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								      本發(fā)明提出了一種隧道掘進機的掘進速度預(yù)測方法、系統(tǒng)和設(shè)備，該方法包括：獲取影響掘進速度的掘進狀態(tài)參數(shù)初始樣本數(shù)據(jù)；對掘進狀態(tài)參數(shù)初始樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理后得到掘進狀態(tài)參數(shù)樣本數(shù)據(jù)，計算各掘進狀態(tài)參數(shù)的客觀權(quán)重，利用客觀權(quán)重選擇出不少于預(yù)設(shè)數(shù)量的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供了一種基于混合特征挖掘與聚類的氣動數(shù)據(jù)智能分析方法及裝置，其中，方法包括：對風(fēng)洞歷史數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在標(biāo)準(zhǔn)化處理后，將所述風(fēng)洞歷史數(shù)據(jù)按長度進行分類，并對每一類別的風(fēng)洞歷史數(shù)據(jù)分別進行歸一化操作；基于所述風(fēng)洞歷史數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種浸沒式噴射推進器多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法，屬于多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域；方法步驟包括：根據(jù)流量、揚程及功率設(shè)計指標(biāo)確定轉(zhuǎn)子葉片直徑及轉(zhuǎn)子與定子葉片數(shù)目；調(diào)整轉(zhuǎn)子與定子葉片的翼型、扭轉(zhuǎn)角度、厚度及前緣尾緣角度；以轉(zhuǎn)子出口切向速度分量為輸入?yún)?shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例涉及一種讀卡方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及系統(tǒng)，其中，該方法包括：在讀卡設(shè)備處于監(jiān)聽模式的情況下，監(jiān)聽被讀卡設(shè)備發(fā)出的射頻信號；檢測射頻信號是否為讀卡觸發(fā)信號，其中，讀卡觸發(fā)信號用于使讀卡設(shè)備進入讀取模式，讀卡設(shè)備在監(jiān)聽模式下的功耗小...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向電力設(shè)備的多模態(tài)掃描槍及其工作方法，涉及電力巡檢與管理技術(shù)領(lǐng)域，包括掃描槍本體及其上設(shè)置的多種硬件模塊，包括：多模態(tài)掃描模塊，包括用于掃描并識別條碼的光電傳感器模組、用于捕捉目標(biāo)區(qū)域圖像的圖像采集單元，以及用于生成可調(diào)十...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于長江流域知識注入的大語言模型構(gòu)建方法，涉及人工智能技術(shù)與水文知識管理領(lǐng)域，方法包括：獲取長江流域數(shù)據(jù)，構(gòu)建長江領(lǐng)域的知識語料庫；通過知識語料庫，構(gòu)建覆蓋長江領(lǐng)域的指令數(shù)據(jù)集；基于知識語料庫，對GLM?4?9B大語言模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無損監(jiān)測的草地利用閾值確定方法，屬于生態(tài)管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：S1、構(gòu)建草地地上生物量無損測定模型；S2、根據(jù)地上生物量無損測定模型反演待測草地的地上生物量；S3、根據(jù)反演得到的地上生物量，對各樣地的地上生物量按不同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及流程工業(yè)設(shè)備生產(chǎn)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于案例推理和模糊聚類的干熄焦生產(chǎn)關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測方法，包括將模糊C均值算法引入案例推理過程，對案例庫進行聚類，建立基于案例推理關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測模型，依據(jù)反應(yīng)機理和實際數(shù)據(jù)分析，確定影響預(yù)測目標(biāo)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機與停機坪智能配準(zhǔn)的物流配送系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)中頂部開放式停機坪設(shè)置在箱體的頂部，內(nèi)部功能區(qū)設(shè)置在箱體的內(nèi)部，外部騎手取貨區(qū)設(shè)置在箱體的一側(cè)壁。本發(fā)明結(jié)合紅外信標(biāo)+RTK基站定位系統(tǒng)，實現(xiàn)物流箱通過物流箱接收孔洞精準(zhǔn)降...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種雙向充電站能源管理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括：根據(jù)預(yù)設(shè)置的參數(shù)構(gòu)建三層博弈模型，所述三層博弈模型用于輸出不同階段的能源管理策略；所述不同階段的能源管理策略包括：第一階段的雙向充電站參與策略、第二階段的雙向充電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力價格預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于隨機森林算法的電力價格預(yù)測方法，包括：基于采集的全網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)、新能源負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)、聯(lián)絡(luò)線計劃數(shù)據(jù)、必停機組數(shù)據(jù)、必開機組數(shù)據(jù)、節(jié)假日標(biāo)志數(shù)據(jù)、檢修總?cè)萘繑?shù)據(jù)以及歷史日前電價數(shù)據(jù)生成第一特征數(shù)據(jù)集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種樓宇租賃后臺數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括登錄系統(tǒng)模塊，提供用戶進入系統(tǒng)的入口，樓宇基本信息管理模塊，含有樓宇信息錄入子模塊、樓宇信息查詢與修改子模塊及樓宇狀態(tài)管理子模塊，分別用于信息錄入、查詢修改與狀態(tài)跟蹤，租賃業(yè)務(wù)管理模塊，通過租金動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電子顯示面板的缺陷檢測方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待測顯示面板的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到顯示面板的缺陷區(qū)域的位置和類型；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和檢測頭，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種葉型輪廓線的求解方法和裝置，其包括：獲取葉片的球心點云數(shù)據(jù)集，球心點云數(shù)據(jù)集包括多個球心點云數(shù)據(jù)；分別對各球心點云數(shù)據(jù)進行降維處理，得到每個球心點云數(shù)據(jù)所對應(yīng)的二維截面圓數(shù)據(jù)，二維截面圓數(shù)據(jù)與二維截面圓對應(yīng)；分別對多個二維截...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種水稻田壟邊界線檢測方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)自動化技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集水田環(huán)境的RGB圖像和深度信息；對RGB圖像和深度信息進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)，分別提取RGB特征和深度三維特征，并將RGB特征與深度三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的視覺識別防漏針方法及其系統(tǒng)。其中，所述方法包括：獲取施針區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，預(yù)處理后得到歸一化后的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的Faster R?CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取針具在圖像中的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，得到針具的位置以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)控加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種航空結(jié)構(gòu)件模鍛件余量快速分配方法。該方法基于ICP算法，在初始加工坐標(biāo)系下完成模鍛件理論外形輪廓點集中各輪廓點對應(yīng)的模鍛件毛坯實際位置測量，形成實際位置點集；之后不斷以小步距迭代更新初始加工坐標(biāo)系姿態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于雙置信度閾值的人機協(xié)同目標(biāo)智能判讀方法，包括以下步驟：利用目標(biāo)檢測模型，對輸入數(shù)據(jù)進行檢測，輸出檢測結(jié)果，所述檢測結(jié)果包括每個目標(biāo)的預(yù)測邊界框、類別和置信度；根據(jù)設(shè)定的雙置信度閾值x1和x2...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括對切割完成的熱敏標(biāo)簽紙進行圖像采集，得到熱敏標(biāo)簽紙圖像；對熱敏標(biāo)簽紙圖像進行加強處理，得到熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)；基于熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于廣域網(wǎng)狀樹突神經(jīng)元模型的水果圖像分類方法，該方法通過并行1×1、3×3、5×5卷積與池化分支實現(xiàn)多尺度特征提取，經(jīng)融合卷積、LeCunTanh激活與批量歸一化后，結(jié)合全局平均池化和輕量級前饋網(wǎng)絡(luò)生成特征表示，并借助動態(tài)樹...
								
            
							
            
							
						
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