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								      本發(fā)明涉及一種基于特征參數(shù)進(jìn)行增益函數(shù)構(gòu)建的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法，包括：獲取探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理后排序，獲取B?Scan初始數(shù)據(jù)矩陣；在預(yù)設(shè)采樣步長(zhǎng)下計(jì)算每道A?Scan數(shù)據(jù)的特征參數(shù)向量，按照初始數(shù)據(jù)矩陣掃描空間構(gòu)建特征參數(shù)矩陣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水源熱泵技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于水源熱泵回灌試驗(yàn)數(shù)據(jù)的回灌壓力影響分析方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中回灌能力評(píng)估單一、參數(shù)識(shí)別精度低、無(wú)法動(dòng)態(tài)響應(yīng)多工況變化的問(wèn)題，包括采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、識(shí)別穩(wěn)定段、滲透參數(shù)反演、單位參數(shù)分析、回灌性能評(píng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種高位鉆孔與采煤面瓦斯抽采?治理動(dòng)態(tài)協(xié)同預(yù)測(cè)方法，屬于煤礦瓦斯抽采與治理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：首先，根據(jù)多孔介質(zhì)多場(chǎng)耦合理論和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況，篩選出影響采空區(qū)瓦斯抽采效果及上隅角瓦斯治理效果的物理參數(shù)，并實(shí)時(shí)采集相應(yīng)的參數(shù)構(gòu)成時(shí)間序列數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水電機(jī)組監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種水力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)頻譜AI診斷方法、系統(tǒng)及設(shè)備。本發(fā)明采集水力發(fā)電機(jī)組關(guān)鍵部位的振動(dòng)信號(hào)、聲紋信號(hào)和溫度信號(hào)，基于所述振動(dòng)信號(hào)構(gòu)建振動(dòng)頻譜，基于所述聲紋信號(hào)構(gòu)建聲紋圖譜，基于溫度信號(hào)提取趨勢(shì)特征；提取振...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用戶興趣遷移點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：采用滑動(dòng)窗口的方式對(duì)行為向量序列進(jìn)行切片，對(duì)切片后的行為向量序列的各窗口進(jìn)行聚合，得到興趣狀態(tài)表示；基于當(dāng)前窗口的當(dāng)前興趣狀態(tài)表示，以及后一窗口的未來(lái)興趣狀態(tài)表示的差...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種流量分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：通過(guò)對(duì)原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個(gè)數(shù)據(jù)流，并對(duì)所述至少兩個(gè)數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理，生成模型訓(xùn)練所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)；對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并將聚類后的目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了高速人體運(yùn)動(dòng)軌跡動(dòng)作模式識(shí)別系統(tǒng)；本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)傳感器融合與自適應(yīng)時(shí)空注意力網(wǎng)絡(luò)(ASTAN)，有效克服傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)對(duì)標(biāo)記點(diǎn)的依賴及IMU累積誤差問(wèn)題，顯著提升高速運(yùn)動(dòng)軌跡重建精度與環(huán)境適應(yīng)性；結(jié)合自...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于人工智能的儲(chǔ)能電池故障預(yù)警及安全防護(hù)方法，涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域；設(shè)置不同的監(jiān)測(cè)單元并獲取各個(gè)子電池的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)子電池的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行測(cè)試以獲取運(yùn)行系數(shù)，獲取同一儲(chǔ)能電池內(nèi)部不同子電池之間的連接關(guān)系、連接距離、連接系數(shù)，獲取不同儲(chǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種識(shí)別白酒酒齡的方法，包括如下步驟：S1、使用氣相色譜?質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對(duì)不同酒齡的醬香型白酒標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行檢測(cè)，獲取風(fēng)味物質(zhì)的原始檢測(cè)數(shù)據(jù)；S2、基于隨機(jī)森林模型的變量重要性分析，從風(fēng)味物質(zhì)中篩選出關(guān)鍵特征物質(zhì)，對(duì)篩選后的特征物質(zhì)含量進(jìn)行歸一...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)方法，屬于信息安全和源代碼檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：進(jìn)行用戶注冊(cè)登錄，上傳文件，判斷是否靜態(tài)分析，判斷是否動(dòng)態(tài)分析，引入AI大模型，生成檢測(cè)報(bào)告；本發(fā)明中，該方法通過(guò)多層次技術(shù)整合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于LLM和RTL語(yǔ)義壓縮的硬件木馬檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：準(zhǔn)備待測(cè)的包含粗粒度硬件木馬的模塊化RTL設(shè)計(jì)電路；適用PyVerilog生成AST并存儲(chǔ)；根據(jù)實(shí)例電路建立樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，記錄深度信息；為每個(gè)實(shí)例電路提取端口名與位寬信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)是關(guān)于一種可視化標(biāo)題欄生成方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(shí)庫(kù)文件；從三維模型文件中獲取零部件的三維數(shù)模，以獲取三維數(shù)模中的視圖信息；根據(jù)三維模型文件、二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于參數(shù)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(shí)別出多邊形及其端點(diǎn)；S3、確定屋面分水線上的抬高點(diǎn)，并進(jìn)行條件篩選，確定抬高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的排水溝，得到抬高點(diǎn)對(duì)應(yīng)的待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種機(jī)械密封端面比壓的設(shè)計(jì)計(jì)算方法，步驟為：獲取機(jī)械密封的動(dòng)靜環(huán)的材料參數(shù)、端面形貌參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)及工況參數(shù)；確定動(dòng)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)明涉及一種寬溫域下液壓閥滑閥副熱力學(xué)幾何尺寸分析計(jì)算方法，包括以下步驟：S1、確定液壓閥滑閥副參數(shù)，參數(shù)包括：結(jié)構(gòu)尺寸、零件加工工藝、工作原理及工況條件；S2、依據(jù)S1確定的參數(shù)構(gòu)建滑閥副的簡(jiǎn)化金屬模型；S3、計(jì)算滑閥副的徑向間隙熱變形...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于免疲勞實(shí)驗(yàn)標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴(kuò)展預(yù)測(cè)方法，屬于材料本構(gòu)、斷裂與損傷力學(xué)行為技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定或擬合的問(wèn)題。包括：編寫有限元用戶子程序，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多尺度地質(zhì)模型的跨尺度嵌套與融合建模方法，屬于地質(zhì)領(lǐng)域，包括多尺度數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合、跨尺度嵌套與融合及動(dòng)態(tài)耦合四大步驟。這種方法能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)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(shí)現(xiàn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號(hào)的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明中，利用顱內(nèi)腦電信號(hào)進(jìn)行情緒解碼，相較于基于腦電信號(hào)的情緒解碼更具有可靠性。通過(guò)構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練后的情緒解碼模型，僅需少量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)就能完成個(gè)性化微調(diào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向軟知識(shí)的實(shí)體關(guān)系推理方法，基于多門控機(jī)制與實(shí)體對(duì)象屬性信息的交通類知識(shí)表示學(xué)習(xí)模型，專門針對(duì)軟知識(shí)表示與推理問(wèn)題。相比現(xiàn)有技術(shù)，其僅利用實(shí)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(guò)輸入門、輸出門、屬性值感知門...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，屬于光伏發(fā)電預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)模塊提供API接口實(shí)時(shí)查詢和批量加載；負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊，采用不同預(yù)測(cè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行對(duì)應(yīng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，并通過(guò)輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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