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								      本發(fā)明屬于粘塑性材料的力學(xué)行為建模技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多目標(biāo)遺傳算法的粘塑性模型參數(shù)標(biāo)定方法，其主要步驟包括：1)構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，使用加權(quán)因子和對(duì)數(shù)函數(shù)增強(qiáng)不同數(shù)據(jù)點(diǎn)兼容性和誤差函數(shù)靈敏度；2)設(shè)定遺傳算法的具體參數(shù)，利用交叉和變異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于納米膠體耦合有機(jī)質(zhì)指紋的水中磷污染溯源方法，包括獲取至少一個(gè)待溯源水體的水樣以及待溯源水體周邊區(qū)域多個(gè)位置上至少一個(gè)土壤深度的土樣；分別確定水樣、土樣中多種粒徑的磷污染納米膠體的指紋信息；篩選出與水樣中磷污染納米膠體的指紋信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的AI協(xié)同驅(qū)動(dòng)單體藥物靶標(biāo)智能鑒定系統(tǒng)及方法，屬于生物信息技術(shù)領(lǐng)域。包括：文獻(xiàn)計(jì)量分析模塊，從多個(gè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中獲取并分析單體藥物相關(guān)文獻(xiàn)，生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、作者合作網(wǎng)絡(luò)和研究趨勢(shì)分析結(jié)果并輸出；網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于組成特征的生物質(zhì)堿熱處理制氫產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法。已知目標(biāo)生物質(zhì)原料中纖維素、半纖維素和木質(zhì)素的含量時(shí)，以微晶纖維素、木聚糖和不同種屬木質(zhì)素的堿熱處理制氫產(chǎn)量的實(shí)測(cè)值為基準(zhǔn)，將生物質(zhì)樣品所含木質(zhì)素中碳、氫元素含量作為修正因子，預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及礦熱爐供電系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供的基于直流礦熱爐的工業(yè)冶鐵檢測(cè)方法，通過構(gòu)建電熱場(chǎng)化學(xué)反應(yīng)動(dòng)態(tài)模型，整合電場(chǎng)、熱場(chǎng)、化學(xué)及機(jī)械全維度數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)解析爐內(nèi)多物理場(chǎng)耦合狀態(tài)，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配實(shí)時(shí)工況與歷史數(shù)據(jù)，篩選最優(yōu)供電參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及生物工程與數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種干細(xì)胞培養(yǎng)過程的數(shù)字孿生建模調(diào)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信號(hào)采集模塊，時(shí)空編碼模塊，動(dòng)態(tài)建模模塊，調(diào)控決策模塊，閉環(huán)執(zhí)行模塊，交互接口模塊；該方法通過復(fù)合傳感器采集多模態(tài)數(shù)據(jù)并編碼為時(shí)空張量，構(gòu)建基因...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖案化防偽技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種室溫磷光材料防偽標(biāo)簽及其制備方法和圖案顯現(xiàn)方法，制備方法包括：將式(1)的室溫磷光材料于溶劑中溶解，并加入甲醛，配制為交聯(lián)體系溶液；
							  2025-10-11
							
            
						
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								      本發(fā)明提供一種醫(yī)療模擬人培訓(xùn)系統(tǒng)，涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。該醫(yī)療模擬人培訓(xùn)系統(tǒng)，包括用戶界面層，其特征在于：所述用戶界面層連接有培訓(xùn)模塊層，所述培訓(xùn)模塊層連接有數(shù)據(jù)管理層，所述數(shù)據(jù)管理層連接有技術(shù)支持層；所述用戶界面層包括登錄/注冊(cè)模塊、用戶儀表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能視覺識(shí)別的智慧社區(qū)車輛智能管理系統(tǒng)，含圖像采集模塊于社區(qū)出入口裝高清攝像頭，依光照調(diào)光圈，采集車輛圖傳至處理單元；圖像處理單元接收后降噪增強(qiáng)，通過含焦點(diǎn)損失算法識(shí)別車輛輪廓、車牌，準(zhǔn)確率超95％；車輛身份識(shí)別模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電氣火災(zāi)預(yù)警方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：傳感器模塊；嵌入式微控制器，與傳感器模塊連接，嵌入式微控制器實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù)，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；中央處理器與嵌入式微控制器通過GPRS/4G通信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于孕災(zāi)機(jī)理分析的架空輸電線路多災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及設(shè)備，屬于輸電線路災(zāi)害預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：數(shù)據(jù)獲取與孕災(zāi)機(jī)理模型構(gòu)建、災(zāi)害耦合分析與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定、蒙特卡洛模擬與單災(zāi)害預(yù)警以及綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與模型輸出。本發(fā)明通過構(gòu)建孕災(zāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種燃?xì)庑孤﹫?bào)警器與燃?xì)獗淼穆?lián)動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括：周期性調(diào)控氣體傳感器溫度，獲取不同溫度下的監(jiān)測(cè)值并計(jì)算比值，識(shí)別燃?xì)庑孤┡c非泄漏氣體來源；當(dāng)判定為泄漏時(shí)，激活攝像頭拍攝燃?xì)獗碛?jì)數(shù)器圖像并同步采集溫度、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于三維模型的多光譜影像火災(zāi)檢測(cè)分析系統(tǒng)及方法，屬于遙感科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過地空協(xié)同檢測(cè)高精度的三維模型實(shí)現(xiàn)火災(zāi)預(yù)警及應(yīng)急處理；檢測(cè)方面采用優(yōu)先級(jí)策略，基于檢測(cè)范圍與復(fù)雜地形進(jìn)行檢測(cè)網(wǎng)格劃分，形成適應(yīng)復(fù)雜地形的動(dòng)態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的森林火災(zāi)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)和森林防火，本發(fā)明通過提取歷史全維度數(shù)據(jù)，按自然季節(jié)狀態(tài)分類存儲(chǔ)形成時(shí)空數(shù)據(jù)集；建立模型分析時(shí)空數(shù)據(jù)集，構(gòu)建不同自然季節(jié)狀態(tài)的歷史森林環(huán)境曲線集合；實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧工地管理系統(tǒng)與方法，系統(tǒng)包括：身份識(shí)別模塊，用于利用生物特征識(shí)別單元對(duì)身份或區(qū)域不符者生成預(yù)警信號(hào)；設(shè)備監(jiān)測(cè)模塊，用于通過工地監(jiān)控單元對(duì)異常設(shè)備標(biāo)記預(yù)警；物料監(jiān)測(cè)模塊，用于通過物料特征識(shí)別算法對(duì)不一致的前后物料屬性參數(shù)生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于ST?GCN模型的配電自動(dòng)化人員調(diào)試行為安全分析平臺(tái)，包括ST?GCN時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)模型、行為安全分析模塊、報(bào)警提示模塊以及數(shù)據(jù)采集與日志處理模塊；其中，ST?GCN時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)模型用于構(gòu)建無向時(shí)空?qǐng)D，通過SoftMax...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于交通參與者行為分析的邊緣計(jì)算信號(hào)燈控制方法及系統(tǒng)，獲取目標(biāo)路口的視頻流數(shù)據(jù)，通過時(shí)空特征編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行逐幀行為狀態(tài)分析，提取各交通參與者的行為狀態(tài)特征，將行為狀態(tài)特征輸入預(yù)設(shè)行為匹配模型，生成交通參與者在當(dāng)前時(shí)間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于長(zhǎng)序列圖像編碼器的視頻推理方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建基于專家自主網(wǎng)絡(luò)層AoE、密集型可學(xué)習(xí)殘差連接、混合注意力的長(zhǎng)序列圖像編碼器并進(jìn)行訓(xùn)練；使用訓(xùn)練后的長(zhǎng)序列圖像編碼器對(duì)視頻編碼器進(jìn)行初始化，并進(jìn)一步訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)的農(nóng)田作物健康評(píng)估方法，包括通過無人機(jī)采集農(nóng)田遙感數(shù)據(jù)處理后生成時(shí)序數(shù)據(jù)；從時(shí)序數(shù)據(jù)提取多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析得到多植被指數(shù)，基于多植被指數(shù)進(jìn)行分析加權(quán)得到混合植被指數(shù)；利用混合植被指數(shù)得到健康狀態(tài)信息構(gòu)建乘法霍爾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)異常區(qū)域識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于高光譜遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地質(zhì)異常區(qū)域識(shí)別方法。包括以下步驟，將采集的原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征壓縮，同時(shí)利用密度聚類算法所有譜特征向量進(jìn)行譜類劃分，并將劃分的譜類進(jìn)行細(xì)化，計(jì)算每個(gè)細(xì)化后的譜類簇對(duì)應(yīng)的可...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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