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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)了一種光電?雷達(dá)時(shí)空協(xié)同的脈沖路由識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效融合與利用，達(dá)到了在模態(tài)部分缺失或受干擾時(shí)仍能準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)的效果。與現(xiàn)有方法相比，該方法可以應(yīng)用于模態(tài)缺失的情況，適用場(chǎng)景更廣。時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多模態(tài)融合的標(biāo)準(zhǔn)化檢測(cè)結(jié)果校準(zhǔn)方法，包括，通過(guò)對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度時(shí)空同步與標(biāo)準(zhǔn)化，利用時(shí)間戳對(duì)齊、互相關(guān)函數(shù)及IMU動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，通過(guò)采用局部異常因子算法結(jié)合動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整，并利用多模態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電動(dòng)汽車(chē)電池管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)電動(dòng)汽車(chē)電池狀態(tài)預(yù)測(cè)與智能充電方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、電池單體關(guān)系圖構(gòu)建；S2、基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的SOC/SOH聯(lián)合預(yù)測(cè)；S3、自適應(yīng)充電策略生成；S4、自適...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為觸頭機(jī)械磨損及故障診斷系統(tǒng)，觸頭機(jī)械磨損及故障診斷系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、磨損診斷模塊、接觸面檢測(cè)模塊、緩沖判定模塊、復(fù)合診斷模塊。本發(fā)明中，通過(guò)三相分閘時(shí)間序列、電阻瞬時(shí)值、壓力信號(hào)與沖擊波包絡(luò)按毫秒級(jí)時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及社區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種應(yīng)用于智慧養(yǎng)老社區(qū)的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括步驟：獲取原始健康數(shù)據(jù)，并將原始健康數(shù)據(jù)預(yù)處理為健康數(shù)據(jù)記錄；將健康數(shù)據(jù)記錄劃分出多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并計(jì)算各個(gè)數(shù)據(jù)塊的哈希值；以數(shù)據(jù)塊的哈希值建立或增...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于洗牌差分隱私的矩陣分解推薦方法，包括：獲取用戶(hù)與項(xiàng)目之間的交互數(shù)據(jù)集，并將其輸入至矩陣分解推薦模型中進(jìn)行處理，得到對(duì)用戶(hù)的項(xiàng)目推薦結(jié)果；還包括訓(xùn)練得到矩陣分解推薦模型：在服務(wù)端預(yù)處理模型信息；根據(jù)預(yù)處理好的模型信息在用戶(hù)端計(jì)算用戶(hù)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核燃料組件有限元分析自動(dòng)建模方法，屬于數(shù)字模型處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取初始幾何模型后，進(jìn)行預(yù)處理、抽殼操作，并識(shí)別接觸特征和焊點(diǎn)特征。再根據(jù)接觸特征和焊點(diǎn)特征，對(duì)核燃料組件的有限元模型進(jìn)行接觸特征和焊點(diǎn)特征的自動(dòng)創(chuàng)建。基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的蛋雞類(lèi)養(yǎng)殖模擬系統(tǒng)，涉及智能養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集單元，用于獲取多維狀態(tài)參數(shù)，并輸出至生物狀態(tài)量化單元；生物狀態(tài)量化單元，用于解算出個(gè)體代謝率指數(shù)與群體聚集熵；時(shí)滯特征分析單元，用于量化并生成生物響應(yīng)時(shí)滯復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)值仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及三維元胞自動(dòng)機(jī)與有限元耦合的鋼板腐蝕數(shù)值仿真方法，本發(fā)明通過(guò)初始仿真數(shù)據(jù)分析不同時(shí)刻下每個(gè)元胞網(wǎng)格區(qū)域的初始腐蝕速度和初始腐蝕程度，設(shè)置有限元網(wǎng)格分解的單位元尺寸，將元胞網(wǎng)格區(qū)域劃分為多個(gè)單位元區(qū)域，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的超透鏡逆設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，具體包括以下步驟：步驟一：構(gòu)建納米結(jié)構(gòu)庫(kù)，將納米結(jié)構(gòu)庫(kù)中的納米環(huán)結(jié)構(gòu)排列在三維矩陣迷宮中；步驟二：建立物理信息多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架：將三維矩陣迷宮劃分為多個(gè)二維迷宮切片；設(shè)置多個(gè)智能體分別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混聯(lián)礦用電鏟的設(shè)計(jì)方法及裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)礦用電鏟的運(yùn)動(dòng)特性和自由度需求，基于旋量理論對(duì)礦用電鏟進(jìn)行型綜合，確定礦用電鏟的多個(gè)備選構(gòu)型；對(duì)多個(gè)備選構(gòu)型的礦用電鏟進(jìn)行離散元仿真，分別確定多個(gè)備選構(gòu)型的礦用電鏟的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于分布式水文模型的凍土冰融水徑流定量分析方法。所述方法包括：將目標(biāo)區(qū)域中的土壤劃分為至少一個(gè)土層，并構(gòu)建各土層對(duì)應(yīng)的固態(tài)冰質(zhì)量參數(shù)；針對(duì)任一土層，根據(jù)土層所在的位置確定土層對(duì)應(yīng)的水分遷移路徑，并根據(jù)土層中固態(tài)冰和融化水之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于分布式水文模型的融雪徑流定量分析方法。所述方法包括：基于預(yù)設(shè)分布式水文模型、預(yù)設(shè)水文循環(huán)過(guò)程和子流域的各水文結(jié)構(gòu)分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)融雪運(yùn)動(dòng)路徑，確定各所述目標(biāo)融雪運(yùn)動(dòng)路徑的各水文結(jié)構(gòu)在當(dāng)前時(shí)刻的融雪水量；基于所述融雪水量，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種落石沖擊下逃生系統(tǒng)力學(xué)特征數(shù)值模擬方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，具體步驟包括：搭建耦合有限元模型；仿真兩種工況，采集落石參數(shù)組合，獲取力學(xué)特征參數(shù)及空間縮減量；篩選沖擊框架工況為基準(zhǔn)工況，結(jié)合參數(shù)敏感度和相關(guān)性分析，篩選主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于壓力容器結(jié)構(gòu)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種壓力容器變形行為快速分析的智能縮減基有限元方法。本發(fā)明采用縮減基方法對(duì)有限元法進(jìn)行改進(jìn)，發(fā)展了在線和離線相結(jié)合的求解方式，在預(yù)先設(shè)定好結(jié)構(gòu)尺寸、載荷類(lèi)型和大小、材料屬性等設(shè)計(jì)參數(shù)后，先采用離線求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于有限元軟件的多坯型連鑄方坯粗軋孔型系統(tǒng)優(yōu)化方法，涉及軋鋼鑄造技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于金屬秒流量相等原理，建立不同斷面坯型軋制時(shí)體積流量動(dòng)態(tài)平衡的數(shù)字模型，量化方坯粗軋變形規(guī)律；利用有限元仿真模型進(jìn)行多坯型切換的孔型建模，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Vine Copula的襟翼機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對(duì)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛?cè)狁詈戏抡妫ㄟ^(guò)應(yīng)力分布情況識(shí)別運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行應(yīng)力危險(xiǎn)區(qū)域、變形危險(xiǎn)區(qū)域以及卡滯危險(xiǎn)區(qū)域，根據(jù)動(dòng)態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結(jié)構(gòu)失效判據(jù)：時(shí)變應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的鉆井參數(shù)智能實(shí)時(shí)優(yōu)化方法，屬于鉆井優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)是：包括以下步驟：步驟一：鉆速預(yù)測(cè)模型構(gòu)建；步驟二：決策過(guò)程建模，決策過(guò)程為選擇一組參數(shù)組合
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：隨機(jī)生成多個(gè)膜系參數(shù)矩陣，并將多個(gè)所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群，其中，所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個(gè)膜層對(duì)應(yīng)的材質(zhì)類(lèi)型和厚度構(gòu)建得到；基于兩階段進(jìn)化的不平衡多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模擬加速方法，其中機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)具體采用傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)；該方法包括如下步驟：構(gòu)建滲流參數(shù)場(chǎng)的流動(dòng)等效數(shù)學(xué)模型；設(shè)計(jì)基于傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)的流動(dòng)等效模擬加速方法；設(shè)計(jì)基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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