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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機整機振動技術(shù)領(lǐng)域，特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法，包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)；建立有限元模型，計算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力特性；提取支點動載荷，繪制高壓轉(zhuǎn)子支點動載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據(jù)輸入到已訓(xùn)練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到出口歧管腔壓力場信息；所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程如下：利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風(fēng)機水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計算機數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域；測量風(fēng)機水上典型節(jié)點位置處加速度信號；獲取海上風(fēng)機結(jié)構(gòu)低階實測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù)；建立風(fēng)機結(jié)構(gòu)有限元模型；對水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取虛擬附件上的附件固定點，所述附件固定點至少有兩個，每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中；針對每個附件固定點，獲取虛擬對象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：數(shù)據(jù)采集與處理：通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關(guān)節(jié)電機獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線/實時標(biāo)定和時間同步，結(jié)合運動標(biāo)簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集；模型構(gòu)建與訓(xùn)練：拼接多模態(tài)傳感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風(fēng)機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng)，獲取風(fēng)機電流波形和盤管振動信號，基于電機負(fù)載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準(zhǔn)；識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍，生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表；獲取供回水溫差和水閥開度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法，基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，預(yù)處理后進(jìn)行步態(tài)分割，獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本，包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應(yīng)的數(shù)據(jù)特征；構(gòu)建改進(jìn)的特征融合模型，以數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練至模型穩(wěn)定；采集多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法，屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性差等缺陷，所提方法通過離線學(xué)習(xí)和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標(biāo)注協(xié)同的問答智能體模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于模型訓(xùn)練的技術(shù)領(lǐng)域，方法包括對歷史訓(xùn)練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集整理；將增量數(shù)據(jù)集對待訓(xùn)練問答智能體模型進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化；基于優(yōu)化模型參數(shù)進(jìn)行模型部署與場...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)預(yù)訓(xùn)練的輕量級通用語言模型和目標(biāo)樣本集，確定第一困惑度和第二困惑度；第一困惑度，用于表征在有指令條件下的預(yù)測困惑度；第二困惑度，用于表征在無指令條件下的預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法，包括：通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格，形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集；基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突，通過動態(tài)權(quán)重分配校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；利用時間序列自回歸模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預(yù)測方法，屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預(yù)處理，創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集；提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征；分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導(dǎo)的時空缺失填補方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)；基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時空依賴提取；基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯噪聲擴散...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計算機設(shè)備，屬于信號測試的領(lǐng)域，方法包括：對接收到的待測信號進(jìn)行噪聲濾除處理，獲得第一信號；根據(jù)待測信號和第一信號，得到全量噪聲信號；計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值；基于多個均方根值，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì)，適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括：針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取；基于自動錨點選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法，實現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建；利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種日志異常檢測方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及日志處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：確定目標(biāo)日志序列中每個目標(biāo)日志的初始詞元序列；通過預(yù)訓(xùn)練SBERT子模型對目標(biāo)日志序列中每個初始詞元序列進(jìn)行向量化、通過特征提取子模型確定目標(biāo)日志序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及期刊審校技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種期刊審校流程的自動優(yōu)化方法和系統(tǒng)，當(dāng)接收到新稿件時，根據(jù)新稿件的投稿信息自動匹配與投稿信息對應(yīng)的期刊，并將新稿件發(fā)送至期刊對應(yīng)的期刊終端；期刊終端獲得初始審稿人集合；根據(jù)新稿件的稿件特征及其與每個候選審...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種時間要素抽取方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：基于預(yù)訓(xùn)練語言模型對目標(biāo)文本進(jìn)行通用領(lǐng)域下的時序語義特征提取，以得到包含時序語義的上下文向量；基于上下文感知解析算法，將提取到的上下文向量與目標(biāo)文本所屬領(lǐng)域的時間規(guī)則進(jìn)行語義融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：獲取與統(tǒng)計任務(wù)關(guān)聯(lián)的斷點記錄，所述斷點記錄包含斷點標(biāo)識及對應(yīng)的斷點時間值；基于所述斷點記錄確定統(tǒng)計起始時間，當(dāng)所述斷點記錄存在時，所述統(tǒng)計起始時間為所述斷點時間值；當(dāng)所述斷點記錄不存在時，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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