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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N除氧器熱力學(xué)模型的創(chuàng)建方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取邊界條件參數(shù)、除氧器的流體動(dòng)力學(xué)參數(shù)和物理結(jié)構(gòu)參數(shù)；建立質(zhì)量守恒方程、動(dòng)量守恒方程和能量守恒方程；基于所述邊界條件參數(shù)建立邊界節(jié)點(diǎn)；基于質(zhì)量守恒方程、動(dòng)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煤礦底板破壞深度測(cè)試的微應(yīng)變法。該方法通過在工作面前方布置傾斜或垂直鉆孔，在不同深度、不同截面位置布置微應(yīng)變傳感器建立立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多維數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)底板破壞深度的精確測(cè)定。本發(fā)明方法建立了以微...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于Petri網(wǎng)的數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于信息技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建企業(yè)經(jīng)營(yíng)的Petri網(wǎng)模型，用于描述企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的并發(fā)、異步和分布式行為，其中，企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的并發(fā)、異步和分布式行為包括庫(kù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)數(shù)字化規(guī)劃的圖模數(shù)融合方法及系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取電網(wǎng)的拓?fù)鋱D、電網(wǎng)的物理模型和電網(wǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；提取拓?fù)鋱D中的節(jié)點(diǎn)和線路，同時(shí)提取物理模型中的元件和連接關(guān)系，并將拓?fù)鋱D中的節(jié)點(diǎn)與物理...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域，提供了客服場(chǎng)景的會(huì)話交互方法及裝置。該方法包括：獲取歷史客服會(huì)話數(shù)據(jù)；從所述歷史客服會(huì)話數(shù)據(jù)中提取第一意圖標(biāo)簽，對(duì)第一意圖標(biāo)簽進(jìn)行聚類分析，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行多次文本分類，以建立具有遞進(jìn)層級(jí)關(guān)系的意圖庫(kù)及關(guān)聯(lián)的應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體和檢索增強(qiáng)生成的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括知識(shí)提取智能體、檢索增強(qiáng)生成模塊、規(guī)劃教學(xué)智能體、知識(shí)鞏固智能體和測(cè)試評(píng)估智能體；知識(shí)提取智能體從原始學(xué)習(xí)資料中提取文檔信息并轉(zhuǎn)換為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；檢索增強(qiáng)生成模塊用于將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種量子比特信號(hào)傳輸方法、裝置、微波線路及量子計(jì)算機(jī)，包括：光芯片接收第一信號(hào)并通過至少一個(gè)或多個(gè)功分器，對(duì)第一信號(hào)按權(quán)重系數(shù)分成多個(gè)支路輸送的第二信號(hào)；對(duì)第二信號(hào)進(jìn)行濾波和調(diào)制，與量子芯片的微波信號(hào)進(jìn)行適配，并將若干第二信號(hào)輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種平行布置集裝箱碼頭自動(dòng)導(dǎo)引車調(diào)度方法，包括以下步驟：采集集裝箱碼頭AGV調(diào)度參數(shù)；建立AGV調(diào)度優(yōu)化模型；求解AGV調(diào)度優(yōu)化模型；輸出AGV調(diào)度方案。由于本發(fā)明考慮了AGV路徑?jīng)_突及充電過程對(duì)實(shí)際作業(yè)的影響構(gòu)建了以AGV耗電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的接入設(shè)備評(píng)估系統(tǒng)，屬于接入設(shè)備評(píng)估系統(tǒng)領(lǐng)域，包括殼體顏色改變采集模塊、設(shè)備安裝數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、評(píng)估模塊以及可視化通知模塊；所述殼體顏色改變采集模塊通過攝像頭采集各個(gè)接入設(shè)備的殼體顏...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N金融產(chǎn)品的推薦方法、裝置和電子設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本的數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)，并提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的特征，得到特征項(xiàng)，其中，目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)至少包括年齡小于預(yù)設(shè)年齡的預(yù)定客戶的基本信息數(shù)據(jù)和表現(xiàn)數(shù)據(jù)；通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工廠生產(chǎn)智能監(jiān)督管理方法及其系統(tǒng)，涉及生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括，基于操作行為構(gòu)建時(shí)間差值鏈，通過滑動(dòng)窗口提取波動(dòng)特征基元；對(duì)波動(dòng)特征基元進(jìn)行頻域變換，獲取節(jié)奏波動(dòng)譜；計(jì)算節(jié)奏波動(dòng)譜與歷史節(jié)奏參考譜的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整距離，得到譜偏離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種現(xiàn)代Web技術(shù)的圍棋網(wǎng)站系統(tǒng)及城市切換模塊，屬于圍棋在線平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)采用React前端框架與Node.js后端技術(shù)，實(shí)現(xiàn)前后端分離架構(gòu)，運(yùn)用JWT認(rèn)證，支持多終端訪問。具備用戶管理、圍棋教學(xué)、賽事管理和社區(qū)互動(dòng)等核心模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于預(yù)訓(xùn)練3D擴(kuò)散模型的毫米波雷達(dá)點(diǎn)云生成方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一、采用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行激光雷達(dá)點(diǎn)云和毫米波雷達(dá)點(diǎn)云的幾何特征提取，獲取深度幾何特性；步驟二、采用多模態(tài)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)模塊進(jìn)行毫米...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種組件的檢測(cè)方法與模型的訓(xùn)練方法、系統(tǒng)、控制器、介質(zhì)、產(chǎn)品，方法包括：將待測(cè)組件的第一待測(cè)圖像和第二待測(cè)圖像輸入到第一模型中，得到待測(cè)組件的檢測(cè)結(jié)果；第一待測(cè)圖像為待測(cè)組件在生產(chǎn)過程中第一環(huán)節(jié)的圖像，第二待測(cè)圖像為待測(cè)組件在生產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)的智慧能源多能評(píng)價(jià)可視化系統(tǒng)及方法，涉及能源大數(shù)據(jù)可視化交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，通過時(shí)空哈希編碼方法，生成時(shí)空對(duì)齊的高維能源數(shù)據(jù)；基于三維流形坐標(biāo)模型，將設(shè)備能效參數(shù)轉(zhuǎn)化為等效能量質(zhì)量場(chǎng)，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高精地圖數(shù)據(jù)生成三維仿真場(chǎng)景的方法和系統(tǒng)。該方法通過解析高精地圖數(shù)據(jù)，提取道路、人行道、馬路牙等基礎(chǔ)設(shè)施的幾何信息及屬性，在三維建模軟件中構(gòu)建節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，程序化地生成基礎(chǔ)設(shè)施的三維幾何模型；采用點(diǎn)云實(shí)例化技術(shù)，對(duì)路燈、圍墻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多源氣象數(shù)據(jù)融合的三維云型分類方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)值模式數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；采用三維云量分析方法，以數(shù)值模式數(shù)據(jù)的三維云量作為背景場(chǎng)，形成多源數(shù)據(jù)融合的三維云量格點(diǎn)場(chǎng)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人體行為檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，通過獲取目標(biāo)場(chǎng)景的模糊圖像，將模糊圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)檢測(cè)模型中進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別，得到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)以及與多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)位置信息，根據(jù)多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和多個(gè)位置信息，構(gòu)建關(guān)鍵點(diǎn)時(shí)序序列，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于YOLOv12優(yōu)化的霧天目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，所述方法包括以下步驟：采集原始數(shù)據(jù)，并對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中至少包括若干個(gè)霧天環(huán)境下的交通圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)預(yù)設(shè)改進(jìn)YOLOv1...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于改進(jìn)SDM?YOLOv8的室外停車場(chǎng)車位狀態(tài)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過基于室外停車場(chǎng)車位的采集數(shù)據(jù)，建立停車場(chǎng)數(shù)據(jù)集，為車位狀態(tài)檢測(cè)模型的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于停車場(chǎng)數(shù)據(jù)集，結(jié)合改進(jìn)SDM?YOLOv8進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到車位狀態(tài)檢...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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