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          • 本發(fā)明涉及一種濱海植被護岸效能的評估方法,包括以下步驟:S1:基于進行現(xiàn)場測量或使用遙感數(shù)據(jù),采集目標(biāo)海岸的氣象水文要素,及地形地貌數(shù)據(jù);S2:量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù),包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài);S3:構(gòu)建潮汐水動力?植被耦合模型,...
          • 本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法,涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取觀測區(qū)域的遙感影像,并對遙感影像進行圖像預(yù)處理,得到增強圖像;劃分出不同的生態(tài)區(qū)域;提取地面觀測數(shù)據(jù);將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
          • 本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機器人編隊路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖;以編隊中心或參考點的坐標(biāo)形式設(shè)定起始點和目標(biāo)點,基于中心點或參考點計算推導(dǎo)每個機器人具體的起始位置和目標(biāo)位置,同時明確多機器人...
          • 本發(fā)明公開了一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)及其批量投取件方法,其中,一種儲物柜批量投取件系統(tǒng),包括用戶端設(shè)備、中央服務(wù)器和智能儲物柜群,用戶端設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)與中央服務(wù)器進行通訊,中央服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)與智能儲物柜群進行通訊。一種儲物柜批量投取件系統(tǒng)的投...
          • 本發(fā)明實施例提供一種用于虛擬電廠的光伏發(fā)電預(yù)測系統(tǒng)及方法,屬于光伏發(fā)電預(yù)測領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:分布式數(shù)據(jù)庫模塊提供API接口實時查詢和批量加載;負荷預(yù)測模塊,采用不同預(yù)測時間段對應(yīng)的負荷預(yù)測模型,進行對應(yīng)的負荷預(yù)測,并通過輻照度織網(wǎng)投影系統(tǒng)展...
          • 本發(fā)明提供一種面向軟知識的實體關(guān)系推理方法,基于多門控機制與實體對象屬性信息的交通類知識表示學(xué)習(xí)模型,專門針對軟知識表示與推理問題。相比現(xiàn)有技術(shù),其僅利用實體自身屬性、屬性值及鄰域子圖信息,避免外部噪聲干擾;通過輸入門、輸出門、屬性值感知門...
          • 本發(fā)明涉及情緒識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于顱內(nèi)腦電信號的情緒解碼模型構(gòu)建方法及預(yù)測方法。本發(fā)明中,利用顱內(nèi)腦電信號進行情緒解碼,相較于基于腦電信號的情緒解碼更具有可靠性。通過構(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)就能完成個性化微調(diào),...
          • 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現(xiàn)數(shù)...
          • 一種基于免疲勞實驗標(biāo)定內(nèi)聚力模型的界面結(jié)構(gòu)疲勞裂紋擴展預(yù)測方法,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)明針對現(xiàn)有循環(huán)內(nèi)聚力模型的參數(shù)高度依賴疲勞實驗數(shù)據(jù)進行標(biāo)定或擬合的問題。包括:編寫有限元用戶子程序,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定界面結(jié)構(gòu)的斷裂...
          • 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)建滑閥副的簡化金屬模型;S3、計算滑閥副的徑向間隙熱變形...
          • 本申請公開了一種機械密封端面比壓的設(shè)計計算方法,步驟為:獲取機械密封的動靜環(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...
          • 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,識別出多邊形及其端點;S3、確定屋面分水線上的抬高點,并進行條件篩選,確定抬高點對應(yīng)的排水溝,得到抬高點對應(yīng)的待...
          • 本申請是關(guān)于一種可視化標(biāo)題欄生成方法、設(shè)備、存儲介質(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庫文件;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...
          • 本發(fā)明提供基于LLM和RTL語義壓縮的硬件木馬檢測方法及系統(tǒng),方法包括:準(zhǔn)備待測的包含粗粒度硬件木馬的模塊化RTL設(shè)計電路;適用PyVerilog生成AST并存儲;根據(jù)實例電路建立樹狀拓撲結(jié)構(gòu),記錄深度信息;為每個實例電路提取端口名與位寬信...
          • 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方法,屬于信息安全和源代碼檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:進行用戶注冊登錄,上傳文件,判斷是否靜態(tài)分析,判斷是否動態(tài)分析,引入AI大模型,生成檢測報告;本發(fā)明中,該方法通過多層次技術(shù)整合...
          • 一種識別白酒酒齡的方法,包括如下步驟:S1、使用氣相色譜?質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對不同酒齡的醬香型白酒標(biāo)準(zhǔn)樣品進行檢測,獲取風(fēng)味物質(zhì)的原始檢測數(shù)據(jù);S2、基于隨機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),對篩選后的特征物質(zhì)含量進行歸一...
          • 一種基于人工智能的儲能電池故障預(yù)警及安全防護方法,涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域;設(shè)置不同的監(jiān)測單元并獲取各個子電池的監(jiān)測數(shù)據(jù),對各個子電池的運行狀態(tài)進行測試以獲取運行系數(shù),獲取同一儲能電池內(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...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,且公開了高速人體運動軌跡動作模式識別系統(tǒng);本發(fā)明通過多模態(tài)傳感器融合與自適應(yīng)時空注意力網(wǎng)絡(luò)(ASTAN),有效克服傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)對標(biāo)記點的依賴及IMU累積誤差問題,顯著提升高速運動軌跡重建精度與環(huán)境適應(yīng)性;結(jié)合自...
          • 本發(fā)明公開了一種流量分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括:通過對原始流量按照相同的五元組劃分為至少兩個數(shù)據(jù)流,并對所述至少兩個數(shù)據(jù)流進行預(yù)處理,生成模型訓(xùn)練所需的目標(biāo)數(shù)據(jù);對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進行聚類,并將聚類后的目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)決...
          • 本發(fā)明提供一種用戶興趣遷移點檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:采用滑動窗口的方式對行為向量序列進行切片,對切片后的行為向量序列的各窗口進行聚合,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興趣狀態(tài)表示的差...
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