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          • 本發明公開了一種基于深度學習的建筑結構抗震韌性優化方法及系統,涉及抗震韌性優化技術領域,該系統運行中,部署傳感網絡,采集建筑結構震動過程中的多維動態響應參數,對采集的參數集進行預處理與滑動窗口特征化,對輸入張量TXF進行編碼,提取深層時空耦...
          • 本發明提供了一種基于機器學習的電力設備仿真分析系統,系統包括數據采集模塊、數據處理模塊、電力設備仿真模塊和故障分析模塊;通過融合電?熱耦合建模、正交基降階分析與組件化ROM拼裝,構建快速仿真模型,顯著提升電力設備在復雜工況下的建模效率與響應...
          • 本發明屬于深海采礦技術領域,公開一種深海礦區羽流流變動力學特性的量化方法,采用室內試驗的方法,通過制備目標研究區的樣品并進行物理性質測試,然后對測試樣品進行羽流流變測試,獲取一定剪切速率范圍內的剪切強度及動力粘度的變化規律,最后依據不同流變...
          • 本發明提供一種春融期動力?融化作用下臟污道床病害仿真分析方法,涉及道床病害仿真技術領域,包括:采集春融期逐時溫度、列車經過前后監測點的沉降增量及動荷載參數,獲取臟污特性和力學性能參數,確定實際凍融循環次數與臨界凍融循環次數,計算凍融損傷累積...
          • 本發明適用于汽車吸能結構領域,提供了一種薄壁管斜壓穩定性定量表征方法,所述方法包括:分段n值的確定,將薄壁管分為n段;失穩行為的定量表征建立;臨界失穩角數據集的建立;失穩預測模型的構建。本發明采用量化指標及其閾值的表達形式來精確判斷斜壓失穩...
          • 本發明公開了一種導管架平臺剩余壽命評估方法、裝置、介質和設備,涉及海洋平臺結構安全評定技術領域。包括:建立導管架平臺結構的多保真度數字模型;識別整體有限元模型的海洋環境載荷;基于實測加速度數據對整體有限元模型的邊界條件進行修正,得到整體修正...
          • 本申請提供一種電芯的排氣分析方法、裝置、存儲介質和程序產品,涉及仿真技術領域。排氣分析方法包括:獲取電芯在熱失控過程中裸電芯的產氣狀態數據;將產氣狀態數據輸入至裸電芯的三維模型,預測裸電芯兩端的排氣狀態隨時間變化數據,三維模型基于裸電芯的尺...
          • 本公開提供可穿戴式頭盔的設計方法、應用于可穿戴式頭盔的經顱磁刺激TMS線圈的調控方法以及相關設備,包括:基于頭部影像數據,計算腦網絡靶點;計算TMS線圈的頭皮調控靶點;計算個體頭模型;基于個體頭模型,計算腦電傳感器的位點、功能近紅外光源的位...
          • 本發明公開了一種引入長輸熱源的供熱系統規劃設計及優化運行方法,包括:獲取供暖季要引入供熱系統的長輸熱源基本數據,并分析長輸熱源引入后現有供熱系統熱網的運行方式變化和動態特性變化;結合供暖季的外部供熱業態演變數據,對多種熱網規劃設計方案進行定...
          • 本發明公開了一種電纜敷設施工路徑優化系統,涉及電氣工程設計技術領域,包括數據采集模塊,用于采集電纜敷設相關的基礎數據,包括施工現場各網格點的平面坐標和高程數據、高程影響系數、相鄰網格點間的敷設成本和施工難度系數,數據處理模塊,用于將基礎數據...
          • 本發明實施例提供一種知識和數據耦合驅動的鉆完井液設計專家系統,屬于石油工業的儲層保護技術領域,該系統包括:總表皮系數計算模塊:用于計算目標井的總表皮系數;優化模塊:用于在所述目標井的總表皮系數小于等于0時,判定所述目標井對應的鉆井液和完井液...
          • 本發明公開了一種基于時空隱私保護的數據補全方法,涉及數據補全技術領域,包括:獲取待補全的時空數據,將待補全的時空數據進行混淆,獲得混淆后的時空數據映射到三維希爾伯特曲線上,每個位置分配一個唯一的希爾伯特值,構建位置隱私集合;將所述位置隱私集...
          • 本申請涉及一種基于區塊鏈的校園欺凌防控方法、系統、設備及存儲介質。該方法包括:校園欺凌防控系統部署有去中心化網絡,去中心化網絡至少包括一個主節點和N個副節點,響應于校園欺凌防控請求,將校園欺凌防控請求中攜帶的身份信息和提問內容加密寫入區塊鏈...
          • 一種基于深度學習的電力數據泄露識別方法及系統,該方法包括:S1.生成差分隱私標注用電數據集;S2.基于小波包分解與互信息篩選對差分隱私標注用電數據集進行特征映射,獲得多尺度關鍵特征張量;S3.將多尺度關鍵特征張量置入魚鷹優化算法引擎,完成局...
          • 本申請涉及電纜接頭老化預測技術領域,具體提供了一種配電網電纜接頭老化預測方法及系統,該方法包括步驟:獲取待預測電纜接頭的多模態運行數據、接頭類型信息和運行工況信息;基于預設老化特征提取規則對多模態運行數據中不同模態的運行數據進行老化特征提取...
          • 本發明提供了一種基于神經網絡的結構實時分析方法與系統,應用于數據處理技術領域。本申請對制造場景數據中的結構特征進行預處理與特征提取,生成特征分析數據;基于神經網絡模型對汽車結構進行實時分析,生成實時分析特征參數;基于動態閾值算法對相鄰幀結構...
          • 本發明涉及智能地鎖技術領域,特別涉及一種基于生成對抗網絡的智能地鎖異常檢測方法及系統,通過采集目標地鎖系列的地鎖設計信息,并根據地鎖設計信息提取每一系列型號的型號本征特征,獲取型號本征特征集;基于型號本征特征集進行聚類分析,對應定義多個虛擬...
          • 本發明涉及故障診斷技術領域,具體為基于時間序列分析的斷路器機械故障預診斷方法,首先,通過安裝傳感器實時采集斷路器機械的運行數據,并對數據進行預處理;然后,基于標準運行數據采用時序分割策略,將數據分割成獨立時序序列,并針對每個獨立時序序列提取...
          • 本發明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預測方法,屬于數據處理與預測技術領域。其包括以下步驟:采集紫花苜蓿雙模態時序數據,構建數據集;采用動態分段歸一化方法處理雙模態時序數據,得到歸一化后的雙模態時序數據;構建紫花苜蓿耐鹽性預測模型,包括...
          • 本發明屬于人工智能領域,涉及一種聯邦雙正則化多誤差融合時序異常檢測方法,包括:中央服務器初始化全局模型,得到全局模型參數,并將全局模型參數分發給多個本地客戶端;多個本地客戶端分別接收全局模型參數,并利用本地私有數據進行本地訓練,得到本地模型...
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