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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(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，...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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)...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)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(diǎn)的碳排放因子計(jì)算模型，并確定節(jié)點(diǎn)間的上下游依賴關(guān)系；根據(jù)分布式計(jì)量系統(tǒng)的誤差來源，量化源側(cè)計(jì)量設(shè)備誤差及節(jié)點(diǎn)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(jì)算機(jī)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(gè)時(shí)間戳；根據(jù)多個(gè)時(shí)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(jìn)行預(yù)處理，獲得濾波數(shù)組；計(jì)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(jì)算機(jī)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(jī)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(dòng)信號進(jìn)行采集，基于振動(dòng)信號生成振動(dòng)數(shù)據(jù)；將振動(dòng)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(jī)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(dòng)入侵事件下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，采用了相應(yīng)算法對原始振動(dòng)信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻段濾波的時(shí)頻故障診斷方法，其步驟：(1)通過傳感器采集機(jī)電設(shè)備的時(shí)域聲音信號；(2)對所述時(shí)域信號進(jìn)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(jìn)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(jì)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(shí)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(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理，動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于輸入驅(qū)動(dòng)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(gè)Transformer Block的稀疏度配置；隨后，對每個(gè)Blo...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于對比學(xué)習(xí)融合模型的HRRP無監(jiān)督識別方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括：基于對比學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建自適應(yīng)動(dòng)態(tài)注意力模型。將HRRP信號樣本輸入至動(dòng)態(tài)混合注意力網(wǎng)絡(luò)，在動(dòng)態(tài)混合注意力網(wǎng)絡(luò)中以此進(jìn)行淺層特征提取、中層注意力處理以及細(xì)粒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種吸附壓縮二氧化碳儲(chǔ)能系統(tǒng)的多維度監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：步驟一、多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與預(yù)處理；步驟二、關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算與異常特征識別；步驟三、多維度數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)生成；步驟四、分級預(yù)警觸發(fā)與應(yīng)急響應(yīng)；步驟五、動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種離線多智能體智能駕駛數(shù)據(jù)集的開發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及智能駕駛輔助領(lǐng)域，該方法包括：對第一多智能體真實(shí)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作以得到第二多智能體真實(shí)交互數(shù)據(jù)，并通過交通場景提取模型提取第二多智能體真實(shí)交互數(shù)據(jù)所對應(yīng)的原始全景交通場景...
								
            
							
            
							
						
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								      提出基于深度學(xué)習(xí)的的空間進(jìn)動(dòng)錐體目標(biāo)微動(dòng)特征提取方法，包括下列步驟：構(gòu)建空間進(jìn)動(dòng)錐體目標(biāo)的時(shí)頻圖數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)，構(gòu)造基于CNN網(wǎng)絡(luò)的空間進(jìn)動(dòng)錐體目標(biāo)特征提取模型；使用時(shí)頻圖數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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