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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于壓力容器結(jié)構(gòu)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種壓力容器變形行為快速分析的智能縮減基有限元方法。本發(fā)明采用縮減基方法對(duì)有限元法進(jìn)行改進(jìn)，發(fā)展了在線和離線相結(jié)合的求解方式，在預(yù)先設(shè)定好結(jié)構(gòu)尺寸、載荷類型和大小、材料屬性等設(shè)計(jì)參數(shù)后，先采用離線求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于有限元軟件的多坯型連鑄方坯粗軋孔型系統(tǒng)優(yōu)化方法，涉及軋鋼鑄造技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于金屬秒流量相等原理，建立不同斷面坯型軋制時(shí)體積流量動(dòng)態(tài)平衡的數(shù)字模型，量化方坯粗軋變形規(guī)律；利用有限元仿真模型進(jìn)行多坯型切換的孔型建模，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Vine Copula的襟翼機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對(duì)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛?cè)狁詈戏抡妫ㄟ^應(yīng)力分布情況識(shí)別運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行應(yīng)力危險(xiǎn)區(qū)域、變形危險(xiǎn)區(qū)域以及卡滯危險(xiǎn)區(qū)域，根據(jù)動(dòng)態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結(jié)構(gòu)失效判據(jù)：時(shí)變應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的鉆井參數(shù)智能實(shí)時(shí)優(yōu)化方法，屬于鉆井優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)是：包括以下步驟：步驟一：鉆速預(yù)測(cè)模型構(gòu)建；步驟二：決策過程建模，決策過程為選擇一組參數(shù)組合
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：隨機(jī)生成多個(gè)膜系參數(shù)矩陣，并將多個(gè)所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群，其中，所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個(gè)膜層對(duì)應(yīng)的材質(zhì)類型和厚度構(gòu)建得到；基于兩階段進(jìn)化的不平衡多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模擬加速方法，其中機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)具體采用傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)；該方法包括如下步驟：構(gòu)建滲流參數(shù)場(chǎng)的流動(dòng)等效數(shù)學(xué)模型；設(shè)計(jì)基于傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)的流動(dòng)等效模擬加速方法；設(shè)計(jì)基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的氣體泄漏精準(zhǔn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。方法包括：基于目標(biāo)區(qū)域的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成目標(biāo)區(qū)域的數(shù)字孿生模型；獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)目標(biāo)對(duì)象的第一空間位置，每個(gè)目標(biāo)對(duì)象內(nèi)包括多個(gè)目標(biāo)部件，識(shí)別每個(gè)目標(biāo)部件的第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于BIM的抗浮錨桿施工方法及系統(tǒng)，涉及建筑施工：獲取預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的初始防水節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)方案，建立預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的BIM模型；利用BIM模型模擬預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿在不同地下水壓力條件下的滲水情況，識(shí)別潛在漏水通道；對(duì)識(shí)別的潛在漏水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛機(jī)尾流風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種混合運(yùn)行機(jī)場(chǎng)小型單發(fā)訓(xùn)練飛機(jī)尾流遭遇風(fēng)險(xiǎn)分析方法。收集航班運(yùn)行程序以及訓(xùn)練飛行各科目信息，提取關(guān)鍵飛行特征，通過聚類分析，得到公共運(yùn)輸航空器和小型訓(xùn)練航空器典型飛行任務(wù)的平均運(yùn)動(dòng)軌跡；然后運(yùn)行軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于數(shù)字孿生的泵站運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取泵站運(yùn)行過程中發(fā)生故障事件的故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)；基于故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)之間的變化相似程度和時(shí)間戳，確定故障水泵在非故障水泵中的上游影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于芯片算法模塊驗(yàn)證與調(diào)試的方法和裝置，能夠自動(dòng)化比對(duì)C語言參考模型與仿真波形的一致性并進(jìn)行追蹤。其中，該方法包括構(gòu)建驗(yàn)證環(huán)境并生成fsdb波形及帶調(diào)試信息的C語言參考模型可執(zhí)行文件；基于配置信息生成GDB命令和fsdbre...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路版圖設(shè)計(jì)領(lǐng)域，具體公開了一種自動(dòng)生成用于測(cè)試設(shè)計(jì)規(guī)則的圖形的方法與系統(tǒng)，基于設(shè)計(jì)規(guī)則自動(dòng)進(jìn)行圖形單元的識(shí)別、圖形區(qū)域的篩選、圖元縮放系數(shù)的計(jì)算，進(jìn)而生成符合設(shè)計(jì)規(guī)則的測(cè)試圖形，最后篩選出有效的測(cè)試圖形這一系列自動(dòng)化步驟，實(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四角編碼的漢字字體生成方法及系統(tǒng)，涉及漢字生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過結(jié)合四角編碼與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)以及四角一致性損失函數(shù)，利用由源字體和目標(biāo)字體組成的訓(xùn)練集，生成漢字字體。本發(fā)明能夠更好地適應(yīng)各種字體，提高生成的結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確性；本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語言模型融合技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大語言模型自適應(yīng)融合方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括：基于多個(gè)垂域數(shù)據(jù)集對(duì)基座模型進(jìn)行微調(diào)，得到多個(gè)垂域模型；計(jì)算每個(gè)垂域模型的模型參數(shù)相對(duì)于基座模型參數(shù)的增量向量，記為任務(wù)向量；自所述多個(gè)垂域數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法、裝置及知識(shí)問答檢索方法、裝置，涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，其中，該知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法包括：獲取目標(biāo)文本，并根據(jù)預(yù)設(shè)分塊算法，對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行分塊處理，得到多個(gè)目標(biāo)文本片段；將各目標(biāo)文本片段分別輸入預(yù)訓(xùn)練的GTE模型和BER...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于巖溶地區(qū)的樁基加固方法和系統(tǒng)，屬于地基處理與加固技術(shù)領(lǐng)域，包括建立巖溶地區(qū)樁基監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，獲取巖溶空洞分布特征參數(shù)和地下水動(dòng)態(tài)變化參數(shù)；構(gòu)建自適應(yīng)評(píng)估模型，設(shè)定初始的實(shí)時(shí)反饋修正參數(shù)向量；基于時(shí)空演化規(guī)律，生成動(dòng)態(tài)演化的巖溶發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的倉(cāng)位數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)控管理系統(tǒng)及方法，屬于倉(cāng)位調(diào)控管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采集貨物信息表，構(gòu)建有向圖拓?fù)淠Ｐ停捎玫辖芩固乩惴ǎY(jié)合貨物信息表，為每個(gè)貨物規(guī)劃具備最短路徑時(shí)間的初始出貨路徑；計(jì)算各出貨路徑的擁堵指數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及整車制造技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的整車裝配狀態(tài)智能檢測(cè)方法與系統(tǒng)。該方法部署多源數(shù)據(jù)采集單元，融合視覺、力傳感和射頻識(shí)別數(shù)據(jù)以確定部件裝配狀態(tài)和工藝參數(shù)偏差；通過虛擬裝配校驗(yàn)?zāi)Ｐ蜕啥嗑S度校驗(yàn)規(guī)則進(jìn)行裝配一致性判定；構(gòu)建分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于作業(yè)指導(dǎo)書匹配的工業(yè)異常自動(dòng)化處理系統(tǒng)，涉及工業(yè)異常自動(dòng)化處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)管理模塊、異常檢測(cè)模塊及因素分析與自動(dòng)化處理模塊。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的連續(xù)監(jiān)測(cè)與異常狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別，精準(zhǔn)提取影響因素后，自動(dòng)與SO...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的儲(chǔ)能電源運(yùn)行監(jiān)管系統(tǒng)，涉及儲(chǔ)能電源運(yùn)行監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域；包括：沖突分類模塊按層級(jí)結(jié)構(gòu)分類硬件冗余，計(jì)算協(xié)同響應(yīng)延遲率識(shí)別不同類型的協(xié)同沖突；節(jié)點(diǎn)提取模塊針對(duì)鏈?zhǔn)絺鲗?dǎo)型沖突，利用延遲放大系數(shù)、加權(quán)有向圖及靈敏度等確定...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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