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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的低階精度結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格穩(wěn)態(tài)流場修正方法。所述方法包括：首先，獲取流場數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流場修正模型，所述模型包括條件參數(shù)擴(kuò)展層、多級卷積編碼層、殘差特征融合層、隨機(jī)失活正則化層、流場殘差投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域，公開了三維交互的飛行器全流程自動(dòng)化氣動(dòng)仿真云平臺及方法，通過構(gòu)建飛行器壁面氣流的摩擦速度分析模型，可根據(jù)不同飛行器的特性和仿真需求，自動(dòng)調(diào)整邊界層網(wǎng)格劃分的參數(shù)及外推形成體網(wǎng)格，確保網(wǎng)格劃分能夠真實(shí)反映飛行器邊界層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法，涉及光伏模型參數(shù)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。該方法提供一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的光伏模型未知參數(shù)估計(jì)方法，通過為每個(gè)個(gè)體分配一個(gè)身份標(biāo)簽，以記錄在其生成過程中使用的變異策略和控制參數(shù)，利用身...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及裝飾裝修設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種裝飾裝修軟件中基于戶型的全屋水電布線系統(tǒng)和方法；通過用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語言處理，動(dòng)態(tài)捕獲用戶個(gè)性化需求并生成結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽庫，結(jié)合規(guī)則引擎、成本估算及遺傳算法，實(shí)現(xiàn)基于戶型數(shù)據(jù)與用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電機(jī)鐵芯模具軸孔配合面加工系統(tǒng)誤差預(yù)測方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括三坐標(biāo)測量機(jī)、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、曲面回歸模塊和相關(guān)性分析模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，并濾除點(diǎn)云數(shù)據(jù)測量誤差中的隨機(jī)誤差。所述曲面回歸模塊用于根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種代碼文本的處理方法及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取目標(biāo)代碼文本，確定與所述目標(biāo)代碼文本對應(yīng)的代碼文本特征，以及，根據(jù)所述目標(biāo)代碼文本生成抽象語法樹和控制流圖；以所述目標(biāo)代碼文本中的多個(gè)代碼語句為節(jié)點(diǎn)，根據(jù)所述代碼文本特征、所述抽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種對象身份驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標(biāo)對象的待識別手掌圖像以及參考手掌圖像；其中，所述待識別手掌圖像為從任一角度對所述目標(biāo)對象的手掌拍攝的圖像；參考手掌圖像為所述目標(biāo)對象的手掌感興趣區(qū)域的模板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于隧道監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，提供了隧道地下水流量監(jiān)測及智能控制方法，包括以下步驟：基于傳感器采集得到實(shí)測地下水流量、圍巖應(yīng)變數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及裂縫開度；構(gòu)建三維動(dòng)態(tài)滲透率場模型，根據(jù)三維動(dòng)態(tài)滲透率場模型確定滲透率變化率峰值，基于滲透率變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的服務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取來自多源監(jiān)測設(shè)備的異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常檢測并生成包含異常類型標(biāo)識符和嚴(yán)重程度參數(shù)的異常預(yù)警信號，基于這些...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)腦機(jī)接口信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于腦電與功能近紅外信號的時(shí)間對齊與動(dòng)態(tài)融合方法。該方法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置：設(shè)置特征解耦模塊，用于將腦電特征和功能近紅外特征解耦為共享特征和特定特征；設(shè)置可變形時(shí)間對齊模塊，基于可學(xué)習(xí)偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多傳感器的時(shí)間配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備與介質(zhì)，涉及傳感器信息融合技術(shù)領(lǐng)域，包括步驟：獲取多個(gè)傳感器的量測數(shù)據(jù)；將每個(gè)傳感器獲取的量測數(shù)據(jù)和對應(yīng)的采樣時(shí)間傳遞給融合中心；將固定滑窗設(shè)置為融合中心的一個(gè)融合周期，并設(shè)置密度聚類算法的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于混合機(jī)器學(xué)習(xí)的剩余電流異常檢測與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號；數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取單元采用連續(xù)小波變換和主成分分析對電流信號進(jìn)行時(shí)頻分析和特征降維，并通過主成分分析減少數(shù)據(jù)集復(fù)雜度；混合機(jī)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及管道監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過從管道歷史數(shù)據(jù)隨機(jī)抽取40％的樣本，組織管道領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行等級判定，歸入到S重、S中、S輕、S正中，從每個(gè)集合劃分等數(shù)量樣本到G1和G2，根據(jù)G1構(gòu)建四個(gè)判別矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于隨機(jī)森林與遷移學(xué)習(xí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練性能預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、性能預(yù)測目標(biāo)選擇；S2、特征參數(shù)選擇；S3、性能樣本采集；S4、性能預(yù)測模型訓(xùn)練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請實(shí)施例提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了富水復(fù)合地層隧道圍巖變形判識方法，涉及隧道工程技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：收集地質(zhì)勘查階段的地層信息、水文數(shù)據(jù)，以及施工階段的現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化處理后，構(gòu)建隨機(jī)森林模型的訓(xùn)練集，利用所述訓(xùn)練集對隨機(jī)森林模型進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及設(shè)備故障檢測領(lǐng)域，公開了一種基于位置?特征的分布式光纖聲發(fā)射的設(shè)備故障診斷方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括：構(gòu)建位置?特征矢量庫；采集分布式光纖沿線被監(jiān)控設(shè)備的位置信息與聲音信號；根據(jù)位置信息、聲音信號與位置?特征矢量庫，得到對應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于SSD?PCA和網(wǎng)格搜索的風(fēng)機(jī)故障診斷方法及相關(guān)裝置，屬于風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：采集風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號并通過奇異譜分解得到若干奇異譜分量；計(jì)算各所述奇異譜分量的峭度值，并篩選所述峭度值最大的奇異譜分量，對所述峭度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)自動(dòng)化比測檢修方法，包括：根據(jù)海流變化趨勢，融合浮標(biāo)實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)與海流預(yù)測數(shù)據(jù)，計(jì)算浮標(biāo)位置偏差量；若位置偏差量超過預(yù)設(shè)閾值，通過傳感器校準(zhǔn)獲取高精度實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)，采用優(yōu)化算法生成推力控制參數(shù)；通過結(jié)構(gòu)完整性檢測獲...
								
            
							
            
							
						
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								      一種集成圖像上下文特征的鋼軌內(nèi)部傷損識別方法及系統(tǒng)，屬于鐵路軌道探傷技術(shù)領(lǐng)域，涉及解決如何提高復(fù)雜場景下的鋼軌傷損檢測精度并增強(qiáng)模型泛化性的問題，本發(fā)明使用GAN網(wǎng)絡(luò)模型對B顯圖像進(jìn)行波形實(shí)例擴(kuò)增操作，劃分為訓(xùn)練集和測試集；利用不重疊滑窗的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種工業(yè)過程無源域適應(yīng)性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)，方法包括：基于源域故障數(shù)據(jù)集，監(jiān)督訓(xùn)練源域模型；基于訓(xùn)練后的源域模型參數(shù)，初始化目標(biāo)域模型；利用訓(xùn)練后的源域模型和初始化后的目標(biāo)域模型，對無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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