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								      本發(fā)明提供一種支持復現的并發(fā)漏洞模糊測試方法和裝置，涉及計算機技術領域，所述方法包括：獲取對原始二進制程序進行重寫得到的目標程序；其中，所述目標程序包含：多個關鍵基本塊，所述關鍵基本塊的執(zhí)行順序用于：作為線程交錯反饋信號；基于所述關鍵基本塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設計領域，提出一種基于感性工學的汽車產品正臉設計方法及系統(tǒng)，通過進行情感關鍵詞提取和歸類，準確的捕捉了用戶的需求和優(yōu)化目標，為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎信息，設計了一種汽車正臉形態(tài)生成方法，進行汽車正臉形態(tài)數據庫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種船舶艙室噪聲預測方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括基于理論經驗公式對設備數據進行計算，得到船舶艙室的多個噪聲預測值，從而得到目標艙室噪聲，通過理論經驗公式對設備數據中的物理數據進行計算，使噪聲預測值具有物理可解釋性，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種熱力系統(tǒng)仿真中的內外循環(huán)計算方法，包括以下步驟：外循環(huán)計算：基于熱力系統(tǒng)中各組件的熱平衡方程，通過輸入已知內循環(huán)部件的特殊參數，進行熱力平衡迭代計算，直至達到第一次外循環(huán)收斂；內循環(huán)計算：將外循環(huán)收斂后的熱力參數作為邊界條件，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空結構件加工過程裝夾力學監(jiān)測、優(yōu)化及失穩(wěn)預警技術領域，特別涉及一種基于邊緣計算的裝夾力優(yōu)化和失穩(wěn)預警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的方法通過基于裝夾力學模型的裝夾力優(yōu)化方法對合理的裝夾力范圍進行計算，實現加工過程中裝夾失穩(wěn)在線預警，能夠有效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自動生成理想牙弓線的方法、裝置和設備，屬于數據處理領域，該方法包括：獲取目標牙齒模型；獲取目標牙齒模型中多顆目標牙齒的寬度，所述多顆目標牙齒中至少包括兩個門牙；根據所述多顆目標牙齒的寬度生成前段牙弓線；獲取第一遠端牙齒的第一切...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種核電用支吊架的優(yōu)化模型訓練方法、結構優(yōu)化方法及裝置，所述優(yōu)化模型包括拓撲模型和訓練后的第一機器學習模型，首先獲取訓練用支吊架三維模型，將所述訓練用支吊架三維模型輸入至所述拓撲模型，得到第一支吊架三維模型；其次，將所述第一支吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種固液兩相流場分析方法、裝置、仿真系統(tǒng)及計算機存儲介質，屬于流場分析技術領域，其中，該固液兩相流場分析方法包括：構建固液兩相流場模型，根據所述固液兩相流場模型中流體與剛體的距離將所述固液兩相流場模型劃分為多層網格模型；根據所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算流體動力學的運用技術領域，具體是一種臺風與滑坡災害耦合的高壓桿塔設施危險性評估方法。本發(fā)明的有益效果在于：能夠快速分析區(qū)域內多個具體設施的災害危險性，模擬計算結果更加貼近真實數據。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種淺層天然氣驅替數學模擬方法，包括如下步驟：建立淺層天然氣驅替數學模型、將淺層天然氣驅替數學模型導入COMSOL Multiphysics軟件并進行淺層天然氣驅替求解過程的參數處理及設置定解條件、將不同影響因素的參數作為變量設...
								
            
							
            
							
						
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								      電工學、電磁學、光學等領域中存在繁多的弗萊明左手定則(電動機定則)和右手定則(發(fā)動機定則)、安培定則1和安培定則2(右手螺旋定則)、洛倫茲力、安培力等，用于判斷電流、磁場、作用力方向。容易導致學生和技術人員記憶混亂。用“電子自旋右手定則”表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能設計領域，提出一種基于感性工學的文創(chuàng)產品設計方法及系統(tǒng)，通過獲取目標文創(chuàng)產品的基礎形態(tài)信息與綜合情感信息，為個性化情感需求和市場需求提供了有效的基礎信息，設計了一種情感需求分析方法，結合CRITIC分析法與熵權法進行權重組合計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了整機銘牌規(guī)格信息處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及數據處理技術領域，在根據整機的訂單信息確定整機所配置的電源單體的標識的基礎上，獲取電源單體的電源認證規(guī)格信息和電源銘牌規(guī)格信息；通過比對電源單體的電源認證規(guī)格信息和電源銘牌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模型優(yōu)化的高壓業(yè)擴報裝全流程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：數據分析模塊，用于整合多維數據源；模型優(yōu)化模塊，采用聚類算法對歷史用電數據進行模式識別，生成負荷分類結果，并通過迭代優(yōu)化聚類中心以提升預測精度；業(yè)務受理模塊，基于模型預測生成預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種電力系統(tǒng)災害傳播與風險演化的建模方法以及裝置，涉及電力系統(tǒng)技術領域。其中，電力系統(tǒng)災害傳播與風險演化的建模方法包括：根據目標區(qū)域的歷史災損數據，確定目標區(qū)域中的風險關鍵節(jié)點；其中，風險關鍵節(jié)點包括風險擾動源節(jié)點、設備故障節(jié)點、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種設備故障風險預判系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：IoT傳感器，用于監(jiān)測部件溫度、震動頻率等參數；數據處理模塊，用于對所述IoT傳感器采集的數據進行預處理，去除噪聲和誤差；AI模型訓練模塊，用于訓練AI模型，基于所述預處理后的數據預測設備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于家用電器的安裝方法和系統(tǒng)，涉及電器安裝的技術領域。方法包括：獲取目標安裝電器的安裝地點，采集安裝地點的布局圖，根據布局圖選擇安裝位置；獲取用戶布局信息，采集目標安裝電器的電器信息，根據用戶信息和電器信息預估得到目標安裝電...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種新興技術演化分析方法、裝置及存儲介質。本申請首先通過獲取目標技術的專利數據，并按照時間段進行劃分，以觀察技術在不同時間節(jié)點上的發(fā)展狀態(tài)。然后對專利數據進行預處理和文本向量轉換，通過降維處理和聚類分析，提取出每個時間段內的主要...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N用于深度模型的黑盒水印嵌入方法、黑盒水印提取方法，在黑盒水印嵌入方法中通過獲取多個原始圖像和原始深度模型；基于傅里葉變換法，分別在各個原始圖像的頻域數據中疊加水印數據，得到第一圖像；基于水印融合模型，將各個第一圖像對應的水印...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于深度學習的鉆孔巖芯圖像自動識別與編錄方法和系統(tǒng)，方法包括：對采集的待測鉆孔巖芯圖像進行預處理；將預處理后的圖像輸入到訓練好的Transformer語義分割模型中，輸出像素級概率圖，并通過二值化處理生成二值化掩膜圖像；對二...
								
            
							
            
							
						
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