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          • 本發(fā)明適用于功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于預(yù)測模型的功率預(yù)測精度提升方法,根據(jù)預(yù)測模型獲取多個(gè)信息;根據(jù)排列組合方式對多個(gè)預(yù)測模型進(jìn)行排列組合,根據(jù)解析結(jié)果構(gòu)建誤差趨勢,根據(jù)第一權(quán)重對各子模型輸出的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合;比對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與對應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開了一種全張量大地電磁數(shù)據(jù)評分方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:首先獲取大地電磁測點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù),再利用一維各向異性模型和相位漂移函數(shù)對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行響應(yīng)合成,得到對應(yīng)的合成響應(yīng)數(shù)據(jù),基于實(shí)測數(shù)據(jù)與合成響應(yīng)數(shù)據(jù)的殘差,構(gòu)建魯棒回歸模...
          • 本發(fā)明涉及一種基于攻擊?故障樹的操作系統(tǒng)安全評估方法,包括:針對基于攻擊?故障樹的操作系統(tǒng),評估在模擬攻擊場景下對暴露元素的攻擊面暴露風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果;基于攻擊面暴露風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果,對操作系統(tǒng)防御機(jī)制的安全評估算法及算法參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整;基于自適應(yīng)調(diào)整...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,公開了初始圖形交換規(guī)范文件處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:對初始圖形交換規(guī)范文件進(jìn)行解析;對幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換;利用三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的幾何數(shù)據(jù)進(jìn)行三維渲染;根據(jù)更新后的三維模型,對三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的屬...
          • 本發(fā)明公開了一種用于橋梁頂推施工受力分析方法,具體涉及受力分析領(lǐng)域;本發(fā)明通過分布式光纖、壓電式力傳感器及振弦式應(yīng)力計(jì)等設(shè)備,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),結(jié)合小波降噪與卡爾曼濾波生成力學(xué)狀態(tài)矩陣;建立頂推系統(tǒng)-臨時(shí)支撐-梁體耦合動(dòng)態(tài)力學(xué)模型,采用廣義α方法求...
          • 本發(fā)明涉及一種波浪環(huán)境下長大懸浮隧道雙向流固耦合計(jì)算方法,屬于海洋工程懸浮隧道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有方法計(jì)算效率低、忽略結(jié)構(gòu)對流場擾動(dòng)及無法處理復(fù)雜地形的問題,提出基于二維勢流波浪水槽組的建模策略:沿隧道軸線劃分關(guān)鍵截面建立獨(dú)立水槽,通過并...
          • 本發(fā)明涉及一種多荷載耦合作用下懸浮隧道動(dòng)力響應(yīng)時(shí)域計(jì)算方法,屬于懸浮隧道動(dòng)力響應(yīng)分析領(lǐng)域。針對傳統(tǒng)方法因控制方程不統(tǒng)一導(dǎo)致通用性差、難以處理多荷載耦合及結(jié)構(gòu)形式變化的問題,提出建立管體統(tǒng)一運(yùn)動(dòng)方程,結(jié)合模態(tài)疊加法分解為廣義坐標(biāo)常微分方程組,...
          • 本發(fā)明提供了一種折腰扭腰拖拉機(jī)靜態(tài)傾覆極限角計(jì)算方法,旨在精確評估其在復(fù)雜姿態(tài)下的靜態(tài)穩(wěn)定性。該方法的核心在于構(gòu)建折腰和扭腰自由度的三維虛擬仿真模型,并設(shè)定任意組合的目標(biāo)姿態(tài)。通過模擬橫坡或縱坡的迭代增加過程,結(jié)合對前、后及整車質(zhì)心投影與相...
          • 本發(fā)明公開了一種鈦基復(fù)合材料激光粉末床熔融參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于金屬基復(fù)合材料增材制造領(lǐng)域,包括以下步驟:通過響應(yīng)曲面(RSM)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲取工藝參數(shù)與成型質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)集;構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以激光功率、掃描速度和SiC含量為輸入,以相對...
          • 本發(fā)明公開了一種3D打印“8”字型鈦板的設(shè)計(jì)方法及制作方法,設(shè)計(jì)方法包括S1、骨折模型的重建;S2、骨折模型進(jìn)行處理得到骨折復(fù)位后的骨骼模型;S3、依據(jù)骨骼模型建立鈦板的初始形態(tài);S4、將骨骼模型和初始形態(tài)的鈦板導(dǎo)入有限元分析軟件進(jìn)行應(yīng)力分...
          • 本發(fā)明公開了一種電動(dòng)汽車低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ā⒀b置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。電動(dòng)汽車低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ǎǎ夯陔姵氐念A(yù)估電流、預(yù)估開路電壓、預(yù)估溫度和預(yù)估熱流量,對整車熱管理模型進(jìn)行一維仿真,確定電池的過渡SOC?OCV曲線,過渡開路電壓溫度導(dǎo)...
          • 本發(fā)明涉及一種稻田近地面氣溫估算方法,首先確定待估算區(qū)域A的經(jīng)緯度坐標(biāo),再根據(jù)該區(qū)域水稻的生育期確定待估算時(shí)間段,并收集周邊氣象站B的經(jīng)緯度坐標(biāo),并計(jì)算A、B的距離,兩者的方位角、風(fēng)向和風(fēng)速權(quán)重因子;再根據(jù)A、B的位置從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)庫中的相...
          • 本發(fā)明提供了一種電池模組用固定拉桿的選型及校核方法。電池模組用固定拉桿的選型及校核方法包括:步驟S10:設(shè)定環(huán)境參數(shù)和固定拉桿的屬性參數(shù);步驟S20:設(shè)定固定拉桿的待獲取參數(shù);步驟S30:獲取安全系數(shù)η和支撐面接觸應(yīng)力σb
          • 本發(fā)明公開了一種面向功耗面積可切換的標(biāo)準(zhǔn)單元版圖自動(dòng)生成方法,涉及LELE(光刻?蝕刻?光刻?蝕刻)技術(shù),對電路網(wǎng)表進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;將預(yù)處理后所述的電路網(wǎng)表中的NMOS管和PMOS管分別進(jìn)行源漏共用操作,得到面積最優(yōu)的布局;將預(yù)處理后所述的...
          • 本公開實(shí)施例是關(guān)于一種會(huì)議紀(jì)要生成方法及裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取會(huì)議場景對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù),并對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對齊,確定時(shí)空對齊的多模態(tài)數(shù)據(jù);所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括會(huì)議視頻、操作軌跡、會(huì)議語音、...
          • 本發(fā)明屬于翻譯領(lǐng)域,提供一種基于AI大語言模型的多語種智能體育賽事翻譯系統(tǒng)及方法,包括獲取歷史解說記錄為用戶語言;將所述歷史解說記錄輸入AI大語言模型,提取所述歷史解說記錄中的俚語、幽默表達(dá)以及感情詞匯;根據(jù)所述歷史觀看記錄確定用戶支持的比...
          • 本發(fā)明提供了一種支持上下文感知的多模態(tài)語言翻譯系統(tǒng),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,包括多模態(tài)輸入處理模塊、上下文感知模塊、語言翻譯模塊和翻譯輸出模塊,所述多模態(tài)輸入處理模塊用于對輸入的翻譯源信息歸一化處理,所述上下文感知模塊用于構(gòu)建翻譯環(huán)境確定翻...
          • 本發(fā)明涉及物流領(lǐng)域,特別是一種貨物識(shí)別系統(tǒng),包括矩形框架,及在矩形框架內(nèi)部由上至下間隔設(shè)置的多個(gè)橫隔板,每個(gè)橫隔板及矩形框架的下端板上均安裝有多個(gè)豎隔板,每個(gè)豎隔板的側(cè)面均設(shè)有掃描裝置,掃描裝置用于對豎隔板側(cè)面貨物的信息碼進(jìn)行掃描,同時(shí)將掃...
          • 本申請實(shí)施例提供一種網(wǎng)絡(luò)割接模型的確定方法、網(wǎng)絡(luò)割接方法及相關(guān)設(shè)備,包括:獲取N個(gè)第一樣本中每個(gè)第一樣本的樣本向量;隨機(jī)初始化預(yù)先創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)割接模型中K個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值以及模型學(xué)習(xí)率;在第i次迭代的過程中,基于第i個(gè)第一樣本的樣本向量和每個(gè)神...
          • 本發(fā)明公開了基于潛在語義空間變換的協(xié)同控制文本生成方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,將原始數(shù)據(jù)輸入到文本生成模型,得到重建后的數(shù)據(jù);文本生成模型的訓(xùn)練過程如下:通過第一編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到原始潛在表示空間,生成原始潛在表示;通過EM算法擬...
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