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								      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間段，并收集周邊氣象站B的經(jīng)緯度坐標(biāo)，并計算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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電動汽車低溫?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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種3D打印“8”字型鈦板的設(shè)計方法及制作方法，設(shè)計方法包括S1、骨折模型的重建；S2、骨折模型進行處理得到骨折復(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行應(yīng)力分...
								
            
							
            
							
						
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								      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)實驗設(shè)計獲取工藝參數(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種折腰扭腰拖拉機靜態(tài)傾覆極限角計算方法，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多荷載耦合作用下懸浮隧道動力響應(yīng)時域計算方法，屬于懸浮隧道動力響應(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)一運動方程，結(jié)合模態(tài)疊加法分解為廣義坐標(biāo)常微分方程組，...
								
            
							
            
							
						
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								      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算方法，屬于海洋工程懸浮隧道結(jié)構(gòu)設(shè)計領(lǐng)域。針對現(xiàn)有方法計算效率低、忽略結(jié)構(gòu)對流場擾動及無法處理復(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)鍵截面建立獨立水槽，通過并...
								
            
							
            
							
						
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								      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)力計等設(shè)備，實時數(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)－臨時支撐－梁體耦合動態(tài)力學(xué)模型，采用廣義α方法求...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機輔助設(shè)計技術(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)備及存儲介質(zhì)，包括：對初始圖形交換規(guī)范文件進行解析；對幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換；利用三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的幾何數(shù)據(jù)進行三維渲染；根據(jù)更新后的三維模型，對三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的屬...
								
            
							
            
							
						
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								      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)險結(jié)果；基于攻擊面暴露風(fēng)險結(jié)果，對操作系統(tǒng)防御機制的安全評估算法及算法參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整；基于自適應(yīng)調(diào)整...
								
            
							
            
							
						
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								      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的實測數(shù)據(jù)，再利用一維各向異性模型和相位漂移函數(shù)對實測數(shù)據(jù)進行響應(yīng)合成，得到對應(yīng)的合成響應(yīng)數(shù)據(jù)，基于實測數(shù)據(jù)與合成響應(yīng)數(shù)據(jù)的殘差，構(gòu)建魯棒回歸模...
								
            
							
            
							
						
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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)測模型獲取多個信息；根據(jù)排列組合方式對多個預(yù)測模型進行排列組合，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)果進行加權(quán)融合；比對實時數(shù)據(jù)與對應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電碳排放技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及電力系統(tǒng)碳排放流計量誤差溯源方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于電力系統(tǒng)拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建各節(jié)點的碳排放因子計算模型，并確定節(jié)點間的上下游依賴關(guān)系；根據(jù)分布式計量系統(tǒng)的誤差來源，量化源側(cè)計量設(shè)備誤差及節(jié)點間數(shù)據(jù)傳輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種磁道信號處理方法、系統(tǒng)及計算機可讀介質(zhì)，該磁道信號處理方法包括：采集磁道信號的多個時間戳；根據(jù)多個時間戳構(gòu)建濾波預(yù)處理數(shù)組；對濾波預(yù)處理數(shù)組進行預(yù)處理，獲得濾波數(shù)組；計算濾波數(shù)組的變化特征值；以及根據(jù)變化特征值獲得磁道信號的判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多維數(shù)據(jù)融合與人工智能優(yōu)化算法的鹿茸品種快速鑒別方法與系統(tǒng)，通過使用計算機視覺(CV)、高效液相色譜法(HPLC)、快速氣象電子鼻技術(shù)(UF?GC?E?nose)，收集了不同品種鹿茸片的顏色、紋理、成分含量等多維特征數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種用于井下設(shè)備的故障診斷方法及系統(tǒng)，涉及機械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對井下設(shè)備的振動信號進行采集，基于振動信號生成振動數(shù)據(jù)；將振動數(shù)據(jù)輸入特征提取模型，通過多尺度卷積提取特征，利用殘差連接和注意力機制優(yōu)化特征表達(dá)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合光纖傳感信息和人工智能算法的管道源模式識別方法，屬于結(jié)構(gòu)智能健康監(jiān)測領(lǐng)域。為解決光纖傳感技術(shù)在管道監(jiān)測中存在的信號處理、特征提取和事件識別等方面的不足，基于管道在不同振動入侵事件下的動態(tài)響應(yīng)，采用了相應(yīng)算法對原始振動信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻段濾波的時頻故障診斷方法，其步驟：(1)通過傳感器采集機電設(shè)備的時域聲音信號；(2)對所述時域信號進行快速譜峭度分析，確定最優(yōu)帶通濾波器的中心頻率和帶寬，并利用巴特沃斯濾波器進行頻段濾波；(3)將濾波后的信號分割為等長片...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于深度學(xué)習(xí)的智能大數(shù)據(jù)分析預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括物理場感知層、邊緣計算層、云端智能分析層與應(yīng)急響應(yīng)層，通過多種高精度傳感器構(gòu)建的立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對壩體形變、滲流、應(yīng)力等多維參數(shù)的同步采集，邊緣層進行實時數(shù)據(jù)預(yù)處理，動態(tài)風(fēng)險評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輸入驅(qū)動的上下文稀疏性大語言模型高效優(yōu)化系統(tǒng)，包括優(yōu)化重構(gòu)模塊、模型級別貪婪優(yōu)化模塊、塊級別貪婪預(yù)熱模塊和塊級別微調(diào)模塊；對大語言模型使用貪心算法確定每個Transformer Block的稀疏度配置；隨后，對每個Blo...
								
            
							
            
							
						
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