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								      本發(fā)明涉及三維點云數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及基于頜位關系的數(shù)字化基托模型設計方法，在獲取患者不同張口幅度下的初始三維點云后，基于不同張口幅度下初始三維點云的對比獲得可能存在軟組織移動的軟組織干擾區(qū)域以及掃描視角導致的點云重疊對應的硬組織邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隔膜儲能器領域，具體為一種隔膜儲能器的隔膜體裝配校正與測試方法及系統(tǒng)，建模分析獲取隔膜體在基礎裝配條件下的形變數(shù)據(jù)，以此得到應力疲勞區(qū)域，從而確定隔膜體與殼體間的接觸不穩(wěn)定點；根據(jù)接觸不穩(wěn)定點分布，確定隔膜體與殼體間的接合不穩(wěn)定區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水平管廊的管線排布設計方法、設備和存儲介質，屬于建筑工程技術領域，所述方法包括：根據(jù)水平管廊的實際尺寸數(shù)據(jù)、管線種類及數(shù)量，設定出水平管廊的多種管線布局模式。基于空間約束對每種管線布局模式中的各區(qū)域內管線具體位置和排布順序進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及航空發(fā)動機零件裝夾領域，尤其是涉及一種用于SiCf/SiC陶瓷基復合材料曲面零件柔性裝夾方法，其包括分析零件結構確定裝夾位置、設計柔性夾具內腔體及尺寸、選擇柔性表面材料、計算裝夾力大小、設計內部流道及流體介質，并通過有限元仿真等手...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種壓縮空氣儲能硐庫支護穩(wěn)定性判別方法，涉及硐庫支護技術領域，具體步驟包括：采集硐庫支護樣本及待判別支護的力學參數(shù)與影響參數(shù)，構建當前對抗網絡，通過遷移學習提取數(shù)據(jù)庫中預訓練模型參數(shù)并初始化，經訓練生成模擬參數(shù)；基于實測數(shù)據(jù)構建熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于遺傳算法的定子斜槽效應評價設計方法及系統(tǒng)，涉及內置式永磁同步電機技術領域，該方法通過構建永磁同步電機的有限元仿真模型，預設電機參數(shù)并設置網格；在無激勵條件下按預設斜槽角度范圍掃描獲取齒槽轉矩數(shù)據(jù)；增設三相電流激勵后生成空載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術領域，公開了一種輪盤壽命評估用三類循環(huán)應力確定方法及系統(tǒng)，通過開展輪盤在瞬態(tài)載荷下的應力有限元仿真分析，以獲得輪盤關鍵部位各時刻點在相同應力方向及相同溫度下的應力歷程；根據(jù)應力歷程中的應力拐點構建輪盤關鍵部位應力拐點...
								
            
							
            
							
						
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								      漂浮式風電基礎疲勞分析方法、電子設備和計算機可讀存儲介質，屬于結構疲勞分析領域，為解決大批量漂浮式風電基礎設計準確、高效地進行疲勞分析的問題，要點是將漂浮式風電基礎的有限元模型的單元分配，得到第一單元組；計算第一單元組的疲勞損傷；根據(jù)第一單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于浮力擾動雙軸回轉和重心跟隨的植物微重力模擬方法，涉及空間生命科學技術領域，包括以下步驟：構建隨機浮力擾動雙軸回轉微重力控制算法和植物生長重心跟隨算法；將算法導入到裝置控制系統(tǒng)中；采用裝置控制系統(tǒng)進行植物微重力模擬。本申請通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于進化優(yōu)化的生產線旁物料布局多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及智能制造與工業(yè)工程優(yōu)化技術領域。該方法首先獲取生產線旁物料布局優(yōu)化所需基礎信息數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預處理和標準化；然后建立生產線旁物料布局多目標優(yōu)化數(shù)學模型，確定目標函數(shù)和約...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物聯(lián)網預測技術領域，公開了一種基于BiLSTM?Transformer動態(tài)權重混合架構的土壤含水率預測方法及系統(tǒng)，包括采集灌溉區(qū)域的土壤含水率影響因素的觀測數(shù)據(jù)集，其中，所述觀測數(shù)據(jù)集包括氣象要素序列和土壤參數(shù)序列；采集土壤含水率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，揭露了一種基于AI智能的減少封裝吸附缺陷方法，包括：采集待封裝元件和封裝薄膜之間的多源數(shù)據(jù)；對多源數(shù)據(jù)進行時空對齊，將對齊多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，分析待封裝元件和封裝薄膜之間的吸附力，確定吸附力的吸附力類型，構建待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學習近場動力學的巖體高溫變形模擬方法及系統(tǒng)，涉及巖體熱力耦合分析研究領域，包括：獲取待模擬的目標巖體的參數(shù)信息，包括巖體的幾何形狀和巖體的物理屬性；根據(jù)參數(shù)信息，將目標巖體離散為若干個物質點，構建目標巖體的熱力耦合模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于可信計算的油藏數(shù)智化孿生建模系統(tǒng)，包括依次進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠糜趯崟r采集油藏現(xiàn)場數(shù)據(jù)的物理實體層，負責對采集的數(shù)據(jù)進行處理的數(shù)據(jù)處理層，用于構建油藏的數(shù)字孿生模型并進行模型預測和優(yōu)化的智能孿生層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的數(shù)智應用層；還...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機的熱阻網絡求解方法及裝置，方法包括：根據(jù)電機結構得到對流散熱區(qū)域和各部件間的熱傳導路徑；擬合電機內熱學參數(shù)隨溫度變化的曲線得到第一曲線集；熱學參數(shù)包括電機內流體及各部件的熱學參數(shù)；根據(jù)電機內的初始溫度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術領域，尤其涉及一種基于動態(tài)配置的信號調試方法、電子設備和介質，方法包括步驟S1、將預設緩存行劃分為K個區(qū)塊信息{B1,B2,..,Bk,...,B
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)模混合芯片仿真方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，涉及混合仿真領域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench，其中方法包括：接收DUT的接口信息，接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息；在Tes...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對準標記版圖自動生成方法及系統(tǒng)，通過python腳本遍歷需求單，獲取所有待生成對準標記信息；將獲取的所有待生成對準標記信息寫入skill腳本中，調用skill腳本對待生成對準標記信息進行解析，基于模板版圖，逐一生成對準標記；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網表信息，提取標準單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結構信息，并進行預處理；將預處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結構信息輸入至訓練好的基于深度強化學習和預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術領域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設備和介質，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構成的初始拓撲結構，然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設添加直連虛擬線纜的時分復用...
								
            
							
            
							
						
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