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								      本申請涉及無人機技術領域，公開了一種無人機識別方法、無人機識別模型的訓練方法及電子設備，該方法包括：獲取待識別無人機發(fā)射的射頻信號；對射頻信號進行轉換得到時頻圖像，根據(jù)時頻圖像確定射頻信號的估算信號特征，其中，信號特征包括射頻信號的調(diào)制類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于集成回歸模型的多源時間序列金融數(shù)據(jù)預測方法，屬于金融領域的數(shù)據(jù)分析與處理技術領域。本發(fā)明融合了1DCNN的局部特征提取能力、BiLSTM的長期依賴建模能力以及注意力機制的關鍵信息聚焦能力，能夠更全面、深入地挖掘時間序列金...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種減脂管理咨詢平臺及其實現(xiàn)方法，本發(fā)明涉及減脂管理技術領域，包括數(shù)據(jù)收集模塊、基礎代謝模塊、體脂趨勢預測模塊、營養(yǎng)干預模塊和運動干預模塊；數(shù)據(jù)收集模塊負責采集包括體重、體脂率的用戶基礎體征數(shù)據(jù)；并動態(tài)采集用戶運動頻次、訓練類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于柑橘周年生長各器官表型數(shù)據(jù)采集與分析智能監(jiān)測系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術領域。包括：數(shù)據(jù)采集模塊：采集柑橘生長周期各器官表型數(shù)據(jù)并收集氣象數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊：利用計算機視覺和機器學習技術對柑橘周期各器官表型數(shù)據(jù)，以及結合氣象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于貝葉斯網(wǎng)絡實現(xiàn)通用預訓練模型后門攻擊檢測控制的方法，主要涉及人工智能安全領域。該方法通過對預訓練模型(如ResNet?50)中各層激活特征、降維數(shù)據(jù)及輸出結果建立概率模型，并利用貝葉斯網(wǎng)絡對輸入樣本進行推理，實現(xiàn)對后門攻擊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡與特征自適應的預訓練模型數(shù)據(jù)投毒監(jiān)控方法，涉及人工智能安全技術領域。該方法通過對訓練數(shù)據(jù)及模型行為構建圖結構模型，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)間復雜關聯(lián)進行建模，同時引入特征自適應機制動態(tài)校正異常數(shù)據(jù)的影響，實現(xiàn)對模型數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N鋰電池保護板軟件安全通信方法、裝置、設備及介質(zhì)，其中，所述方法包括：S1、獲取鋰電池保護板的電壓紋波信號，并對電壓紋波信號進行頻譜分析，生成紋波特征向量；S2、通過哈希算法將紋波特征向量映射為中間參數(shù)，對中間參數(shù)進行分解處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種車輛運行工況聯(lián)邦設計方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取至少一個車輛數(shù)據(jù)擁有方在目標時刻狀態(tài)下的車輛運行參數(shù)的狀態(tài)編碼轉移頻數(shù)數(shù)據(jù)，以及在目標時間周期下的車輛行駛參數(shù)數(shù)據(jù)；對各狀態(tài)編碼轉移頻數(shù)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于區(qū)塊鏈和梯度一致性的隱私數(shù)據(jù)激勵方法，針對現(xiàn)有技術在隱私計算方面存在不足和局限，沒有完善的基于區(qū)塊鏈的解決方案，也不能形成公正有效的數(shù)據(jù)激勵機制。基于以數(shù)據(jù)層、可信執(zhí)行環(huán)境、區(qū)塊鏈層和應用層模塊構成的系統(tǒng)，可信執(zhí)行環(huán)境接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Binlog的非法篡改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的監(jiān)測方法，涉及系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)測技術領域，包括采用用戶發(fā)起業(yè)務操作請求的方法，對用戶的身份和意圖進行識別，得到用戶業(yè)務操作請求；采用業(yè)務系統(tǒng)查詢用戶狀態(tài)的方法，對用戶業(yè)務操作請求進行驗證，判斷用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種文件校驗方法、裝置、電子設備及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，本申請實施例的技術方案包括：獲取待校驗文件，對待校驗文件的各文件屬性的屬性值的合規(guī)性進行校驗，得到第一校驗結果。以及對待校驗文件的相關信息的合規(guī)性和準確性進行校...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了適用于陡坡全填路段“支撐?支擋”路基解析計算方法，該結構由填筑體、支擋段、橫梁、支撐段、短樁與嵌固段形成，對于該結構的計算方法具體步驟如下：首先分析外荷載分布形式，計算橫梁與支撐段節(jié)點處的彎矩、剪力及軸力，應用結構力學原理列出橫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能和大數(shù)據(jù)的鋼筋混凝土建筑方案圖生成方法，包括如下步驟：S1、采集建筑相關數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、格式轉換與標準化處理，構建訓練數(shù)據(jù)集；S2、構建生成對抗網(wǎng)絡模型，采用生成器與判別器交替訓練方式優(yōu)化參數(shù)；S3、根據(jù)建筑類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成于柱塞泵的強排熱系統(tǒng)設計方法，步驟如下：步驟1：確定設計目標，確定設計對象在柱塞泵內(nèi)部的工況特性以及工作目標；步驟2：確定全局設計點；步驟3：確定強排系統(tǒng)排量；步驟4：強排系統(tǒng)尺寸設計，包括強排元件設計以及進口油道設計；步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源耦合殘余應力的薄壁件加工變形預測方法，包括如下步驟：步驟一：獲得進給坐標系中不同加工參數(shù)下的銑削殘余應力層深分布曲線，確定工件坐標系內(nèi)零件表面計算點在銑削路徑中的位置，結合進給方向與工件坐標軸的夾角，將進給坐標系中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種次同步振蕩信號參數(shù)辨識方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，涉及參數(shù)辨識技術領域。所述方法包括：獲取目標振蕩信號；所述目標振蕩信號為含噪聲次同步振蕩信號；利用PSO?改進VMD?Prony算法對所述目標振蕩信號進行參數(shù)辨識，確定最終的辨識結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廠房柱BIM模型的構建方法及相關設備，涉及建筑工程技術領域，主要為解決傳統(tǒng)廠房柱建模精度低、效率差及標準化不足的問題。該方法包括：基于廠房柱的結構設計參數(shù)建立數(shù)據(jù)表；基于公制常規(guī)模型的參數(shù)化構件庫創(chuàng)建初始廠房柱模型；將所述數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊坡防護技術領域，尤其涉及一種邊坡防護監(jiān)測與預警系統(tǒng)的設計方法。其技術方案包括構建多維感知網(wǎng)絡、時空特征分析與多物理場耦合建模、動態(tài)風險評估與智能預警策略、分級響應機制和系統(tǒng)驗證。本發(fā)明通過多維感知網(wǎng)絡提升了數(shù)據(jù)互補性與分析可靠性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于檢索增強生成、大語言模型的電池組設計系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括用戶交互接口模塊、工作流編排引擎模塊、知識庫與檢索模塊、核心設計與分析模塊、狀態(tài)管理模塊及代碼執(zhí)行節(jié)點模塊。主要方法步驟包括：通過接收設計需求，結合知識庫初步篩選與詳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于改進牛頓拉夫遜?模糊算法的質(zhì)子交換膜燃料電池能量管理方法，步驟為：搭建混合動力系統(tǒng)的拓撲結構，構建數(shù)學模型；初始化隸屬度函數(shù)，對隸屬度函數(shù)進行模糊種群編碼，得到隸屬度函數(shù)的待優(yōu)化變量；采用混沌映射初始化種群位置，計算每個...
								
            
							
            
							
						
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