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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關(guān)系推理方法，基于多門控機制與實體對象屬性信息的交通類知識表示學習模型，專門針對軟知識表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息，避免外部噪聲干擾；通過輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預測方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號進行情緒解碼，相較于基于腦電信號的情緒解碼更具有可靠性。通過構(gòu)建預訓練后的情緒解碼模型，僅需少量目標用戶數(shù)據(jù)就能完成個性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質(zhì)領(lǐng)域，包括多尺度數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過聯(lián)合概率空間、變分同化框架、模糊邏輯沖突因子和交替方向乘子法實現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實驗標定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴展預測方法，屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實驗數(shù)據(jù)進行標定或擬合的問題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種寬溫域下液壓閥滑閥副熱力學幾何尺寸分析計算方法，包括以下步驟：S1、確定液壓閥滑閥副參數(shù)，參數(shù)包括：結(jié)構(gòu)尺寸、零件加工工藝、工作原理及工況條件；S2、依據(jù)S1確定的參數(shù)構(gòu)建滑閥副的簡化金屬模型；S3、計算滑閥副的徑向間隙熱變形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種機械密封端面比壓的設(shè)計計算方法，步驟為：獲取機械密封的動靜環(huán)的材料參數(shù)、端面形貌參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)及工況參數(shù)；確定動靜環(huán)的接觸界面間隙最大高度和初始孔隙率；確定密封界面壓縮量；根確定密封界面的變形狀態(tài)；確定密封界面非逾滲臨界接觸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于參數(shù)化手段的屋頂面層找坡方法，其特征在于，方法包括：S1、獲取屋頂幾何信息；S2、合并房屋外輪廓和屋面分水線，識別出多邊形及其端點；S3、確定屋面分水線上的抬高點，并進行條件篩選，確定抬高點對應的排水溝，得到抬高點對應的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請是關(guān)于一種可視化標題欄生成方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取零部件的三維模型文件、二維制圖文件以及知識庫文件；從三維模型文件中獲取零部件的三維數(shù)模，以獲取三維數(shù)模中的視圖信息；根據(jù)三維模型文件、二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于LLM和RTL語義壓縮的硬件木馬檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：準備待測的包含粗粒度硬件木馬的模塊化RTL設(shè)計電路；適用PyVerilog生成AST并存儲；根據(jù)實例電路建立樹狀拓撲結(jié)構(gòu)，記錄深度信息；為每個實例電路提取端口名與位寬信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能大模型的軟件源代碼安全漏洞檢測方法，屬于信息安全和源代碼檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：進行用戶注冊登錄，上傳文件，判斷是否靜態(tài)分析，判斷是否動態(tài)分析，引入AI大模型，生成檢測報告；本發(fā)明中，該方法通過多層次技術(shù)整合...
								
            
							
            
							
						
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								      一種識別白酒酒齡的方法，包括如下步驟：S1、使用氣相色譜?質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對不同酒齡的醬香型白酒標準樣品進行檢測，獲取風味物質(zhì)的原始檢測數(shù)據(jù)；S2、基于隨機森林模型的變量重要性分析，從風味物質(zhì)中篩選出關(guān)鍵特征物質(zhì)，對篩選后的特征物質(zhì)含量進行歸一...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于人工智能的儲能電池故障預警及安全防護方法，涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域；設(shè)置不同的監(jiān)測單元并獲取各個子電池的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對各個子電池的運行狀態(tài)進行測試以獲取運行系數(shù)，獲取同一儲能電池內(nèi)部不同子電池之間的連接關(guān)系、連接距離、連接系數(shù)，獲取不同儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，且公開了高速人體運動軌跡動作模式識別系統(tǒng)；本發(fā)明通過多模態(tài)傳感器融合與自適應時空注意力網(wǎng)絡(luò)(ASTAN)，有效克服傳統(tǒng)光學系統(tǒng)對標記點的依賴及IMU累積誤差問題，顯著提升高速運動軌跡重建精度與環(huán)境適應性；結(jié)合自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流量分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：通過對原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個數(shù)據(jù)流，并對所述至少兩個數(shù)據(jù)流進行預處理，生成模型訓練所需的目標數(shù)據(jù)；對所述目標數(shù)據(jù)進行聚類，并將聚類后的目標數(shù)據(jù)輸入至預設(shè)決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用戶興趣遷移點檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：采用滑動窗口的方式對行為向量序列進行切片，對切片后的行為向量序列的各窗口進行聚合，得到興趣狀態(tài)表示；基于當前窗口的當前興趣狀態(tài)表示，以及后一窗口的未來興趣狀態(tài)表示的差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水電機組監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種水力發(fā)電機組振動頻譜AI診斷方法、系統(tǒng)及設(shè)備。本發(fā)明采集水力發(fā)電機組關(guān)鍵部位的振動信號、聲紋信號和溫度信號，基于所述振動信號構(gòu)建振動頻譜，基于所述聲紋信號構(gòu)建聲紋圖譜，基于溫度信號提取趨勢特征；提取振...
								
            
							
            
							
						
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								      一種高位鉆孔與采煤面瓦斯抽采?治理動態(tài)協(xié)同預測方法，屬于煤礦瓦斯抽采與治理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：首先，根據(jù)多孔介質(zhì)多場耦合理論和現(xiàn)場實際工況，篩選出影響采空區(qū)瓦斯抽采效果及上隅角瓦斯治理效果的物理參數(shù)，并實時采集相應的參數(shù)構(gòu)成時間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水源熱泵技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于水源熱泵回灌試驗數(shù)據(jù)的回灌壓力影響分析方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中回灌能力評估單一、參數(shù)識別精度低、無法動態(tài)響應多工況變化的問題，包括采集實驗數(shù)據(jù)、識別穩(wěn)定段、滲透參數(shù)反演、單位參數(shù)分析、回灌性能評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于特征參數(shù)進行增益函數(shù)構(gòu)建的探地雷達數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取探地雷達原始數(shù)據(jù)，并進行預處理后排序，獲取B?Scan初始數(shù)據(jù)矩陣；在預設(shè)采樣步長下計算每道A?Scan數(shù)據(jù)的特征參數(shù)向量，按照初始數(shù)據(jù)矩陣掃描空間構(gòu)建特征參數(shù)矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N鐵路碳排放量計算方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及交通運輸領(lǐng)域。該方法包括：獲取碳排放核算區(qū)域內(nèi)的鐵路運營期間的能源相關(guān)數(shù)據(jù)；鐵路運營期間的能源數(shù)據(jù)包括：碳匯相關(guān)數(shù)據(jù)、至少一種第一能源各自對應的總消耗量；基于碳匯相...
								
            
							
            
							
						
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