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								      本發(fā)明涉及飛行器技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了三維交互的飛行器全流程自動(dòng)化氣動(dòng)仿真云平臺(tái)及方法，通過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)用戶需求解析模塊支持多模態(tài)輸入與自然語(yǔ)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(kù)，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(kāi)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(cè)方法及系統(tǒng)；所述系統(tǒng)包括三坐標(biāo)測(cè)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(cè)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(kāi)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(duì)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(yǔ)法樹(shù)和控制流圖；以所述目標(biāo)代碼文本中的多個(gè)代碼語(yǔ)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(kāi)了一種對(duì)象身份驗(yàn)證方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的待識(shí)別手掌圖像以及參考手掌圖像；其中，所述待識(shí)別手掌圖像為從任一角度對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象的手掌拍攝的圖像；參考手掌圖像為所述目標(biāo)對(duì)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了隧道地下水流量監(jiān)測(cè)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(cè)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(kāi)度；構(gòu)建三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)模型，根據(jù)三維動(dòng)態(tài)滲透率場(chǎng)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(chǎng)景中，公開(kāi)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(lái)自多源監(jiān)測(cè)設(shè)備的異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常檢測(cè)并生成包含異常類型標(biāo)識(shí)符和嚴(yán)重程度參數(shù)的異常預(yù)警信號(hào)，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(hào)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(hào)的時(shí)間對(duì)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(duì)齊模塊，基于可學(xué)習(xí)偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(cè)數(shù)據(jù)；將每個(gè)傳感器獲取的量測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)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(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集單元收集電氣系統(tǒng)中的剩余電流信號(hào)；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(duì)電流信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析和特征降維，并通過(guò)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(kāi)了一種管道環(huán)境智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及管道監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)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(jí)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(cè)方法，包括如下步驟：S1、性能預(yù)測(cè)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(cè)模型訓(xùn)練；S5、性能模型跨集群遷移。本申請(qǐng)實(shí)施例提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了富水復(fù)合地層隧道圍巖變形判識(shí)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(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)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(duì)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(cè)領(lǐng)域，公開(kāi)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(kù)；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(hào)；根據(jù)位置信息、聲音信號(hào)與位置?特征矢量庫(kù)，得到對(duì)應(yīng)被監(jiān)控設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(hào)并通過(guò)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(duì)所述峭度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)化比測(cè)檢修方法，包括：根據(jù)海流變化趨勢(shì)，融合浮標(biāo)實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)與海流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算浮標(biāo)位置偏差量；若位置偏差量超過(guò)預(yù)設(shè)閾值，通過(guò)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(guò)結(jié)構(gòu)完整性檢測(cè)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(shí)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(chǎng)景下的鋼軌傷損檢測(cè)精度并增強(qiáng)模型泛化性的問(wèn)題，本發(fā)明使用GAN網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)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(cè)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(guò)程無(wú)源域適應(yīng)性故障診斷方法和裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)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(duì)無(wú)標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的渦旋直接分類方法，涉及海洋渦旋技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括以下步驟：獲取CMEMS流場(chǎng)和海洋二號(hào)衛(wèi)星SLA數(shù)據(jù)產(chǎn)品；利用矢量?幾何混合算法從CMEMS流場(chǎng)數(shù)據(jù)提取半徑大于20公里的渦旋樣本；根據(jù)渦旋樣本構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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