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								      本發(fā)明提供一種識(shí)別碼的檢測方法、裝置、電子終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，識(shí)別碼的檢測方法包括：獲取待檢測識(shí)別碼圖像；待檢測識(shí)別碼圖像包括包含識(shí)別碼的識(shí)別碼區(qū)域以及設(shè)置于識(shí)別碼區(qū)域側(cè)邊的靜音區(qū)；對(duì)待檢測識(shí)別碼圖像進(jìn)行檢測，得到靜音區(qū)的檢測邊信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本多情感自動(dòng)檢測和量化標(biāo)注方法，屬于情感計(jì)算領(lǐng)域。本發(fā)明首先將數(shù)據(jù)集的全標(biāo)簽賦予每條樣本，通過0和1二值初始化操作來量化樣本每個(gè)標(biāo)簽的強(qiáng)度；其次訓(xùn)練全標(biāo)簽分類模型作為初始標(biāo)注器，利用原始訓(xùn)練集樣本的預(yù)測置信度進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多任務(wù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的語料標(biāo)注自動(dòng)化系統(tǒng)，旨在解決傳統(tǒng)語料標(biāo)注方法效率低下、準(zhǔn)確性差問題；系統(tǒng)包括共享編碼器、多任務(wù)解碼器、動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模塊和在線增量學(xué)習(xí)模塊；共享編碼器采用Transformer架構(gòu)，對(duì)輸入語料進(jìn)行分詞、滑動(dòng)窗口分段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偏序預(yù)測的多保真度微架構(gòu)設(shè)計(jì)空間優(yōu)化方法，包括以下步驟：從微架構(gòu)參數(shù)中選擇對(duì)目標(biāo)優(yōu)化PPA指標(biāo)有影響的參數(shù)，構(gòu)建SOC設(shè)計(jì)空間
							  2025-10-10
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種磁性液體密封裝置的密封耐壓值仿真計(jì)算方法，應(yīng)用于密封耐壓值計(jì)算領(lǐng)域，包括：將密封一側(cè)至另一側(cè)定義為路徑，將接觸間隙處磁通密度映射到路徑，得采樣點(diǎn)磁通密度，獲取局部最大值和最小值；將第一個(gè)局部最大值之前和最后一個(gè)最大值之后的最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及性能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的道路材料性能評(píng)估方法、系統(tǒng)和裝置；包括采集道路材料在制造周期的制造數(shù)據(jù)集，從制造數(shù)據(jù)集中篩選出目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)，將目標(biāo)評(píng)估數(shù)據(jù)輸入到深度學(xué)習(xí)性能評(píng)估模型中，評(píng)估出性能指標(biāo)，將性能指標(biāo)與標(biāo)定的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種計(jì)量空間受限的可調(diào)導(dǎo)葉角度校零方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括步驟：S1、通過三坐標(biāo)計(jì)量探針在可調(diào)導(dǎo)葉在組件裝配以及刻度盤指針在兩個(gè)不同角度狀態(tài)下，選取可調(diào)導(dǎo)葉徑向中部截面獲得實(shí)測葉型精密計(jì)量結(jié)果；S2、將實(shí)測葉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道工程地質(zhì)力學(xué)仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種隧道圍巖水浸弱化流固耦合模擬方法及系統(tǒng)，通過獲取典型隧道圍巖材料的力學(xué)參數(shù)和滲流參數(shù)，然后構(gòu)建水浸等效應(yīng)變隨時(shí)間的演化方程，基于演化方程和滲流參數(shù)構(gòu)建水浸等效應(yīng)變?滲流參數(shù)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于繞組溫控領(lǐng)域，涉及一種基于PCA?FCNN的換流變壓器閥側(cè)繞組油流溫升計(jì)算方法，分析閥側(cè)繞組內(nèi)部熱力學(xué)傳導(dǎo)過程，確定與溫度場相關(guān)性最高的特征變量，利用拉丁超立方采樣進(jìn)行高相關(guān)性的特征變量參數(shù)化設(shè)置，建立閥側(cè)繞組流?熱耦合計(jì)算模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種變轉(zhuǎn)速動(dòng)力渦輪子午流道約束優(yōu)化設(shè)計(jì)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括步驟:S1、將葉片區(qū)域沿徑向分成n個(gè)流體單元；S2、按徑向分布給定各流體單元中徑渦輪進(jìn)口狀態(tài)參數(shù)；S3、定義優(yōu)化設(shè)計(jì)的綜合渦輪效率；S4、設(shè)定子午...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種葉柵試驗(yàn)件進(jìn)口段端壁設(shè)計(jì)方法，通過將進(jìn)口段端壁分為第一段和第二段，以利用第一段對(duì)氣流進(jìn)行角度調(diào)整，以將進(jìn)口氣流角轉(zhuǎn)換為試驗(yàn)要求的出口氣流角，再通過第二段對(duì)調(diào)整角度后的氣流進(jìn)行整流，以保證進(jìn)口段內(nèi)流場的穩(wěn)定性和均勻性：再根據(jù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種水工弧形鋼閘門設(shè)計(jì)方法，包括獲取水工弧形鋼閘門的需求參數(shù)；對(duì)需求參數(shù)進(jìn)行分析與計(jì)算得到計(jì)算結(jié)果；依據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)水工弧形鋼閘門進(jìn)行設(shè)計(jì)；所述需求參數(shù)包括水頭參數(shù)、位置參數(shù)、結(jié)構(gòu)參數(shù)，以及材料參數(shù)，所述計(jì)算結(jié)果包括水荷載計(jì)算結(jié)果、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于隱私和效用的數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，方法包括：獲取待處理數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類型；對(duì)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，得到待處理數(shù)據(jù)的多個(gè)脫敏特征；根據(jù)脫敏特征，確定用于指示脫敏特征的隱私保護(hù)程度和效用保留程度的動(dòng)態(tài)參數(shù)；根據(jù)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)據(jù)庫敏感數(shù)據(jù)外發(fā)的行為標(biāo)記與溯源追蹤系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)特征感知與采集單元、優(yōu)化蝙蝠算法的行為特征提取單元等六大單元。通過數(shù)據(jù)特征感知與采集單元獲取數(shù)據(jù)外發(fā)參數(shù)，經(jīng)優(yōu)化蝙蝠算法提取行為特征，改進(jìn)馬爾科夫鏈模型分析狀態(tài)轉(zhuǎn)移，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括處理器、存儲(chǔ)模塊、加密模塊和識(shí)別模塊；存儲(chǔ)模塊、加密模塊和識(shí)別模塊均與處理器通訊連接，存儲(chǔ)模塊用于存儲(chǔ)用戶的上網(wǎng)數(shù)據(jù)信息；識(shí)別模塊用于識(shí)別網(wǎng)站的安全等級(jí)或應(yīng)用程序安全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于HDFS的細(xì)粒度文件權(quán)限控制方法，其包括：將HDFS的寫權(quán)限拆分為文件寫入權(quán)限(write)和文件刪除權(quán)限(delete)；在文件上傳過程中，通過臨時(shí)權(quán)限校驗(yàn)機(jī)制允許對(duì)臨時(shí)文件的刪除操作；當(dāng)接收到文件刪除請(qǐng)求時(shí)，將操作類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于云計(jì)算的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合與智能決策方法及其系統(tǒng)，適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景。該方法通過采集物理傳感器、音視頻、生理信號(hào)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)處理與特征提取，并構(gòu)建協(xié)方差矩陣表征模態(tài)間耦合關(guān)系；進(jìn)一步將多時(shí)段狀態(tài)構(gòu)建為圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)增量集成學(xué)習(xí)模型的控制閥故障診斷方法，涉及控制閥故障診斷領(lǐng)域，具體包括以下步驟：獲取多種故障狀態(tài)類型下的目標(biāo)閥位位移、實(shí)際閥位位移以及位移偏差的時(shí)序數(shù)據(jù)；對(duì)所述時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的時(shí)序數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于頻域變換生成振動(dòng)數(shù)據(jù)的有限樣本下故障識(shí)別方法，采集多類故障振動(dòng)信號(hào)并提取頻域譜特征；構(gòu)建基于鏡像布朗運(yùn)動(dòng)的正向擴(kuò)散隨機(jī)微分方程，通過漸進(jìn)噪聲注入將原始譜分布轉(zhuǎn)化為高斯先驗(yàn)分布；采用分?jǐn)?shù)匹配準(zhǔn)則訓(xùn)練梯度網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合反向隨機(jī)微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)設(shè)備缺陷異常的提前識(shí)別預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括采集電網(wǎng)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理；基于預(yù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立電網(wǎng)設(shè)備的數(shù)字孿生模型，并采用卡爾曼濾波技術(shù)實(shí)時(shí)更新模型；在數(shù)字孿生模...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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