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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(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(shè)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)明提出了一種換熱器溫度場分析方法、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)雜難以對溫度場進(jìn)行仿真計算的問題，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)域的換熱器簡化模型；對多孔介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，得到多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PCFC算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法，涉及機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域，解決了旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法存在預(yù)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(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行振動監(jiān)測，并獲取每一個歷史監(jiān)測時段所對應(yīng)的葉...
								
            
							
            
							
						
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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(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。基于實際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型，動態(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?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)備及存儲介質(zhì)，該方法本申請無需復(fù)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(wù)子系統(tǒng)，對各個客戶數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽，并根據(jù)標(biāo)簽，對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離及訪問邊界劃分。將...
								
            
							
            
							
						
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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(luò)設(shè)備，該網(wǎng)絡(luò)設(shè)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?？尚判ｒ灴刂颇K上電之后，讀取存儲器中的啟動...
								
            
							
            
							
						
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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(zhǔn)信息進(jìn)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(jī)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(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)齒輪箱的多個特征數(shù)據(jù)；對每個特征數(shù)據(jù)進(jìn)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(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?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(luò)，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)明涉及微震監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)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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								      本發(fā)明公開了一種商品陳列異常檢測方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。商品陳列異常檢測方法，應(yīng)用于后臺服務(wù)器，包括：獲取電子價簽提供的價簽標(biāo)識和導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，并根據(jù)導(dǎo)軌標(biāo)簽掃描信息，確定電子價簽的定位信息；根據(jù)價簽標(biāo)識、定位信息以及價簽標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進(jìn)時變數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的軸承故障診斷方法，步驟為：采集軸承的振動加速度信號；構(gòu)造不同階數(shù)的改進(jìn)時變結(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；對采集的振動加速度信號進(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；從得到的數(shù)學(xué)形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向高階結(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)督輻射源個體識別方法，以輻射源信號的結(jié)構(gòu)化切片為基礎(chǔ)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測，并通過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、參數(shù)更新和截流控制等步驟。本發(fā)明能夠在短時間內(nèi)預(yù)測出那些測定過程較慢的水質(zhì)參數(shù)，從而加快對水質(zhì)變化的監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于包括不確定類別維度的半監(jiān)督輻射源個體識別方法，在原始信號預(yù)處理基礎(chǔ)上，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本切片進(jìn)行特征提取與分類預(yù)測，結(jié)合動態(tài)偽標(biāo)簽機(jī)制實現(xiàn)對大規(guī)模無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的有效利用，通過利用部分已知類別樣本引導(dǎo)無標(biāo)簽樣本的識別過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開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：通過對先驗分布采樣M個參數(shù)樣本，采用正向模型對M個參數(shù)樣本模擬觀測并采樣噪聲以得到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，得到M個參數(shù)預(yù)測值，根據(jù)M個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種球外部高程異常計算模型改化方法，屬于測繪技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有模型當(dāng)計算點無限接近球面數(shù)據(jù)網(wǎng)格點時，計算模型的積分核函數(shù)會發(fā)生奇異，導(dǎo)致計算結(jié)果失效的問題，方法包括基于Bjerhammar邊值理論和Stokes?Helmert...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種地址解析方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，精準(zhǔn)識別到興趣點、門牌、電話和用戶名這四個元素，提升地址構(gòu)建的效率和準(zhǔn)確率，進(jìn)一步保障配送效率，降低發(fā)生配送錯誤的風(fēng)險。所述方法包括：確定待解析地址信息...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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