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								      本申請屬于壓鑄件性能預測技術領域，涉及基于大尺寸鑄件凝固路徑的等效料片仿真優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體通過分析大型一體壓鑄件的關鍵結構特征，設計超長尺寸的等效凝固路徑仿真料片結構，使金屬液充型距離與大尺寸鑄件的關鍵結構充型路徑一致；并結合模流分析方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于減振技術領域，公開了一種管道寬頻振動抑制的緊湊化超結構及其設計方法，緊湊化超結構用于管道本體的減振，包括超結構單胞，所述超結構單胞安裝于所述管道本體外壁上，所述超結構單胞由12個質量單元和30根連接桿組成，每個所述質量單元連接5根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于圖形處理器GPU并行處理的數(shù)據加解密方法及裝置，涉及信息安全技術領域；該方法包括：獲取GPU的第一剩余資源信息，第一剩余資源信息包括第一資源池在第一時刻的剩余資源信息和第二資源池在第一時刻的剩余資源信息；根據第一資源池在第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于嵌入式系統(tǒng)信息安全技術領域，具體公開了一種基于堆棧數(shù)據機密性和完整性的程序控制流防護系統(tǒng)及方法。本發(fā)明在微架構級設計專用硬件在訪存的同時實現(xiàn)密鑰流的生成和管理，通過密鑰流與堆棧數(shù)據的異或操作實現(xiàn)堆棧關鍵數(shù)據的快速加解密計算。堆棧數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及互聯(lián)網風險協(xié)同管理技術領域，公開了一種互聯(lián)網數(shù)據風險預警與協(xié)同管理系統(tǒng)及方法，其中，一種互聯(lián)網數(shù)據風險預警與協(xié)同管理方法包括：構建服務網格增強的聯(lián)邦學習統(tǒng)一框架，形成四元組結構；實現(xiàn)聯(lián)邦學習與服務網格的無縫集成架構；開發(fā)基于服務等...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的漏洞修復規(guī)則生成方法和相關設備，涉及電數(shù)字數(shù)據處理領域。計算機設備通過大語言模型對漏洞代碼片段和漏洞描述文本進行雙重分析，構建了抽象語法樹和語義圖譜的雙重表示，將語義圖譜與抽象語法樹進行跨模態(tài)對齊，得到漏洞上下文關系矩陣。計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種web支付頁面檢測方法、電子設備及計算機可讀介質，所述方法包括：在識別到web支付頁面發(fā)生變更的情況下，將變更元素作為父節(jié)點；從各所述父節(jié)點中，篩選出有效父節(jié)點；遍歷任一所述有效父節(jié)點的所有子節(jié)點，根據預設的當?shù)卣Z言識別規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種生成開源組件修復意見的方法、系統(tǒng)及存儲介質，方法包括：獲取原始漏洞數(shù)據集，對原始漏洞數(shù)據集進行預處理以得到標準漏洞數(shù)據集，并將標準漏洞數(shù)據集進行存儲；獲取標準漏洞數(shù)據集對應的目標組件信息，將標準漏洞數(shù)據集和目標組件信息代入到預...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于AI的交互式應用安全測試漏洞研判方法及系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據處理領域，該方法包括：對目標系統(tǒng)的關鍵函數(shù)進行插樁，采集執(zhí)行環(huán)境信息。從執(zhí)行環(huán)境信息中的HTTP請求數(shù)據識別用戶輸入，追蹤其傳播路徑得到帶有漏洞類型標記的污染數(shù)據傳播鏈。將執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于高階函數(shù)和依賴代數(shù)的惡意軟件逃逸行為檢測方法，涉及函數(shù)式編程和程序分析技術領域。本發(fā)明包括接收逃逸失敗惡意軟件的源代碼，并基于依賴代數(shù)理論，分析所述源代碼中的函數(shù)間的依賴關系，并構建相關集合，其中依賴關系包括數(shù)據依賴、控制依...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及身份驗證技術領域，具體為一種企業(yè)登記自助服務終端及其身份驗證方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于企業(yè)登記自助服務終端，核驗序列號、發(fā)卡機關標識與有效期，并將動態(tài)二維碼參數(shù)逐項比對，判斷各字段一致性，依據結果與登記系統(tǒng)信息匹配，識別辦理流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據處理技術領域，具體為農產品采樣數(shù)據處理方法、裝置、設備及存儲介質，包括以下步驟：登記采樣批次的圖像信息、產地信息與產品品類，以及農藥殘留量、添加劑殘留量和獸藥殘留量。本發(fā)明通過對農產品果皮硬度、果肉彈性模量、呼吸速率、乙烯釋放...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種聲學測試異常處理方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，涉及聲學測試技術領域，包括：預先對聲學測試系統(tǒng)中獲取的異常數(shù)據進行自監(jiān)督聚類，得到各聚類結果對應的異常類別；根據異常類別，對生產數(shù)據進行異常識別，得到異常數(shù)據；對異常數(shù)據進行因果推...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與深度學習技術領域，特別是涉及基于LSTM神經網絡的道路凝冰相變潛熱智能預測方法及系統(tǒng)，方法包括：構建三維監(jiān)測網絡步驟，以道路側面為X軸，長度方向為Z軸，高度方向為Y軸，建立三維直角坐標系，構建光纖光柵傳感器分布式拓撲網絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于運動數(shù)據處理技術領域，提供一種室內運動項目識別方法及相關裝置，實現(xiàn)對目標用戶進行的室內運動項目準確識別。本申請方法應用于配有三軸加速度傳感器的智能設備，主要包括：獲取三軸加速度傳感器對佩戴其的目標用戶的第一軸加速度信號、第二軸加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術領域，具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法，該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù)；采用多尺度頻譜模態(tài)分解構建環(huán)境噪聲基底向量組，通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明具體涉及大數(shù)據分析技術領域，公開了一種用于智能照明網絡的多源異構數(shù)據實時監(jiān)測方法，包括S1：多源異構數(shù)據采集：構建網絡照明多源數(shù)據集；S2：多源數(shù)據預處理；S3：邊緣聚合與特征提取：構建網絡照明多源數(shù)據特征集；S4：多維度數(shù)據分析：計...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻度評估方法和系統(tǒng)，涉及聯(lián)邦學習技術領域，所述方法包括：根據設置的數(shù)據時效性、數(shù)據覆蓋率和數(shù)據稀缺性三個維度對應的權重分配規(guī)則，確定訓練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據貢獻度；根據聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據處理領域，提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過物理約束噪聲擾動對真實樣本進行數(shù)據增強，得到增強樣本集；根據所述增強樣本集，對物理本構模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)本構模型參數(shù)；通過所述最優(yōu)本構模型參數(shù)優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據生成方法、設備、存儲介質，包括如下步驟：構建電動汽車充電行為的特征空間，分別針對連續(xù)值特征、時間相關特征和離散值特征，進行特征級的深度神經網絡增強的條件概率建模，得到基于特征注意力和殘...
								
            
							
            
							
						
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