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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      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)溫度場智能預(yù)測方法，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...
								
            
							
            
							
						
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								      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、對車輛和軌道進(jìn)行分析，確定現(xiàn)場車輪磨損變化情況；S2、采用子結(jié)構(gòu)導(dǎo)入的方法建立車輛的系統(tǒng)的多剛體動力學(xué)模型，所述子結(jié)構(gòu)為輪對；S3、得到仿真磨損變化情況；...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種流域抗生素預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)，方法通過利用目標(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N高壓直流變壓子模塊的結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化方法，根據(jù)仿真得到的多物理場分布結(jié)構(gòu)，對子模塊的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，提高空間利用率，降低各物理場之間的相互影響，從而實現(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)用場景下的高可靠性和高效運(yùn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      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)樹的各層級元素中，形成實例化的元器件XML模型，并進(jìn)行XSD驗證；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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。該方法通過將目標(biāo)文檔按段落進(jìn)行劃分，得到多個初始段落組；利用預(yù)置的第一大語言模型，確定初始段落組中語義發(fā)生轉(zhuǎn)折的截斷段落；基于截斷段落，對初始段落組進(jìn)行重新劃分，得到多個目標(biāo)段落...
								
            
							
            
							
						
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								      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)測方法及系統(tǒng)，將獲取的待預(yù)測風(fēng)機(jī)的關(guān)鍵特征組合的實時數(shù)據(jù)輸入目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測模型，得到風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果，目標(biāo)風(fēng)電功率雙層預(yù)測模型構(gòu)建包括：對獲取的氣象、風(fēng)機(jī)參數(shù)和風(fēng)機(jī)功率的目標(biāo)歷史時序數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種電動汽車個體用戶充電需求預(yù)測方法及裝置，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；通過多源數(shù)據(jù)預(yù)處理模型對所述多源數(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；通過雙層聚類模型對所述處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的水利水庫群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括如下步驟：實時數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于采集處理氣象數(shù)據(jù)；水庫群數(shù)字孿生建模模塊，用于構(gòu)建動態(tài)數(shù)字孿生水庫群仿真模型；未來狀態(tài)預(yù)測模塊，用于預(yù)測水庫群未來狀態(tài)變化趨勢；聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評估技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評估方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過獲取城市軌道交通數(shù)據(jù)的覆蓋范圍的人口數(shù)據(jù)和各區(qū)域人口數(shù)據(jù)，結(jié)合城市軌道交通評估預(yù)測模型預(yù)測獲取第三軌道影響數(shù)據(jù)和第四軌道影響數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)可視數(shù)據(jù)的電能質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)電能評估技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集電氣運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)及負(fù)荷特性數(shù)據(jù)，經(jīng)時空對齊生成動態(tài)可視數(shù)據(jù)集。利用小波變換提取電壓暫降特征，結(jié)合LSTM挖掘諧波時序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種消防設(shè)備運(yùn)行狀況智能監(jiān)測系統(tǒng)，涉及消防設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測領(lǐng)域，包括：狀態(tài)偏差獲取單元，用于獲取消防設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，結(jié)合排熵法分析消防設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)特征，并與正常運(yùn)行狀態(tài)特征進(jìn)行對比獲取狀態(tài)偏差；失效概率預(yù)測單元，用于基于狀態(tài)偏差劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種店鋪資源的規(guī)劃方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息；提取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息中的店鋪選址綜合分值；若店鋪選址綜合分值大于等于預(yù)設(shè)第一分值，則將店鋪選址對應(yīng)的位置信息進(jìn)行標(biāo)識，得到標(biāo)識位置；若店鋪選址綜合分值...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N邊緣增強(qiáng)方法、圖像形成作業(yè)方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括：首先根據(jù)原始圖像對應(yīng)的邊緣圖像，確定邊緣直方圖；然后，根據(jù)邊緣直方圖，確定邊緣目標(biāo)閾值；最后，根據(jù)邊緣目標(biāo)閾值，確定邊緣二值化圖像數(shù)據(jù)。可理解，根據(jù)邊緣直方圖的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種游離皮瓣移植術(shù)的創(chuàng)面?zhèn)槌曉u估方法，包括：對獲取的超聲灰度圖像進(jìn)行分塊處理得到各個增強(qiáng)分析待選分塊，分塊處理有助于提升脂肪區(qū)域與水腫區(qū)域的對比度；通過脂肪特征篩選參數(shù)進(jìn)行篩選得到若干個增強(qiáng)分析目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于缺陷檢測的系統(tǒng)、設(shè)備、方法及機(jī)器可讀存儲介質(zhì)。該系統(tǒng)包括：圖像獲取模塊用于獲取被測物體表面的原始圖像；圖像切片模塊用于對原始圖像進(jìn)行切片處理得到多個切片圖像；預(yù)構(gòu)建的缺陷檢測模型用于對各切片圖像進(jìn)行推理得到對應(yīng)的局部缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及汽車智能控制技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種高程預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，旨在準(zhǔn)確預(yù)測車輛輪胎的高程信息。所述方法包括：通過第一深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)雙目相機(jī)獲取的待檢測場景圖像得到對應(yīng)的視差圖；根據(jù)所述視差圖以及所述雙目相機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供三維數(shù)字人流媒體質(zhì)量評估方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。將數(shù)字人模型轉(zhuǎn)換為數(shù)字人流媒體進(jìn)行展示，獲取表面特征評分，基于交互動作序列控制對應(yīng)的數(shù)字人模型進(jìn)行交互生成第一評估流媒體，獲取動作執(zhí)行評分和交互效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛實結(jié)合的互動社交系統(tǒng)及實現(xiàn)方法，該方法包括：接收用戶上傳的正面人像圖像，基于預(yù)設(shè)的圖像生成模型及微調(diào)模型，生成用戶的定制化2D卡通風(fēng)格圖像；根據(jù)所述2D卡通風(fēng)格圖像，通過三維重建技術(shù)生成對應(yīng)的3D卡通數(shù)字人模型；將所述3D...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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