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								      本發(fā)明涉及變壓器仿真技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種干式變壓器溫升場(chǎng)仿真系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟：采集待仿真的干式變壓器的鐵芯疊片幾何參數(shù)、繞組的空間布置信息及絕緣組件的定位關(guān)系，形成結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)；基于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建三維幾何建模數(shù)據(jù)，在有限元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了海上風(fēng)電場(chǎng)全生命周期避雷器熱崩潰風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，屬于避雷器熱崩潰風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、統(tǒng)計(jì)海上風(fēng)電場(chǎng)所在區(qū)域的雷電參數(shù)；S2、分析海上風(fēng)電機(jī)組的避雷器在單次雷擊和多重雷擊下能量吸收的差異性；S3、通過(guò)仿真獲取首次雷擊時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N內(nèi)置式永磁同步電機(jī)考慮定子開(kāi)輔助槽的設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及內(nèi)置式永磁同步電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)有限元仿真構(gòu)建電機(jī)模型，在無(wú)激勵(lì)恒速1°/s條件下掃描輔助槽槽深和槽寬，槽深和槽寬以步長(zhǎng)0.1mm增至3.5mm獲取齒槽轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種車輛的行人頭部傷害評(píng)估方法及相關(guān)設(shè)備。其中方法包括：獲取待評(píng)估車輛的仿真模型與撞擊信息；將上述仿真模型與上述撞擊信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的評(píng)估模型，得到上述評(píng)估模型輸出的上述待評(píng)估車輛的行人頭部傷害，其中，上述評(píng)估模型用于從上述仿...
								
            
							
            
							
						
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								      一種分布式能源集群的多面體等效建模方法及裝置，該方法包括：針對(duì)不同分布式能源的運(yùn)行特性，建立對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述；基于建立的數(shù)學(xué)模型建立分布式能源的廣義模型進(jìn)行統(tǒng)一描述，根據(jù)變量可控特性得到分布式能源的個(gè)體多面體可行域模型；在所有分布式能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于AI工業(yè)大數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)流程動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策系統(tǒng)，包括：獲取石化管道網(wǎng)絡(luò)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的應(yīng)力應(yīng)變傳遞數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)管網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)，構(gòu)建歷史決策案例庫(kù)；從應(yīng)力應(yīng)變傳遞數(shù)據(jù)中自適應(yīng)確定核心傳遞特征集，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于海洋數(shù)字孿生的海浪譜參數(shù)計(jì)算的方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)獲取并預(yù)處理原始海浪譜數(shù)據(jù)、選取Jonswap頻率海浪譜作為理論模型、建立多指標(biāo)擬合判據(jù)、優(yōu)化求解峰升高因子參數(shù)、按有效波高周期級(jí)別進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的橋梁沖刷坑三維重建方法，包括：采集光學(xué)數(shù)據(jù)及多波束聲吶數(shù)據(jù)，生成聯(lián)合標(biāo)定文件，并進(jìn)行預(yù)處理；進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合處理，獲取訓(xùn)練集和測(cè)試集；構(gòu)建物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；將測(cè)試集輸入物理約束生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，獲取點(diǎn)云數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種數(shù)字油藏孿生的構(gòu)建方法及裝置涉及數(shù)字孿生領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)字油藏孿生的構(gòu)建方法及裝置，包括以下步驟：通過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊收集油藏的地質(zhì)數(shù)據(jù)、物理數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)；通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、驗(yàn)證...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮多因素影響的摩擦片疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，包括：獲取摩擦片在實(shí)際工況下多因素影響的性能參數(shù)，引入平均摩擦系數(shù)計(jì)算關(guān)鍵參數(shù)；構(gòu)建多維特征輸入向量，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立摩擦片疲勞壽命與各影響因素之間的非線性映射關(guān)系；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種緩解碳酸巖型地?zé)醿?chǔ)層裂隙堵塞的采熱過(guò)程調(diào)控方法，屬于深部地?zé)崮荛_(kāi)發(fā)利用技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：確定模擬區(qū)范圍、邊界條件以及模型參數(shù)，建立場(chǎng)地人工裂隙結(jié)構(gòu)模型；考慮采熱流體與儲(chǔ)層巖體之間的化學(xué)反應(yīng)，構(gòu)建人工裂隙型熱儲(chǔ)層采熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的大型風(fēng)機(jī)風(fēng)量實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償測(cè)量方法及系統(tǒng)，包括：S1：通過(guò)預(yù)設(shè)多類型傳感器實(shí)時(shí)采集大型風(fēng)機(jī)的風(fēng)機(jī)初始數(shù)據(jù)；S2：通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)風(fēng)機(jī)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化同步對(duì)齊，獲得帶有工況標(biāo)簽的多維時(shí)序數(shù)據(jù)矩陣；S3：基于多維...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支持多協(xié)議的通用驗(yàn)證系統(tǒng)及芯片驗(yàn)證方法，該系統(tǒng)包括協(xié)議配置模塊，用于接收二種以上的協(xié)議配置信息，將多種協(xié)議配置信息轉(zhuǎn)換成具有統(tǒng)一格式的配置文件；測(cè)試管理模塊，用于根據(jù)配置文件以及測(cè)試用例的需要生成測(cè)試序列；協(xié)議可適配模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于設(shè)計(jì)變更的汽車電路系統(tǒng)功能原理圖開(kāi)發(fā)方法，包括獲取原始設(shè)變資料對(duì)其進(jìn)行預(yù)分類，將設(shè)變資料標(biāo)準(zhǔn)化處理，并錄入至設(shè)變信息預(yù)處理模塊；根據(jù)設(shè)變前、設(shè)變后的BOM表信息，輸出設(shè)變零件差異清單、元器件?端子定義信息變更差異清單；輸出設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于大模型的標(biāo)準(zhǔn)文檔自動(dòng)生成與多維度審核方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，建立多源文檔的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)自然語(yǔ)言處理對(duì)異構(gòu)文本進(jìn)行分析，以得到標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；步驟2，基于標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，提取指標(biāo)要素，并通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI技術(shù)的短信模板分類與自動(dòng)匹配方法及系統(tǒng)，涉及信息與通信技術(shù)領(lǐng)域，引入預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)短信請(qǐng)求與模板文本進(jìn)行分離式語(yǔ)義建模，分別提取請(qǐng)求側(cè)向量組與模板側(cè)向量組；再基于請(qǐng)求側(cè)向量構(gòu)建語(yǔ)義鄰域圖，并以模板向量為參照進(jìn)行動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了基于近似子模函數(shù)與連續(xù)學(xué)習(xí)的提示詞優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及人工智能多模態(tài)感知技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建候選提示詞集合，設(shè)計(jì)基于近似子模函數(shù)性質(zhì)的組合目標(biāo)函數(shù)，采用結(jié)合隨機(jī)擾動(dòng)、多輪迭代與任務(wù)自適應(yīng)機(jī)制的貪心選擇算法對(duì)組合目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多令牌大語(yǔ)言模型的人體運(yùn)動(dòng)生成方法和系統(tǒng)。所采用的人體動(dòng)作生成模型的構(gòu)建及訓(xùn)練過(guò)程包括將用戶輸入的文本描述映射為文本特征，并與任務(wù)提示詞以及文本描述共同輸入共享主干網(wǎng)絡(luò)、多個(gè)頸部網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測(cè)頭；將文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)管理方法，涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫(kù)，通過(guò)采集多個(gè)射頻識(shí)別讀寫(xiě)設(shè)備的發(fā)射頻率、信號(hào)強(qiáng)度和空間分布，識(shí)別干擾區(qū)域并生成射頻干擾分布地圖。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建射頻干擾空間指紋庫(kù)及分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于景區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能體協(xié)作的景區(qū)全域感知與服務(wù)系統(tǒng)。該發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)收集并分析游客游覽信息，包括游客的實(shí)時(shí)位置、移動(dòng)軌跡和區(qū)域停留時(shí)間，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)段內(nèi)各游覽子區(qū)域的游客承載壓力值，在具體實(shí)施中，趨勢(shì)分析模塊...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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