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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征選擇的態(tài)勢預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)挖掘與智能預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決高維大數(shù)據(jù)場景下態(tài)勢預(yù)測中特征選擇效率低、計(jì)算開銷大的技術(shù)問題，主要采用遺傳算法對特征子集進(jìn)行編碼和迭代優(yōu)化，并引入樣本類群分離度指標(biāo)DSSG作為...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于大模型的工業(yè)園區(qū)植被碳匯計(jì)量方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多光譜影像，并對多光譜影像進(jìn)行實(shí)時(shí)定位處理，以得到工業(yè)園區(qū)正射影像；基于工業(yè)園區(qū)正射影像，通過工業(yè)園區(qū)植被定位，得到工業(yè)園區(qū)植被定位圖；對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種致密氣藏壓裂甜點(diǎn)預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，屬于石油與天然氣工程水力壓裂技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取儲層參數(shù)和甜點(diǎn)評價(jià)參數(shù)的歷史值；基于儲層參數(shù)和甜點(diǎn)評價(jià)參數(shù)的歷史值計(jì)算每個(gè)儲層參數(shù)和甜點(diǎn)評價(jià)參數(shù)的差值矩陣，基于差值矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于VMD分解與CNN?BiLSTM的配電網(wǎng)故障分類方法，首先通過采集配電網(wǎng)母線零序電壓和變壓器低壓側(cè)電流信號作為后續(xù)分析信號，引用魚鷹和柯西變異的麻雀優(yōu)化算法優(yōu)化VMD分解的模態(tài)個(gè)數(shù)和帶寬約束參數(shù)，形成時(shí)頻特征矩陣，其次構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種列車牽引電機(jī)軸承未知復(fù)合故障的診斷方法及裝置，利用聲紋傳感器采集列車牽引電機(jī)軸承運(yùn)行時(shí)的聲紋信號，對聲紋信號進(jìn)行歸一化處理，使用SACNN特征提取器對二維時(shí)頻域圖像進(jìn)行特征提取單一故障特征和復(fù)合故障特征；步驟S04：使用已知...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種合閘電阻堆的溫度與應(yīng)力狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及溫度與應(yīng)力狀態(tài)評估領(lǐng)域，該方法包括在電阻堆不同部位布置光纖測溫傳感器，構(gòu)建二維溫度監(jiān)測網(wǎng)，并通過無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至處理系統(tǒng)；結(jié)合實(shí)時(shí)電流采集與功率監(jiān)測，分析電阻堆內(nèi)部熱量生成及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種戶儲設(shè)備異常監(jiān)控方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括：實(shí)時(shí)獲取戶儲設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，判斷是否存在異常狀態(tài)；響應(yīng)于存在異常狀態(tài)，則獲取戶儲設(shè)備的異常日志數(shù)據(jù)，判斷戶儲設(shè)備是否存在第一類設(shè)備故障；響應(yīng)于戶儲設(shè)備不存在第一類設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了多傳感器融合的環(huán)境感知方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)設(shè)的多個(gè)傳感器采集的目標(biāo)環(huán)境的多維度環(huán)境數(shù)據(jù)；基于多維度環(huán)境數(shù)據(jù)識別出目標(biāo)環(huán)境內(nèi)的關(guān)鍵目標(biāo)，并以及關(guān)鍵目標(biāo)的目標(biāo)特征；獲取多個(gè)傳感器中每個(gè)傳感器對應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。通過擴(kuò)散模型基于多樣性的高斯隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)對由明文數(shù)據(jù)得到的二維的噪聲圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多輪去噪處理，得到二維的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)將明文數(shù)據(jù)隱藏在二維的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)中，每一輪去噪處理時(shí)使用的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)的構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及橋梁構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取若干待優(yōu)化的橋梁構(gòu)件，再獲取任一橋梁構(gòu)件的構(gòu)件參數(shù)，并視為優(yōu)化變量；構(gòu)建以經(jīng)濟(jì)性為主導(dǎo)的主目標(biāo)函數(shù)，以及以結(jié)構(gòu)性能為主導(dǎo)的次目標(biāo)函數(shù)；基于所構(gòu)建的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于基坑工程集成學(xué)習(xí)模型的預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測數(shù)據(jù)、趨勢分量和波動(dòng)成分；確定第一時(shí)間窗口、超閾值和低閾值時(shí)間滯后、第一穩(wěn)定階段和新變化典型間隔，進(jìn)而確定訓(xùn)練窗口和預(yù)測窗口；獲取訓(xùn)練和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測數(shù)據(jù)，訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種薄壁點(diǎn)陣夾層結(jié)構(gòu)隱式生成方法，屬于輕量化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括在薄壁模型待填充區(qū)域劃分六面體網(wǎng)格，在六面體單胞內(nèi)構(gòu)造隨形距離場，結(jié)合當(dāng)前六面體的點(diǎn)陣類型、設(shè)計(jì)參數(shù)及鄰接六面體的點(diǎn)陣信息，生成共形點(diǎn)陣距離場；同時(shí)對薄壁網(wǎng)格模型做體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N長引水抽水蓄能電站動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性的分析方法及裝置，涉及水利工程技術(shù)領(lǐng)域。本申請目的在于考慮管道內(nèi)非恒定摩阻，建立含有非恒定摩阻的蓄能電站模型，并設(shè)定運(yùn)行擾動(dòng)工況對含有非恒定摩阻的蓄能電站模型仿真，并基于仿真結(jié)果準(zhǔn)確地分析長引水抽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種任務(wù)規(guī)劃算法數(shù)字平行驗(yàn)證平臺的設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，設(shè)計(jì)方法基于現(xiàn)有的數(shù)字孿生系統(tǒng)，還原任務(wù)規(guī)劃算法的真實(shí)應(yīng)用環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對算法在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中應(yīng)用效果的全流程模擬。本方法提供算法集成的通用接口協(xié)議，使任意符合該協(xié)議的算法均可被平臺調(diào)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種駕駛能力確定方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：響應(yīng)于駕駛需求方的模擬駕駛請求，根據(jù)模擬駕駛請求中駕駛環(huán)境信息和所需模擬的軌道車的車型信息，從候選虛擬駕駛系統(tǒng)中選擇目標(biāo)虛擬駕駛系統(tǒng)，目標(biāo)虛擬駕駛系統(tǒng)包括駕駛環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于煤層氣開采技術(shù)領(lǐng)域，具體公開提供的一種基于順槽位置穩(wěn)定性的多煤層開采優(yōu)化控制方法,本發(fā)明通過全面獲取煤層間距、厚度、傾角、頂?shù)装鍘r性和斷層分布等參數(shù)，利用三維建模軟件生成精準(zhǔn)的三維地質(zhì)模型，改變了傳統(tǒng)方法地質(zhì)分析不全面的狀況。在順...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于LAMMPS和OpenFOAM的多尺度耦合計(jì)算方法，包括以下步驟：建立MD/CFD同時(shí)模擬的耦合模型，提出MD/CFD混合模擬的耦合策略；所述MD/CFD同時(shí)模擬的耦合模型包括原子域、公共區(qū)域和連續(xù)域；對所述公共區(qū)域進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種結(jié)合深度語義匹配與知識圖譜的變電設(shè)備缺陷文本規(guī)范化方法及系統(tǒng)，該方法包括：將實(shí)際變電設(shè)備缺陷文本輸入文本實(shí)體識別模型，提取出缺陷文本中的實(shí)體作為待標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)體，查詢?nèi)毕菸谋緦?yīng)的設(shè)備型號及缺陷等級，由設(shè)備型號得到缺陷設(shè)備種類；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多視圖情感分析方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取待處理的目標(biāo)評價(jià)文本；確定所述目標(biāo)評價(jià)文本基于預(yù)設(shè)的情感元素的多個(gè)目標(biāo)排序信息；將所述目標(biāo)評價(jià)文本與所述多個(gè)目標(biāo)排序信息組合生成多個(gè)輸入信息；將所述多個(gè)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集終端技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種信號增強(qiáng)型手持?jǐn)?shù)據(jù)采集終端，包括與終端本體連接的手持附加器，手持附加器包括橫條和設(shè)在橫條內(nèi)的外置天線部。在橫條內(nèi)設(shè)置收線組件，用于將天線部收縮回橫條中。設(shè)置手持附加器，手持附加器中集成了多根外置天...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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