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          • 本發(fā)明涉及岸線(xiàn)演化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于岸灘斷面形變特征的岸線(xiàn)演化預(yù)警方法,包括多源數(shù)據(jù)融合處理:整合目標(biāo)岸線(xiàn)的歷史與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),包括水深資料與波浪資料,構(gòu)建多期岸灘斷面地形數(shù)據(jù)集,所述數(shù)據(jù)集包括斷面高程點(diǎn)集及平面坐標(biāo);形變特征矢量化...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種螺旋纏繞的線(xiàn)型設(shè)計(jì)方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,涉及螺旋纏繞技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)試?yán)p繞法,以纏繞過(guò)程中纏繞角度與起始纏繞角度間的偏差小于預(yù)設(shè)閾值為試?yán)p繞結(jié)束約束,在基于芯模形狀的幾何特征確定的目標(biāo)弧長(zhǎng)積分區(qū)間內(nèi)計(jì)算首個(gè)循環(huán)的纏繞線(xiàn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)熱力循環(huán)參數(shù)評(píng)估方法,所述基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動(dòng)機(jī)熱力循環(huán)參數(shù)評(píng)估方法在綜合考慮循環(huán)參數(shù)與各部件、空氣系統(tǒng)參數(shù)耦合影響的前提下,建立了熱力循環(huán)參數(shù)與各部件及整機(jī)成本的關(guān)系,并結(jié)合飛行器任務(wù)...
          • 本公開(kāi)涉及一種三維各向異性介質(zhì)地震波場(chǎng)模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于地球物理勘探數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括:在用于描述三維各向異性介質(zhì)中地震波傳播、基于EAL邊界的初始彈性波方程組中引入基于時(shí)間和空間雙重因素進(jìn)行地震波在邊界區(qū)域衰減的速度衰減...
          • 本申請(qǐng)涉及一種三相MMC電流建模方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:建立三相MMC電流的全狀態(tài)空間建模方程;將全狀態(tài)空間建模方程轉(zhuǎn)化為矩陣形式建模方程,矩陣形式建模方程中構(gòu)建有全狀態(tài)空間建模方程對(duì)應(yīng)的多個(gè)向量和系數(shù)矩陣...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種支持打印寫(xiě)碼同步的智能機(jī)場(chǎng)行李標(biāo)簽打印設(shè)備,屬于智能標(biāo)簽技術(shù)領(lǐng)域,包括:管理模塊和讀寫(xiě)模塊;所述管理模塊用于實(shí)時(shí)采集旅客的航班信息,為每個(gè)旅客的每個(gè)行李分配標(biāo)簽ID,所述標(biāo)簽ID用于區(qū)分每一件行李,并生成行李管理報(bào)表,便后續(xù)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種低碳生產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:S1:采集目標(biāo)數(shù)據(jù)中心所在區(qū)域的實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值;S2:將實(shí)時(shí)電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度值與預(yù)設(shè)碳強(qiáng)度閾值進(jìn)行比較,當(dāng)超過(guò)閾值時(shí),輸出最大精度降級(jí)級(jí)別;S3:...
          • 本發(fā)明適用于碳足跡與車(chē)網(wǎng)互動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于V2G的車(chē)網(wǎng)互動(dòng)過(guò)程碳足跡核算方法,所述方法包括:電網(wǎng)輸送、V2G充電樁充電轉(zhuǎn)換、V2G車(chē)輛電池儲(chǔ)能、V2G充電樁放電轉(zhuǎn)換階段傳輸和損耗的電能的計(jì)算,以及在碳足跡評(píng)估階段中,發(fā)電廠(chǎng)發(fā)出單位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于半不變量法的變電站全生命周期碳排放評(píng)價(jià)方法,屬于電力系統(tǒng)碳排放評(píng)估領(lǐng)域,包括:S1、變電站全生命周期碳排放不確定性量化模型構(gòu)建:建立變電站全生命周期碳排放數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)矩陣,利用Beta函數(shù)建立不確定性量化模型;S2、基于半...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自然語(yǔ)言處理與檢索增強(qiáng)的會(huì)議管理方法及系統(tǒng),屬于會(huì)議管理的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括基于關(guān)鍵參數(shù)輸出會(huì)議預(yù)定結(jié)果;若預(yù)定成功,獲取會(huì)議過(guò)程中的音頻流數(shù)據(jù),對(duì)音頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音分段、初始聲紋提取與初始聚類(lèi),以輸出原始語(yǔ)音片段與說(shuō)話(huà)...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語(yǔ)言模型外掛知識(shí)庫(kù)的維修備件預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)歷史工單進(jìn)行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理,得到預(yù)處理文本;對(duì)預(yù)處理文本進(jìn)行語(yǔ)義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理,得到向量數(shù)據(jù)庫(kù);從新工單提取屬性信息,對(duì)屬性信息進(jìn)行語(yǔ)義向量轉(zhuǎn)換,得到查詢(xún)向量;從向量...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于學(xué)習(xí)終端的智慧學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)及方法,屬于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:用戶(hù)身份認(rèn)證模塊,用于接收用戶(hù)登錄信息并進(jìn)行身份驗(yàn)證;學(xué)習(xí)記錄存儲(chǔ)模塊,用于存儲(chǔ)用戶(hù)的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù);練習(xí)題生成模塊,響應(yīng)于身份認(rèn)證通過(guò);練習(xí)評(píng)估模塊,判斷學(xué)習(xí)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種三維海溫空間降尺度的方法、裝置及電子設(shè)備,涉及圖像處理領(lǐng)域,該方法包括獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集,目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括:風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù),將目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫?cái)?shù)據(jù)及第二海溫?cái)?shù)據(jù)輸入三維海溫...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向極端場(chǎng)景的遙感圖像特征增強(qiáng)方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一圖像集和第二圖像集,從第一圖像集中抽取第一遙感圖像,從第二圖像集中抽取多張第二遙感圖像;對(duì)第一遙感圖像進(jìn)行第一分辨率增強(qiáng),獲得第三遙感圖像;選擇一...
          • 本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,具體是一種基于PET/MR多模態(tài)影像的肺癌智能檢測(cè)系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能多模態(tài)分類(lèi)模塊和肺癌檢測(cè)模塊;本發(fā)明采用基于雙向注意力機(jī)制的跨模態(tài)特征融合方法,在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上,通過(guò)視覺(jué)嵌入考慮細(xì)粒...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙域Swin Mamba的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)MRI的重建方法,它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.采集/整理MRI全采樣數(shù)據(jù),進(jìn)行k空間欠采樣;S2.欠采樣k空間數(shù)據(jù)輸入頻率域生成器GK,利用多層...
          • 本發(fā)明涉及BIM模型生成和人工智能領(lǐng)域,提供一種基于無(wú)人機(jī)影像的建筑程序化建模方法,包括:構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建并訓(xùn)練建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型:建筑參數(shù)化建模腳本智能生成模型使用ViT模型提取視覺(jué)特征,MLP多層感知機(jī)進(jìn)行跨模態(tài)投影...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?條件變分自編碼器的目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域。首先,通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪處理。然后,通過(guò)條件變分自編碼器基于原始圖像生成對(duì)數(shù)強(qiáng)度;將預(yù)處理圖像與對(duì)數(shù)強(qiáng)度輸入卡爾曼濾波器進(jìn)行圖像重建。最后,將重建圖...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種旋耕機(jī)的碎土質(zhì)量評(píng)估方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先采集旋耕機(jī)耕作后的土壤圖像,將其劃分為M×L個(gè)圖像塊,對(duì)每個(gè)圖像塊提取細(xì)、中、粗三種粒度的輪廓圖;接著依據(jù)各粒度輪廓圖中輪廓點(diǎn)分布,分別構(gòu)建局部均勻值矩陣,再根據(jù)輪廓點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙向耦合機(jī)制的森林火災(zāi)識(shí)別與預(yù)測(cè)方法,屬于災(zāi)害預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、火源識(shí)別、火勢(shì)預(yù)測(cè)、耦合優(yōu)化、階段性應(yīng)用。該系統(tǒng)創(chuàng)新性地構(gòu)建了全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN與Rothermel模型的雙向耦合機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)識(shí)別與...
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