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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(jī)搭載的相機(jī)掃描目標(biāo)瓷套生成三維點(diǎn)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(jì)圖智能防偽檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：將包裝設(shè)計(jì)圖像分割為若干圖像單元，根據(jù)圖像單元中像素點(diǎn)的局部紋理復(fù)雜度、像素點(diǎn)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(diǎn)各通道的像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及煤機(jī)裝備多模態(tài)數(shù)據(jù)智能預(yù)防性維護(hù)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(shí)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(hù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)并且故障預(yù)測精度高。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)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(gè)智能體執(zhí)行實(shí)時(shí)狀態(tài)協(xié)同更新操作，獲取包含智能體標(biāo)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)明公開了一種融合標(biāo)準(zhǔn)互信息與改進(jìn)雙向LSTM的行業(yè)負(fù)荷預(yù)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(fù)荷預(yù)測不準(zhǔn)確。本發(fā)明包括步驟：采用計(jì)及核密度估計(jì)的改進(jìn)模糊C均值聚類算法，對包括負(fù)荷序列和消費(fèi)水平、氣溫、休假的信息進(jìn)行聚...
								
            
							
            
							
						
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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(gè)來源點(diǎn)位，利用預(yù)先集成在來源點(diǎn)位中的拾音設(shè)備，采集音頻數(shù)據(jù)，并切分為若干個(gè)分段，比對預(yù)設(shè)的聲紋庫，確定出每...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)算方法，包括以下步驟：S1、將鍵值矩陣分塊，并計(jì)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(gè)數(shù)，動態(tài)判斷應(yīng)該精確計(jì)算的區(qū)域和模糊計(jì)算的區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)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(jī)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(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N航空發(fā)動機(jī)整機(jī)三維仿真中轉(zhuǎn)速確定方法，屬于航空發(fā)動機(jī)仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在航空發(fā)動機(jī)整機(jī)幾何模型的每個(gè)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(jì)算出來的熱態(tài)幾何模型；使壓氣機(jī)和渦輪只能繞轉(zhuǎn)...
								
            
							
            
							
						
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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(jī)實(shí)時(shí)仿真方法，屬于航空發(fā)動機(jī)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(jìn)行圖像化處理后構(gòu)建訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計(jì)損失函數(shù)利用訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集和訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)和時(shí)序預(yù)測的供水管道腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，包括：收集專家標(biāo)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(fēng)險(xiǎn)因子矩陣；引入全新管道標(biāo)準(zhǔn)向量修正專家標(biāo)簽，并構(gòu)建腐蝕風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型——采用線性擬合與非線性擬...
								
            
							
            
							
						
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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(yùn)過程的應(yīng)力監(jiān)測點(diǎn)布置方法及相關(guān)設(shè)備。通過對聚變裝置以及移運(yùn)裝置進(jìn)行建模，并進(jìn)一步將模型進(jìn)行分解后求解多個(gè)立體單元的剛度方程以得到相應(yīng)特征節(jié)點(diǎn)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)明公開了一種航空發(fā)動機(jī)大尺寸錐殼?端齒連接結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，屬于航空發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。針對大尺寸航空發(fā)動機(jī)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(jìn)行載荷環(huán)境與受力分析、明確優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)與設(shè)計(jì)界面變形協(xié)調(diào)性，界面...
								
            
							
            
							
						
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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(xué)習(xí)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(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)同一參數(shù)的數(shù)據(jù)序列，對數(shù)據(jù)序列進(jìn)行預(yù)處理；計(jì)算任意兩兩組合的傳感器對應(yīng)的預(yù)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(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史維護(hù)記錄及風(fēng)險(xiǎn)等級參數(shù)，生成綜合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)集計(jì)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)明公開了一種基于改進(jìn)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(jìn)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)明屬于洪水預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于暴雨洪水圖集法的洪水預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：1）確定需要進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)的流域；2）獲取所述流域范圍內(nèi)的所有雨量站點(diǎn)并計(jì)算每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的權(quán)重；3）基于每個(gè)所述雨量站點(diǎn)的某時(shí)段的降雨量及其對應(yīng)的權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種移動Web應(yīng)用的原生返回適配方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，包括：當(dāng)監(jiān)聽到彈出層打開事件時(shí)，將彈出層打開事件的彈出層ID和對應(yīng)的彈出層關(guān)閉方法封裝為條目存入原生返回棧中，且向歷史記錄棧中存入彈出層冗余歷史記錄；當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于GNN與Transformer的鏈接預(yù)測方法，通過使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征表示；通過將提取的節(jié)點(diǎn)特征表示作為輸入，利用Transformer模塊的自注意力機(jī)制捕獲節(jié)點(diǎn)之間的全局依賴關(guān)系；在Tra...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于運(yùn)營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)及方法，所述基于運(yùn)營問題定位的異常診斷分析系統(tǒng)包括情境問答模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)評估模塊、數(shù)據(jù)診斷模塊、結(jié)果輸出模塊；所述基于運(yùn)營問題定位的異常診斷分析方法，包括如下子步驟：S1：獲...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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