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								      本發(fā)明公開了一種基于改進注意力和動態(tài)卷積的特征提取方法及裝置，獲取待提取特征對象的輸入數(shù)據(jù)；將所述輸入數(shù)據(jù)分別輸送至基于改進注意力的第一通道，以及基于動態(tài)卷積的第二通道；通過所述第一通道生成基于整合區(qū)域的注意力映射，通過第二通道生成權(quán)重和值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于PMS的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與異常分析策略方法及系統(tǒng)，屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，其包括獲取設(shè)備管理系統(tǒng)中的設(shè)備基礎(chǔ)信息、實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史維護記錄及風險等級參數(shù)，生成綜合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)集計算動態(tài)健康關(guān)注度指數(shù)，并生成策略鏈指令集調(diào)度傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學習的多數(shù)據(jù)源自動集成方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取工業(yè)生產(chǎn)車間中各傳感器在預設(shè)時間段內(nèi)同一參數(shù)的數(shù)據(jù)序列，對數(shù)據(jù)序列進行預處理；計算任意兩兩組合的傳感器對應(yīng)的預處理后的數(shù)據(jù)序列之間的最短路徑距離以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動機大尺寸錐殼?端齒連接結(jié)構(gòu)設(shè)計方法，屬于航空發(fā)動機設(shè)計領(lǐng)域。針對大尺寸航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的關(guān)鍵部位的圓弧端齒?短螺栓連接結(jié)構(gòu)，通過明確其結(jié)構(gòu)特征參數(shù)、對其進行載荷環(huán)境與受力分析、明確優(yōu)化設(shè)計目標與設(shè)計界面變形協(xié)調(diào)性，界面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及聚變裝置的檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種針對聚變裝置移運過程的應(yīng)力監(jiān)測點布置方法及相關(guān)設(shè)備。通過對聚變裝置以及移運裝置進行建模，并進一步將模型進行分解后求解多個立體單元的剛度方程以得到相應(yīng)特征節(jié)點的應(yīng)力值和應(yīng)變值，并根據(jù)許用應(yīng)力值和許...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時序預測的供水管道腐蝕風險評價方法，包括：收集專家標注腐蝕等級的多源數(shù)據(jù)集；通過相關(guān)性分析與閾值篩選，提取核心腐蝕風險因子矩陣；引入全新管道標準向量修正專家標簽，并構(gòu)建腐蝕風險評價模型——采用線性擬合與非線性擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機實時仿真方法，屬于航空發(fā)動機仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體包括獲取原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)及各物理量分布，對仿真數(shù)據(jù)進行圖像化處理后構(gòu)建訓練輸入數(shù)據(jù)集和訓練標簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計損失函數(shù)利用訓練輸入數(shù)據(jù)集和訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動機整機三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法，屬于航空發(fā)動機仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在航空發(fā)動機整機幾何模型的每個網(wǎng)格單元上構(gòu)建流固耦合控制方程；形成整體耦合矩陣，求解整體耦合矩陣；仿真計算出來的熱態(tài)幾何模型；使壓氣機和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機器翻譯技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大模型思維鏈的多模態(tài)機器翻譯方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取待翻譯源語言文本以及與待翻譯源語言文本相關(guān)聯(lián)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；確定待翻譯源語言文本對應(yīng)的文本特征向量以及確定多模態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的多模態(tài)特征向量；基于預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于Transformer架構(gòu)的高效注意力計算方法，包括以下步驟：S1、將鍵值矩陣分塊，并計算塊平均值；S2、根據(jù)查詢與塊平均值的相關(guān)度概率分布，利用核采樣思路決定top?k個數(shù)，動態(tài)判斷應(yīng)該精確計算的區(qū)域和模糊計算的區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于知識庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應(yīng)用人工智能的本地知識庫構(gòu)建方法及系統(tǒng)，所述方法包括：劃定出本地知識庫的使用區(qū)域，選取出若干個來源點位，利用預先集成在來源點位中的拾音設(shè)備，采集音頻數(shù)據(jù)，并切分為若干個分段，比對預設(shè)的聲紋庫，確定出每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合標準互信息與改進雙向LSTM的行業(yè)負荷預測方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。目前，行業(yè)月度負荷預測不準確。本發(fā)明包括步驟：采用計及核密度估計的改進模糊C均值聚類算法，對包括負荷序列和消費水平、氣溫、休假的信息進行聚...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于智能體協(xié)作的顯示面板生產(chǎn)調(diào)度方法及系統(tǒng)，該方法先對顯示面板生產(chǎn)系統(tǒng)中的多個智能體執(zhí)行實時狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標識信息及對應(yīng)生產(chǎn)相關(guān)狀態(tài)描述的協(xié)同狀態(tài)集合；接著基于此集合生成包含信息交互規(guī)則及任務(wù)分配優(yōu)先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤機裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預防性維護系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括多源數(shù)據(jù)采集層、大語言模型核心處理層和智能決策輸出層，能夠同時處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明的維護系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強并且故障預測精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于包裝技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的包裝設(shè)計圖智能防偽檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：將包裝設(shè)計圖像分割為若干圖像單元，根據(jù)圖像單元中像素點的局部紋理復雜度、像素點各通道的像素值的不同比特位對光照的敏感程度以及人眼對像素點各通道的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站設(shè)備數(shù)據(jù)缺陷識別方法及系統(tǒng)，涉及變電站零部件缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括瓷套狀態(tài)分析步驟，通過無人機搭載的相機掃描目標瓷套生成三維點云模型，判斷瓷套狀態(tài)和飛行環(huán)境；拍攝角度粗調(diào)步驟，根據(jù)瓷套狀態(tài)調(diào)整熱成像儀拍攝角度；飛...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種石油管線的缺陷識別方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取無人機在多個角度采集的石油管線的多幀管線圖像；根據(jù)每幀管線圖像中各像素點鄰近區(qū)域的灰度分布數(shù)據(jù)，對每幀管線圖像進行劃分，得到多個管線區(qū)域；根據(jù)每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種海馬體亞結(jié)構(gòu)形態(tài)測量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：分割磁共振標準模板圖像，構(gòu)建邊界優(yōu)化表面，確定骨架表示；對所述骨架表示進行采樣，確定各個海馬亞區(qū)的亞區(qū)厚度測量點，并根據(jù)所述亞區(qū)厚度測量點和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種融合注意力機制與多尺度卷積的肝臟與腫瘤識別方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，針對現(xiàn)有醫(yī)學影像分割技術(shù)中全局信息捕捉不足、多尺度特征適應(yīng)差、空間感知弱等問題，本發(fā)明以MedNeXt網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建U?Net編碼器?解碼器架構(gòu)，在跳躍連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于深度學習的眼底圖像分析與眼科疾病自動預測方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，屬于醫(yī)學影像處理與眼科疾病智能診斷領(lǐng)域。該方法通過獲取ODIR?5K雙目眼底圖像數(shù)據(jù)集，經(jīng)黑邊裁剪、局部對比度增強等五步預處理優(yōu)化圖像質(zhì)量；分離并重組左...
								
            
							
            
							
						
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