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								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的電廠機組狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術領域，包括：采集和處理火力發(fā)電機組歷史運行數據，基于MIC相關性分析方法篩選出火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數并建立火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數庫，通過過往火力發(fā)電機組運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種濱海植被護岸效能的評估方法，包括以下步驟：S1：基于進行現(xiàn)場測量或使用遙感數據，采集目標海岸的氣象水文要素，及地形地貌數據；S2：量化植被的關鍵特征參數，包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài)；S3：構建潮汐水動力?植被耦合模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數據融合的生態(tài)生物量估算方法，涉及生態(tài)生物量估算技術領域，包括如下步驟：獲取觀測區(qū)域的遙感影像，并對遙感影像進行圖像預處理，得到增強圖像；劃分出不同的生態(tài)區(qū)域；提取地面觀測數據；將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機器人編隊路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取預先構建的障礙物柵格地圖；以編隊中心或參考點的坐標形式設定起始點和目標點，基于中心點或參考點計算推導每個機器人具體的起始位置和目標位置，同時明確多機器人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法，其中，一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)，包括用戶端設備、中央服務器和智能儲物柜群，用戶端設備通過網絡與中央服務器進行通訊，中央服務器通過網絡與智能儲物柜群進行通訊。一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預測系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預測領域，該系統(tǒng)包括：分布式數據庫模塊提供API接口實時查詢和批量加載；負荷預測模塊，采用不同預測時間段對應的負荷預測模型，進行對應的負荷預測，并通過輻照度織網投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關系推理方法，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，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領域，具體涉及基于顱內腦電信號的情緒解碼模型構建方法及預測方法。本發(fā)明中，利用顱內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。通過構建預訓練后的情緒解碼模型，僅需少量目標用戶數據就能完成個性化微調，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質領域，包括多尺度數據預處理、數據融合、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數據，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...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實驗標定內聚力模型的界面結構疲勞裂紋擴展預測方法，屬于材料本構、斷裂與損傷力學行為技術領域。本發(fā)明針對現(xiàn)有循環(huán)內聚力模型的參數高度依賴疲勞實驗數據進行標定或擬合的問題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據實驗數據確定界面結構的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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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，參數包括：結構尺寸、零件加工工藝、工作原理及工況條件；S2、依據S1確定的參數構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計計算方法，步驟為：獲取機械密封的動靜環(huán)的材料參數、端面形貌參數、結構參數及工況參數；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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								      本申請是關于一種可視化標題欄生成方法、設備、存儲介質及程序產品，涉及數據處理技術領域。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模，以獲取三維數模中的視圖信息；根據三維模型文件、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設計電路；適用PyVerilog生成AST并存儲；根據實例電路建立樹狀拓撲結構，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領域，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?質譜聯(lián)用技術對不同酒齡的醬香型白酒標準樣品進行檢測，獲取風味物質的原始檢測數據；S2、基于隨機森林模型的變量重要性分析，從風味物質中篩選出關鍵特征物質，對篩選后的特征物質含量進行歸一...
								
            
							
            
							
						
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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，涉及電池管理技術領域；設置不同的監(jiān)測單元并獲取各個子電池的監(jiān)測數據，對各個子電池的運行狀態(tài)進行測試以獲取運行系數，獲取同一儲能電池內部不同子電池之間的連接關系、連接距離、連接系數，獲取不同儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，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絡(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、電子設備及存儲介質。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據流，并對所述至少兩個數據流進行預處理，生成模型訓練所需的目標數據；對所述目標數據進行聚類，并將聚類后的目標數據輸入至預設決...
								
            
							
            
							
						
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