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								      本發(fā)明屬于電磁發(fā)射領(lǐng)域，具體涉及一種多級(jí)電磁線圈鳥(niǎo)體發(fā)射裝置關(guān)鍵發(fā)射性能多目標(biāo)優(yōu)化方法。技術(shù)方案如下：包括如下步驟：步驟1：以第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈等效半徑、彈殼半徑和第n級(jí)驅(qū)動(dòng)線圈初始電容電壓作為優(yōu)化變量，以鳥(niǎo)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)明涉及一種靜電加速器電場(chǎng)分布優(yōu)化方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，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(gòu)建靜電加速器的軸對(duì)稱幾何模型；初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值；基于軸對(duì)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)明公開(kāi)了一種高壓電纜接頭典型缺陷的仿真模型實(shí)時(shí)更新方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)計(jì)高壓電纜接頭典型缺陷；建立實(shí)驗(yàn)檢測(cè)平臺(tái)以及多物理場(chǎng)仿真模型，注入實(shí)際運(yùn)行工程中的歷史運(yùn)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(shí)信號(hào)以及仿真信號(hào)；基于真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種換熱器溫度場(chǎng)分析方法、裝置、電子設(shè)備及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，用于解決由于換熱器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜難以對(duì)溫度場(chǎng)進(jìn)行仿真計(jì)算的問(wèn)題，包括：基于換熱器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，構(gòu)建含多孔介質(zhì)區(qū)域的換熱器簡(jiǎn)化模型；對(duì)多孔介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于PCFC算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，涉及機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域，解決了旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法存在預(yù)測(cè)效果不佳的問(wèn)題，包括步驟S1：對(duì)處于每一個(gè)歷史監(jiān)測(cè)時(shí)段的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)，并獲取每一個(gè)歷史監(jiān)測(cè)時(shí)段所對(duì)應(yīng)的葉...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(guò)提取復(fù)雜曲面家具BIM模型的幾何參數(shù)與空間連接關(guān)系，構(gòu)建含曲率分布的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。基于實(shí)際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型，動(dòng)態(tài)修正構(gòu)件尺寸，并結(jié)合曲率適配與受力路徑生成應(yīng)力分布數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N公共客戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法本申請(qǐng)無(wú)需復(fù)雜系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺(tái)實(shí)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(wù)子系統(tǒng)，對(duì)各個(gè)客戶數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，并根據(jù)標(biāo)簽，對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離及訪問(wèn)邊界劃分。將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種可信校驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括可信校驗(yàn)控制模塊、切換模塊和CPU模塊，在系統(tǒng)上電階段，可信校驗(yàn)控制模塊和切換模塊上電，且保存啟動(dòng)程序的存儲(chǔ)器掛載至可信校驗(yàn)控制模塊。可信校驗(yàn)控制模塊上電之后，讀取存儲(chǔ)器中的啟動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?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(zhǔn)信息進(jìn)行邏輯校驗(yàn)，若檢測(cè)到數(shù)據(jù)矛盾則觸發(fā)規(guī)則庫(kù)修正機(jī)制，生成整合數(shù)據(jù)集；對(duì)所述整合數(shù)據(jù)集執(zhí)行冗余字段刪除操作，同時(shí)融合氣象時(shí)序數(shù)據(jù)與垃圾箱分布數(shù)據(jù)，生成結(jié)構(gòu)化特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的風(fēng)機(jī)齒輪箱異常監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到風(fēng)機(jī)齒輪箱的多個(gè)特征數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性評(píng)價(jià)，并按照重要性由高到低的順序，選取多個(gè)目標(biāo)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(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)融合的駕駛風(fēng)格分類方法和裝置。該方法包括：獲取車輛在駕駛過(guò)程中的視覺(jué)模態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)視覺(jué)模態(tài)數(shù)據(jù)和第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定該車輛在駕駛過(guò)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(gè)元素以及該車輛與該多個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及微震監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于SNR信號(hào)選擇的多通道微震事件自動(dòng)分類方法，包括以下步驟：采用長(zhǎng)短時(shí)窗比算法分割微震事件各通道信號(hào)的主體部分和噪聲部分；計(jì)算各通道信號(hào)的信噪比；按信噪比排序選取前N個(gè)通道；對(duì)選取的前N個(gè)通道重采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種商品陳列異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。商品陳列異常檢測(cè)方法，應(yīng)用于后臺(tái)服務(wù)器，包括：獲取電子價(jià)簽提供的價(jià)簽標(biāo)識(shí)和導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，并根據(jù)導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，確定電子價(jià)簽的定位信息；根據(jù)價(jià)簽標(biāo)識(shí)、定位信息以及價(jià)簽標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)時(shí)變數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的軸承故障診斷方法，步驟為：采集軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)；構(gòu)造不同階數(shù)的改進(jìn)時(shí)變結(jié)構(gòu)元素；確定性能優(yōu)異的數(shù)學(xué)乘積形態(tài)學(xué)算子；對(duì)采集的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理，得到一系列數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波信號(hào)；從得到的數(shù)學(xué)形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了面向高階結(jié)構(gòu)相似性和標(biāo)簽相關(guān)性的跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)方法，將跨模態(tài)信息輸入聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，同時(shí)學(xué)習(xí)樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性、一致性潛在表示和哈希碼，最終生成能夠充分保留樣本間的高階相似性結(jié)構(gòu)信息和標(biāo)簽相關(guān)性的離散哈希碼；學(xué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多輪聚類與偽標(biāo)簽更新的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，以輻射源信號(hào)的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測(cè)，并通過(guò)多輪變化軌跡聚類與偽標(biāo)簽穩(wěn)定性判斷機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)定偽標(biāo)簽生成的觸發(fā)條件為訓(xùn)練損失的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明本發(fā)明屬于市政和環(huán)境工程領(lǐng)域，涉及一種溢流污染快速響應(yīng)的控制方法，具體包括初始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)出那些測(cè)定過(guò)程較慢的水質(zhì)參數(shù)，從而加快對(duì)水質(zhì)變化的監(jiān)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于包括不確定類別維度的半監(jiān)督輻射源個(gè)體識(shí)別方法，在原始信號(hào)預(yù)處理基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本切片進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測(cè)，結(jié)合動(dòng)態(tài)偽標(biāo)簽機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的有效利用，通過(guò)利用部分已知類別樣本引導(dǎo)無(wú)標(biāo)簽樣本的識(shí)別過(guò)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種遙感反演的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：通過(guò)對(duì)先驗(yàn)分布采樣M個(gè)參數(shù)樣本，采用正向模型對(duì)M個(gè)參數(shù)樣本模擬觀測(cè)并采樣噪聲以得到M組目標(biāo)數(shù)據(jù)，將M組目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到M個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)值，根據(jù)M個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種球外部高程異常計(jì)算模型改化方法，屬于測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有模型當(dāng)計(jì)算點(diǎn)無(wú)限接近球面數(shù)據(jù)網(wǎng)格點(diǎn)時(shí)，計(jì)算模型的積分核函數(shù)會(huì)發(fā)生奇異，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果失效的問(wèn)題，方法包括基于Bjerhammar邊值理論和Stokes?Helmert...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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