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          • 本發(fā)明涉及一種基于3D打印的再生冷卻發(fā)動機異常槽道傳熱評估方法,包括:確定出推力室的過熱區(qū)域,獲得過熱位置的節(jié)點過熱溫度;開展推力室的正常冷卻槽道的傳熱計算并獲得過熱位置的燃氣側(cè)理論正常壁溫;假定過熱位置冷卻劑流量初值,開展異常冷卻槽道傳熱...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設(shè)計方法及裝置。其中,該方法包括:利用訓練完成的AI識別模型對目標車身零件進行識別,確定與目標車身零件最匹配的參考車身零件;基于參考車身零件,確定參考車身零件的參考吸盤定位點和與參考吸盤定位點對應的支桿結(jié)構(gòu)類...
          • 本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng),涉及工程實體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過多源傳感器網(wǎng)絡實時采集物理層數(shù)據(jù),這些傳感器的數(shù)據(jù)通過時空動態(tài)綁定模塊處理,將空間坐標與施工時間戳融合生成唯一構(gòu)件ID,建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺臺賬系統(tǒng),包括:臺賬數(shù)據(jù)庫;密鑰生成模塊,用以基于歷史臺賬數(shù)據(jù)生成對應的臺賬密鑰;數(shù)據(jù)融合模塊,用以獲取農(nóng)資平臺各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標簽進行分類以生成若干數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開一種業(yè)財一體化智能管控與分析管理系統(tǒng),屬于企業(yè)財務管理技術(shù)領(lǐng)域,包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊,系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶,相比傳統(tǒng)訪...
          • 本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件,進行文件裁剪;基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進行分塊并存儲;對索引結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化,以提高數(shù)據(jù)檢索效率;當用戶請求容器鏡像時,...
          • 本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感節(jié)點實時采集腦電信號和眼動特征數(shù)據(jù);加密處理模塊采用對稱...
          • 本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡的模型指紋注入與驗證方法及設(shè)備,屬于人工智能安全領(lǐng)域,所述方法包括:主模型與旁支網(wǎng)絡設(shè)計、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓練優(yōu)化和指紋驗證四個核心階段;通過引入輕量化旁支網(wǎng)絡,主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡輸入動態(tài)耦合,共享特...
          • 本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于開源鴻蒙的數(shù)智水務表單文本防偽水印生成方法,包括以下步驟,獲取字段差異與重復頻率,篩選抖動字段生成擾動表,分段索引標記敏感段,建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整,排序節(jié)點生成綁定清單,構(gòu)建水印路徑鏈,匹配軌跡一致性...
          • 本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法,通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測點,采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測點的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù);采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項集,利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項;基...
          • 本發(fā)明涉及太陽輻照度預測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽輻照度預測方法與系統(tǒng),所述方法包括:獲取云層灰度圖像、風速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角,基于云層圖像與風速矢量計算云層移動速度與方向,得到云運動軌跡分布,結(jié)合地形...
          • 本申請實施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置,通過創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)預處理機制,通過時序插值和異常值檢測,實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。設(shè)計基于隨機森林的智能特征提取模型,結(jié)合信息增益分裂和主成分分析,將高維稀疏特征轉(zhuǎn)化為低維稠密表示。引入多...
          • 本發(fā)明提供了提出了一種基于時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡的氣溫數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,包括:步驟1,針對目標站點,在預設(shè)歷史范圍內(nèi)預設(shè)時距的各歷史時間點,獲取目標氣象站點以及相距目標站點預設(shè)距離內(nèi)所有氣象站點的日平均氣溫數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行預處理;步驟2,構(gòu)建改進...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實現(xiàn)車輛急動態(tài)行為分析方法及系統(tǒng),涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取當前急剎車行為的多模態(tài)信息;基于當前急剎車行為的多模態(tài)信息,確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因;基于當前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng),其中,一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括:采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預處理;提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集;構(gòu)建多層級動...
          • 本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種手術(shù)機器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括:采集所述手術(shù)機器人在手術(shù)過程中的運行參數(shù);對于任一次手術(shù),獲取該手術(shù)過程手術(shù)機器人的多個執(zhí)行動作,以及各執(zhí)行動作期間對應的參數(shù)序列;對于任一種執(zhí)...
          • 本申請涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種UV標簽紙切割設(shè)備的運維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括:獲取歷史時間段生產(chǎn)的UV標簽紙的推理變形量Def1;如果Def1與實際變形量Def2
          • 本申請屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預測方法及預測系統(tǒng)。螺桿最小位置預測方法包括:獲取歷史注塑參數(shù)集,所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個歷史注塑參數(shù)子集,同一個注塑周期內(nèi)的至少一個注塑參數(shù)作為一個所述歷史注塑參數(shù)子集;確...
          • 本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法,涉及橋梁阻尼比識別技術(shù)領(lǐng)域,所述橋梁阻尼比識別方法,包括以下步驟:輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡映射得到輸出位移;輸出位移經(jīng)過自動微分得到各微分項;無量綱處理各參數(shù)與微分項,構(gòu)建含未知阻...
          • 本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及飼料異常動態(tài)檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡并提取關(guān)鍵異常特征向量;量化評估各類飼料子圖網(wǎng)絡與當前倉儲實際狀態(tài)的匹配程度,基于匹配結(jié)果選定當前時刻圖網(wǎng)絡,并提取倉儲環(huán)境...
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