(duì)仿真機(jī)的信...
          • 本發(fā)明提供一種微納米金屬互連結(jié)構(gòu)的等效熱導(dǎo)率的獲取方法、獲取裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及半導(dǎo)體工業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法通過(guò)根據(jù)芯片設(shè)計(jì)版圖中微納米金屬互連結(jié)構(gòu)的幾何參數(shù),確定所述微納米金屬互連結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的物理參數(shù);根據(jù)所述微納米金屬互連結(jié)構(gòu)對(duì)...
          • 本發(fā)明提供一種基于傳熱?硬邊界耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高地溫隧道瞬態(tài)溫度場(chǎng)智能預(yù)測(cè)方法,涉及高地溫隧道防災(zāi)減災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建隧道高地溫傳熱模型,并設(shè)定基本條件,構(gòu)建物理傳熱方程,設(shè)定邊界條件同時(shí)進(jìn)行通風(fēng)模擬,獲取帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集和不帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明提供了一種多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化的自驅(qū)冶金車輛車輛輪軌磨耗降低方法,包括如下步驟:S1、對(duì)車輛和軌道進(jìn)行分析,確定現(xiàn)場(chǎng)車輪磨損變化情況;S2、采用子結(jié)構(gòu)導(dǎo)入的方法建立車輛的系統(tǒng)的多剛體動(dòng)力學(xué)模型,所述子結(jié)構(gòu)為輪對(duì);S3、得到仿真磨損變化情況;...
          • 本發(fā)明提供一種復(fù)雜腐蝕條件下的陰極保護(hù)系統(tǒng)電位分布模擬方法,屬于陰極保護(hù)的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用工作站采集陰極金屬在不同溶解氧、pH、溫度及應(yīng)力條件下的極化數(shù)據(jù);對(duì)極化數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),得到被保護(hù)金屬極化行為與溶解氧、pH、溫度及應(yīng)力...
          • 本申請(qǐng)涉及一種流域抗生素預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),方法通過(guò)利用目標(biāo)流域的流域多源異構(gòu)數(shù)據(jù)以及抗生素濃度采樣數(shù)據(jù),獲得目標(biāo)流域的抗生素濃度空間分布數(shù)據(jù),基于流域多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提高了抗生素濃度空間分布數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。進(jìn)一步地,基于訓(xùn)練...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高壓直流變壓子模塊的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法,根據(jù)仿真得到的多物理場(chǎng)分布結(jié)構(gòu),對(duì)子模塊的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,提高空間利用率,降低各物理場(chǎng)之間的相互影響,從而實(shí)現(xiàn)子模塊性能的全面提升,滿足高壓直流變壓器在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的高可靠性和高效運(yùn)行...
          • 本發(fā)明公開一種面向數(shù)字線程的元器件模型生成與自動(dòng)化解析方法,包括定義元器件模型的XML Schema元素結(jié)構(gòu)樹;將元器件關(guān)鍵信息填充至元器件模型的XML Schema元素結(jié)構(gòu)樹的各層級(jí)元素中,形成實(shí)例化的元器件XML模型,并進(jìn)行XSD驗(yàn)證;...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N文本分塊方法及電子設(shè)備,涉及文本分割技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)將目標(biāo)文檔按段落進(jìn)行劃分,得到多個(gè)初始段落組;利用預(yù)置的第一大語(yǔ)言模型,確定初始段落組中語(yǔ)義發(fā)生轉(zhuǎn)折的截?cái)喽温?;基于截?cái)喽温洌瑢?duì)初始段落組進(jìn)行重新劃分,得到多個(gè)目標(biāo)段落...
          • 本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),將獲取的待預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的關(guān)鍵特征組合的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測(cè)模型,得到風(fēng)電功率預(yù)測(cè)結(jié)果,目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測(cè)模型構(gòu)建包括:對(duì)獲取的氣象、風(fēng)機(jī)參數(shù)和風(fēng)機(jī)功率的目標(biāo)歷史時(shí)序數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開一種電動(dòng)汽車個(gè)體用戶充電需求預(yù)測(cè)方法及裝置,本方法基于社區(qū)內(nèi)EV用戶的充電行為數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及節(jié)假日數(shù)據(jù),構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集;通過(guò)多源數(shù)據(jù)預(yù)處理模型對(duì)所述多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗及標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得處理后多源數(shù)據(jù)集;通過(guò)雙層聚類模型對(duì)所述處理...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的水利水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng),包括如下步驟:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊,用于采集處理氣象數(shù)據(jù);水庫(kù)群數(shù)字孿生建模模塊,用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生水庫(kù)群仿真模型;未來(lái)狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊,用于預(yù)測(cè)水庫(kù)群未來(lái)狀態(tài)變化趨勢(shì);聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化模...
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