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								      本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機制的管道內多相流壓力特征預測方法，屬于氣液多相流壓力預測技術領域。本發(fā)明的預測方法包括步驟：獲取若干壓力時間序列數據并劃分為訓練集、測試集；將壓力時間序列數據分解為低波動、高波動序列；建立由低波動序列ARIM...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預測方法、裝置、設備及介質，所述方法包括：根據法蘭密封面的加工方式構建法蘭密封面的三維微觀形貌模型；基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性，確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復合體空間碎片的偏振度計算方法，具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法，解決了現有偏振度計算方法真實性和準確性較差的技術問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法針對復合體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及玻璃瓶生產技術領域，尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產數字化模具的三維仿真設計方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：對玻璃瓶模具構建數字化模具幾何模型；根據數字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑，構建玻璃瓶數字化仿真模型；基于玻璃瓶數字化仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數據建模與隨機模擬相關技術領域，并公開了一種基于貪心學習高斯混合模型的時序數據隨機模擬方法。該方法包括下列步驟：S1構建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數集；S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術領域，具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統(tǒng)，通過獲取并結構化處理生產日程與工藝規(guī)范數據，構建標準化輸入集，利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化，并結合四維模型、語義驗證及動態(tài)調度生成初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備，可以應用于網絡空間安全技術領域。該方法包括：基于安全等級分類標準，對多個安全領域進行安全等級分類，得到分類結果；針對多個安全等級的每個安全等級，對至少一個安全領域進行測試題庫構建，得到測試...
								
            
							
            
							
						
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								      基于鍵盤敲擊的用戶注冊、登錄方法，涉及用戶身份的識別和驗證技術領域，解決了現有技術在實用性、部署效率、用戶數據安全性以及跨設備適應能力等方面的問題。包括以下步驟：步驟S1，采集用戶鍵盤敲擊事件數據集；步驟S2，從采集到的用戶鍵盤敲擊事件數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種保障數字圖像唯一性的NFT生成方法，包括步驟一、獲取用戶在區(qū)塊鏈上的用戶信息B；步驟二、通過哈希算法F對用戶信息B進行編碼，生成哈希值H；步驟三、加載雙模塊生成模型C1；步驟四、通過雙模塊生成模型C1中的編碼器模塊從NFT數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種意圖理解方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對用戶輸入數據進行意圖特征提取以得到包含輸入文本、主意圖、實體集、主意圖置信度和用戶特征的任務包。確定主意圖置信度的級別，若為高置信度，調用相應子智能體處理任務包；若為中置信度，確定主意圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于模型蒸餾的企業(yè)財務數據異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及數據處理技術領域，包括：獲得企業(yè)的多個窗口財務數據集，并根據財務異常多維因子進行觸發(fā)梳理，建立多個窗口財務異常觸發(fā)向量；進行多源訓練，建立財務異常檢測架構，包括償債異常檢測模型集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據采集領域，尤其涉及一種全站儀測量數據采集方法及系統(tǒng)，包括：通過對全站儀原始測量數據進行三維坐標解算與整理，獲取帶時序標簽的原始測量數據集；通過對原始測量數據點的局部鄰域距離進行綜合分析，獲取各點的自適應鄰域半徑；通過對測點局部...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域，公開了一種鍛件生產的智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明包括：對風電法蘭鍛件進行溫度數據采集和極坐標轉換，得到極坐標溫度場數據；將極坐標溫度場數據輸入環(huán)形熱場梯度分解網絡進行特征提取，得到溫度場特征向量；對溫度場特征向量進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測技術領域，具體公開了一種水利工程大壩安全監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，通過復合傳感技術和智能分析算法實現了大壩結構健康狀態(tài)的全面感知與精準預警；采用微機械諧振傳感器與分布式光纖傳感器的協(xié)同部署，構建了界面與結構一體化的立體監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于病蟲害監(jiān)測的森林防控方法，屬于林業(yè)防治技術領域，方法包括：將目標森林按植被類型劃區(qū)，采集歷史多源數據并填補缺失，分析時序與因果關系構建時序因果圖，結合當前數據模擬病蟲害時空動態(tài)，確定各區(qū)域防控風險等級與關鍵誘發(fā)因子，依此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于對抗擾動學習的電纜絕緣損傷自適應檢測方法，包括如下步驟：S1、采集電纜運行過程中的原始電氣信號；S2、對電氣信號序列進行預處理，劃分為若干等長信號片段；S3、構建DeiT檢測模型，并構建輸入向量；S4、輸入多層Trans...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于跨模態(tài)標記融合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至圖像編碼器，得到至少一個圖像特征，基于至少一個圖像特征，確定第一視覺token；以及使用文本分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于風網解算的礦用智能通風調度決策系統(tǒng)，涉及礦用設備技術領域，包括：數據采集模塊，用于采集全礦井通風數據；風網解算模塊，用于實時讀取所述全礦井通風數據，并進行風網解算，實時模擬礦井通風情況，得到礦井需風結果；數據分析模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬電廠運行參數的預測方法及裝置、存儲介質以及計算機程序產品。包括：對獲取的影響因素數據進行數據預處理；使用時間序列分解算法將影響因素數據分解成包含趨勢分量、季節(jié)分量以及殘差分量的三個維度的序列，將每個序列切分為序列塊并映射為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多模態(tài)內容的合規(guī)審核方法及系統(tǒng)。所述方法包括步驟：對非結構化的待審核多模態(tài)內容進行特征提取，以得到結構化特征向量；對其中的文本語義特征向量和圖像視覺特征向量進行圖文語義關聯(lián)，得到涉及圖文語義矛盾的融合特征向量；基于待審核多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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