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								      本發(fā)明適用于汽車吸能結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，提供了一種薄壁管斜壓穩(wěn)定性定量表征方法，所述方法包括：分段n值的確定，將薄壁管分為n段；失穩(wěn)行為的定量表征建立；臨界失穩(wěn)角數(shù)據(jù)集的建立；失穩(wěn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。本發(fā)明采用量化指標(biāo)及其閾值的表達(dá)形式來精確判斷斜壓失穩(wěn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種導(dǎo)管架平臺(tái)剩余壽命評(píng)估方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，涉及海洋平臺(tái)結(jié)構(gòu)安全評(píng)定技術(shù)領(lǐng)域。包括：建立導(dǎo)管架平臺(tái)結(jié)構(gòu)的多保真度數(shù)字模型；識(shí)別整體有限元模型的海洋環(huán)境載荷；基于實(shí)測(cè)加速度數(shù)據(jù)對(duì)整體有限元模型的邊界條件進(jìn)行修正，得到整體修正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電芯的排氣分析方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。排氣分析方法包括：獲取電芯在熱失控過程中裸電芯的產(chǎn)氣狀態(tài)數(shù)據(jù)；將產(chǎn)氣狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至裸電芯的三維模型，預(yù)測(cè)裸電芯兩端的排氣狀態(tài)隨時(shí)間變化數(shù)據(jù)，三維模型基于裸電芯的尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供可穿戴式頭盔的設(shè)計(jì)方法、應(yīng)用于可穿戴式頭盔的經(jīng)顱磁刺激TMS線圈的調(diào)控方法以及相關(guān)設(shè)備，包括：基于頭部影像數(shù)據(jù)，計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)靶點(diǎn)；計(jì)算TMS線圈的頭皮調(diào)控靶點(diǎn)；計(jì)算個(gè)體頭模型；基于個(gè)體頭模型，計(jì)算腦電傳感器的位點(diǎn)、功能近紅外光源的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引入長(zhǎng)輸熱源的供熱系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)及優(yōu)化運(yùn)行方法，包括：獲取供暖季要引入供熱系統(tǒng)的長(zhǎng)輸熱源基本數(shù)據(jù)，并分析長(zhǎng)輸熱源引入后現(xiàn)有供熱系統(tǒng)熱網(wǎng)的運(yùn)行方式變化和動(dòng)態(tài)特性變化；結(jié)合供暖季的外部供熱業(yè)態(tài)演變數(shù)據(jù)，對(duì)多種熱網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案進(jìn)行定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電纜敷設(shè)施工路徑優(yōu)化系統(tǒng)，涉及電氣工程設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集電纜敷設(shè)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括施工現(xiàn)場(chǎng)各網(wǎng)格點(diǎn)的平面坐標(biāo)和高程數(shù)據(jù)、高程影響系數(shù)、相鄰網(wǎng)格點(diǎn)間的敷設(shè)成本和施工難度系數(shù)，數(shù)據(jù)處理模塊，用于將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種知識(shí)和數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的鉆完井液設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)，屬于石油工業(yè)的儲(chǔ)層保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：總表皮系數(shù)計(jì)算模塊：用于計(jì)算目標(biāo)井的總表皮系數(shù)；優(yōu)化模塊：用于在所述目標(biāo)井的總表皮系數(shù)小于等于0時(shí)，判定所述目標(biāo)井對(duì)應(yīng)的鉆井液和完井液...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法，涉及數(shù)據(jù)補(bǔ)全技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待補(bǔ)全的時(shí)空數(shù)據(jù)，將待補(bǔ)全的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行混淆，獲得混淆后的時(shí)空數(shù)據(jù)映射到三維希爾伯特曲線上，每個(gè)位置分配一個(gè)唯一的希爾伯特值，構(gòu)建位置隱私集合；將所述位置隱私集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于區(qū)塊鏈的校園欺凌防控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：校園欺凌防控系統(tǒng)部署有去中心化網(wǎng)絡(luò)，去中心化網(wǎng)絡(luò)至少包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和N個(gè)副節(jié)點(diǎn)，響應(yīng)于校園欺凌防控請(qǐng)求，將校園欺凌防控請(qǐng)求中攜帶的身份信息和提問內(nèi)容加密寫入?yún)^(qū)塊鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學(xué)習(xí)的電力數(shù)據(jù)泄露識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1.生成差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集；S2.基于小波包分解與互信息篩選對(duì)差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征映射，獲得多尺度關(guān)鍵特征張量；S3.將多尺度關(guān)鍵特征張量置入魚鷹優(yōu)化算法引擎，完成局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電纜接頭老化預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種配電網(wǎng)電纜接頭老化預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：獲取待預(yù)測(cè)電纜接頭的多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)、接頭類型信息和運(yùn)行工況信息;基于預(yù)設(shè)老化特征提取規(guī)則對(duì)多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)中不同模態(tài)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行老化特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)分析方法與系統(tǒng)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)對(duì)制造場(chǎng)景數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行預(yù)處理與特征提取，生成特征分析數(shù)據(jù)；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)汽車結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，生成實(shí)時(shí)分析特征參數(shù)；基于動(dòng)態(tài)閾值算法對(duì)相鄰幀結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能地鎖技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的智能地鎖異常檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過采集目標(biāo)地鎖系列的地鎖設(shè)計(jì)信息，并根據(jù)地鎖設(shè)計(jì)信息提取每一系列型號(hào)的型號(hào)本征特征，獲取型號(hào)本征特征集；基于型號(hào)本征特征集進(jìn)行聚類分析，對(duì)應(yīng)定義多個(gè)虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于時(shí)間序列分析的斷路器機(jī)械故障預(yù)診斷方法，首先，通過安裝傳感器實(shí)時(shí)采集斷路器機(jī)械的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后，基于標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)采用時(shí)序分割策略，將數(shù)據(jù)分割成獨(dú)立時(shí)序序列，并針對(duì)每個(gè)獨(dú)立時(shí)序序列提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測(cè)方法，屬于數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其包括以下步驟：采集紫花苜蓿雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；采用動(dòng)態(tài)分段歸一化方法處理雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，得到歸一化后的雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)；構(gòu)建紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測(cè)模型，包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，涉及一種聯(lián)邦雙正則化多誤差融合時(shí)序異常檢測(cè)方法，包括：中央服務(wù)器初始化全局模型，得到全局模型參數(shù)，并將全局模型參數(shù)分發(fā)給多個(gè)本地客戶端；多個(gè)本地客戶端分別接收全局模型參數(shù)，并利用本地私有數(shù)據(jù)進(jìn)行本地訓(xùn)練，得到本地模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于單元網(wǎng)格劃分的路面濕滑狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，首先將管控路段劃分為多個(gè)帶有唯一網(wǎng)格標(biāo)識(shí)信息和空間位置邊界的單元網(wǎng)格，接著獲取各單元網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的包含反映路面表面狀態(tài)檢測(cè)參數(shù)集合的路面檢測(cè)數(shù)據(jù)，基于檢測(cè)數(shù)據(jù)和空間位置邊界建立單元網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于多模態(tài)融合的動(dòng)態(tài)意圖理解方法，包括：獲取用戶在本次對(duì)話中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù)；根據(jù)本次對(duì)話是否為首次對(duì)話，對(duì)本次對(duì)話文本進(jìn)行改寫；將改寫后的對(duì)話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據(jù)共同提供至大模型，提示大模型識(shí)別本次對(duì)話的意圖；具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設(shè)計(jì)的編碼器對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行特征提取，以獲得判別性特征向量；對(duì)每個(gè)RGB圖像通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對(duì)，利用監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種眼圖交叉點(diǎn)集查找方法及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)，將眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集合，每個(gè)子集合中均包括一個(gè)眼交叉點(diǎn)集，對(duì)每個(gè)子集合，定位到每個(gè)子集合的眼交叉位置，獲取眼交叉位置的眼圖離散點(diǎn)數(shù)據(jù)另存到對(duì)應(yīng)的交叉點(diǎn)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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