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								      本發(fā)明涉及邊坡穩(wěn)定預(yù)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高陡邊坡開挖施工的巖體卸荷模擬評(píng)估方法。本發(fā)明首先對(duì)高陡邊坡進(jìn)行有限元模擬并獲取巖體單元的各項(xiàng)數(shù)據(jù)；進(jìn)一步分析巖體單元在卸荷過(guò)程中的主應(yīng)力數(shù)據(jù)的變化以及產(chǎn)生的水平與豎向位移的時(shí)序變化，并分析兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域，涉及整體葉盤設(shè)計(jì)技術(shù)，提供了一種整體葉盤的葉型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取整體葉盤中每個(gè)初始葉型上每個(gè)截面的多個(gè)初始設(shè)計(jì)變量；通過(guò)擬合每個(gè)初始設(shè)計(jì)變量隨葉高的變化曲線，獲得表征每個(gè)初始設(shè)計(jì)變量的表征參數(shù)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種面向光伏電站的電氣設(shè)備智能效能評(píng)估與管理系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)電氣設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù)、電氣數(shù)據(jù)以及運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；狀態(tài)評(píng)估模塊，用于基于由數(shù)據(jù)采集模塊獲取的數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的機(jī)能穩(wěn)態(tài)區(qū)間，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于血糖預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于代謝因果知識(shí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血糖預(yù)測(cè)方法：利用卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選訓(xùn)練集中胰島素?cái)?shù)據(jù)、餐食數(shù)據(jù)和歷史血糖水平時(shí)間序列的活躍樣本，分別構(gòu)建包括三層一維的卷積和最大池化層、LSTM層以及全連接層的胰島素作用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI多源融合及視覺補(bǔ)償?shù)氖彝鉄崾孢m評(píng)價(jià)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明的方法包括：第一，同步獲取現(xiàn)場(chǎng)微氣候物理參數(shù)、GPS時(shí)空坐標(biāo)及第一人稱視角的三維街景圖像；第二，獲取行人主觀感知數(shù)據(jù)；第三，對(duì)街景圖像進(jìn)行像素級(jí)解析，量化要素的視野...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種地表水熱通量一體化估算方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及水文氣象遙感技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)目標(biāo)地區(qū)的目標(biāo)地表溫度數(shù)據(jù)、目標(biāo)凈輻射數(shù)據(jù)、目標(biāo)氣溫?cái)?shù)據(jù)、目標(biāo)植被覆蓋度數(shù)據(jù)和目標(biāo)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建得到目標(biāo)地區(qū)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)地表環(huán)境關(guān)鍵參數(shù)；將目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種涉及飛行器軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種飛行軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具體包括：獲得數(shù)據(jù)序列、控制序列和狀態(tài)；構(gòu)建基于HIPPO模塊和Kooba模塊的FlightKooba模型；根據(jù)數(shù)據(jù)序列，采用HIPPO模塊迭代計(jì)算出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于煤礦地下水庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煤礦地下水庫(kù)平板型人工壩體設(shè)計(jì)方法；包括確定人工壩體在復(fù)雜水力環(huán)境下性能劣化后的強(qiáng)度參數(shù)；構(gòu)建人工壩體三維厚板彈性力學(xué)模型并明確其邊界條件，采用能量變分法求解該力學(xué)模型并確定人工壩體內(nèi)部應(yīng)力分布情...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)字芯片IP集成方法，包括：配置IP集成事件表；基于所述IP集成事件表中的配置，通過(guò)匹配規(guī)則讀取原始IP文件的端口描述，提取輸入輸出信號(hào)及位寬信息；根據(jù)所述匹配規(guī)則的匹配結(jié)果生成標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件；將所述標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件和關(guān)聯(lián)的所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種探針卡的仿真方法、設(shè)備、介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，涉及半導(dǎo)體測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，公開了探針卡的仿真方法，包括：構(gòu)建探針卡包含的多個(gè)子結(jié)構(gòu)中的每一子結(jié)構(gòu)的仿真模型，對(duì)各個(gè)子結(jié)構(gòu)仿真模型進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置，設(shè)置各個(gè)參數(shù)化的子結(jié)構(gòu)仿真模型之間的鏈路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向水利大模型檢索增強(qiáng)的文檔表格結(jié)構(gòu)識(shí)別方法，涉及水利文檔表格處理分析領(lǐng)域，解決了大模型檢索增強(qiáng)技術(shù)中，若采用現(xiàn)有文檔識(shí)別技術(shù)難以準(zhǔn)確提取水利文檔內(nèi)含的大量復(fù)雜、跨頁(yè)的非結(jié)構(gòu)化表格信息的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：獲取水利信息的文檔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算領(lǐng)域，涉及到一種邊緣設(shè)備中基于剪枝壓縮的模型部署方法，其通過(guò)解析目標(biāo)邊緣設(shè)備的硬件架構(gòu)配置構(gòu)建聯(lián)合約束條件集，結(jié)合待部署模型的層間依賴關(guān)系，確定待部署模型各網(wǎng)絡(luò)層壓縮比例上限，以此對(duì)待部署模型執(zhí)行混合剪枝操作，并在關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與交通管理技術(shù)領(lǐng)域。輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)模塊和輕量CNN模型構(gòu)建模塊；多源數(shù)據(jù)采集模塊用于采集歷史客流數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)和其它輔助數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種景點(diǎn)流量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法應(yīng)用于景點(diǎn)游客流量預(yù)測(cè)，該方法包括：基于預(yù)處理后的目標(biāo)景點(diǎn)的流量時(shí)間序列對(duì)鯨魚優(yōu)化算法進(jìn)行求解，獲取算法結(jié)果參數(shù)，基于算法結(jié)果參數(shù)構(gòu)建第一預(yù)測(cè)模型，并對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于時(shí)空序列與多模態(tài)特征融合的臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)預(yù)測(cè)方法，包括：基于臺(tái)風(fēng)最佳路徑數(shù)據(jù)及多源衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)集和輔助數(shù)據(jù)集；采用統(tǒng)一流形逼近與投影方法對(duì)高維的多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)進(jìn)行降維預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的化工園區(qū)地下水污染擴(kuò)散的預(yù)測(cè)方法。內(nèi)容包括：獲取化工園區(qū)地下水中的污染物濃度信息數(shù)據(jù)以及地質(zhì)勘查參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，引入自塑形函數(shù)嵌入機(jī)制，構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)湖技術(shù)的找礦預(yù)測(cè)一體化鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)方法，涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域，包括，采集地球物理數(shù)據(jù)、地球化學(xué)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，整理成原始勘探數(shù)據(jù)；在原始勘探數(shù)據(jù)中添加元數(shù)據(jù)，傳輸至礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖節(jié)點(diǎn)，形成原始勘探數(shù)據(jù)集；在礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物理機(jī)制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的地下水可開采量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理技術(shù)領(lǐng)域，整合氣象數(shù)據(jù)、地表水水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)、地下水資源開發(fā)利用數(shù)據(jù)和水文地質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；利用數(shù)字孿生物理引擎，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無(wú)線組網(wǎng)的化工園區(qū)廢水處理調(diào)控系統(tǒng)，本發(fā)明涉及廢水處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了各處理單元之間缺乏數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與智能協(xié)同的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)從參數(shù)監(jiān)測(cè)、特征確認(rèn)、進(jìn)程校驗(yàn)到配比優(yōu)化，系統(tǒng)各環(huán)節(jié)均形成了可量化的指標(biāo)與操作邏輯，如凈化指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于跨模態(tài)量測(cè)數(shù)據(jù)融合的實(shí)時(shí)線損分析方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并采用改進(jìn)隔離森林算法對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步質(zhì)量篩查，獲取原始數(shù)據(jù)集合，以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽；S2:根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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