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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N使用無(wú)人機(jī)電網(wǎng)規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：使用無(wú)人機(jī)采集控制點(diǎn)和環(huán)境數(shù)據(jù)；將環(huán)境數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成起點(diǎn)和終點(diǎn)間的各桿塔坐標(biāo)，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)計(jì)算桿塔所受力學(xué)特征驗(yàn)證并反向梯度傳播...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能技術(shù)的電力營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)評(píng)估方法。方法首先從電力系統(tǒng)中獲取各電力地區(qū)與電力營(yíng)商環(huán)境對(duì)應(yīng)的供電相關(guān)數(shù)據(jù)；然后對(duì)供電相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并分類提取與電力營(yíng)商環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)；結(jié)合上述清洗取出來(lái)的數(shù)據(jù)集，計(jì)算各類指標(biāo)的得分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮源荷波動(dòng)關(guān)聯(lián)性的配網(wǎng)輔助決策方法、系統(tǒng)、介質(zhì)。先采集配網(wǎng)臺(tái)區(qū)相關(guān)信息，量化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)波動(dòng)的同步性與滯后性關(guān)聯(lián)規(guī)律，構(gòu)建復(fù)合特征向量及標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)集；基于復(fù)合特征向量定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種河道生態(tài)基流智慧化調(diào)蓄系統(tǒng)，包括：水量和水質(zhì)監(jiān)測(cè)模塊，用于獲取目標(biāo)河道在不同時(shí)期的水量數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)；智慧化截流模塊，基于監(jiān)測(cè)的水質(zhì)決定是否截流，基于監(jiān)測(cè)的水量決定截流的水量；地下含水層補(bǔ)水模塊，將河道截流的水通過(guò)回灌井、串...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種高性能儲(chǔ)能電纜智能規(guī)劃方法，涉及電力管理領(lǐng)域，包括：獲取儲(chǔ)存系統(tǒng)中各組件結(jié)構(gòu)參數(shù)及部署位置信息，根據(jù)儲(chǔ)能系統(tǒng)中各組件結(jié)構(gòu)參數(shù)及部署位置信息構(gòu)建儲(chǔ)能系統(tǒng)部署場(chǎng)空間模型；在儲(chǔ)能系統(tǒng)部署場(chǎng)空間模型中對(duì)各組件模型的接口位置進(jìn)行標(biāo)注，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體公開(kāi)了一種地鐵市郊線路列車開(kāi)行方案優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及城市軌道交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)收集刷卡數(shù)據(jù)與問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，全面剖析客流出行特征和時(shí)空分布特征，依據(jù)不同線路客流特點(diǎn)，選擇適配的運(yùn)輸組織模式；以運(yùn)能和客流需求匹配為核心目標(biāo)構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康、金融科技及文化研究等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，公開(kāi)了一種基于知識(shí)圖譜的內(nèi)容生成與優(yōu)化方法，包括：構(gòu)建多源知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，提取核心概念及知識(shí)內(nèi)容，構(gòu)建知識(shí)圖譜，進(jìn)行語(yǔ)義解析生成語(yǔ)義向量表示和關(guān)鍵詞列表；基于語(yǔ)義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型修復(fù)方法、裝置、非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)模型在預(yù)設(shè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的輸出值波動(dòng)信息，并依據(jù)輸出值波動(dòng)信息確定目標(biāo)模型是否存在異常；在依據(jù)輸出值波動(dòng)信息確定目標(biāo)模型存在異常的情況下，通過(guò)損失函數(shù)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于半導(dǎo)體激光器的下一代儲(chǔ)備池計(jì)算實(shí)現(xiàn)方法，具體為：首先，輸入信號(hào)通過(guò)與縮放因子和掩碼信息相乘得到信號(hào)；隨后，該信號(hào)經(jīng)由馬赫曾德?tīng)栒{(diào)制器進(jìn)行強(qiáng)度調(diào)制，并在保持輸入數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不變的前提下，對(duì)信號(hào)施加不同位數(shù)的時(shí)間偏移；接著將各偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提出一種方面級(jí)情感分析方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。獲取待分析語(yǔ)句，將待分析語(yǔ)句輸入至預(yù)先訓(xùn)練的方面級(jí)情感分類模型中；利用文本嵌入層中串行的多層編碼層對(duì)待分析語(yǔ)句進(jìn)行詞向量提取，獲得待分析語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的詞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種支承輥堆焊修復(fù)的評(píng)估方法，屬于堆焊修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1預(yù)處理：以尺寸數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字孿生模型；S2缺陷檢測(cè)：結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)探傷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并生成缺陷數(shù)據(jù)，將缺陷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋到數(shù)字孿生模型中；S3工藝設(shè)計(jì)：將優(yōu)化后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物理信息深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣動(dòng)支撐系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性預(yù)測(cè)與調(diào)控方法，針對(duì)氣動(dòng)支撐系統(tǒng)中帶附加氣包空氣彈簧動(dòng)態(tài)特性預(yù)測(cè)與調(diào)控，包括以下步驟：將振幅X和頻率f作為輸入特征，剛度差ΔK和滯后角差Δφ作為輸出目標(biāo)，對(duì)DNN模型進(jìn)行訓(xùn)練；計(jì)算訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于聯(lián)合仿真的電動(dòng)汽車刮底評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及整車刮底仿真評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取整車參數(shù)信息和底護(hù)板信息；基于所述整車參數(shù)信息和所述底護(hù)板信息構(gòu)建整車多體動(dòng)力學(xué)模型以及有限元模型，確定部件連接交互點(diǎn)和部件邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層間變路徑策略的復(fù)合材料熔融沉積成型過(guò)程仿真方法，包括以下步驟：根據(jù)ANSYS有限元軟件進(jìn)行APDL參數(shù)化語(yǔ)言編程，建立有限元模型模塊；根據(jù)復(fù)合材料中組成材料添加對(duì)應(yīng)屬性，包含比熱容、導(dǎo)熱率、密度和彈性模量等；對(duì)成型件模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路橋參數(shù)的異常檢測(cè)方法，屬于土木工程技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：步驟1，建立監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的時(shí)空關(guān)聯(lián)性和數(shù)據(jù)映射關(guān)系；步驟2，實(shí)現(xiàn)判定規(guī)則的自適應(yīng)更新，以適應(yīng)橋梁服役階段的狀態(tài)演變；步驟3，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常進(jìn)行智能化歸因分析；步驟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于鞋類制造領(lǐng)域，提供一種飛織面運(yùn)動(dòng)鞋3D設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法，包括基于鞋面區(qū)域三維形態(tài)，構(gòu)建模擬生物纖維組織結(jié)構(gòu)的紗線力場(chǎng)模型，所述紗線力場(chǎng)模型為連續(xù)張力向量場(chǎng)，其中每一向量表示紗線在相應(yīng)點(diǎn)的預(yù)期走向與張力方向；將鞋面生長(zhǎng)過(guò)程模擬為在所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種擾動(dòng)誘發(fā)滯后型巖爆預(yù)測(cè)方法和裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：采集擾動(dòng)數(shù)據(jù)；根據(jù)擾動(dòng)數(shù)據(jù)，計(jì)算不同擾動(dòng)幅值條件下的損傷值，同時(shí)對(duì)擾動(dòng)個(gè)數(shù)進(jìn)行歸一化，得到損傷系數(shù)和歸一化擾動(dòng)個(gè)數(shù)關(guān)系；對(duì)發(fā)生巖爆的試樣損傷系數(shù)與相對(duì)擾動(dòng)次數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種泥水盾構(gòu)刀盤(pán)噴嘴布置方法及系統(tǒng)，涉及隧道工程和盾構(gòu)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定噴嘴總流量和噴嘴數(shù)量，計(jì)算泥沙臨界起動(dòng)流速；根據(jù)水射流理論公式、邊值條件以及動(dòng)量通量守恒定理，得到流速?靶距公式；根據(jù)所述噴嘴總流量、所述噴嘴數(shù)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于齒輪加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于時(shí)變珩削力模型與珩齒振動(dòng)特性分析的工藝優(yōu)化方法。引入了工件齒輪在軸向往復(fù)運(yùn)動(dòng)中的換向停留時(shí)長(zhǎng)參數(shù)，通過(guò)位移函數(shù)將換向停留時(shí)長(zhǎng)Δt映射為軸向進(jìn)給量fz，精確模擬伺服電機(jī)啟停動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算的多廠商電梯故障診斷模型聯(lián)合訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)跨廠商數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練。各廠商本地節(jié)點(diǎn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)、視頻流等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，采用差分隱私與同態(tài)加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，中心服務(wù)器根據(jù)數(shù)據(jù)量...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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