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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的端拾器設(shè)計(jì)方法及裝置。其中，該方法包括：利用訓(xùn)練完成的AI識別模型對目標(biāo)車身零件進(jìn)行識別，確定與目標(biāo)車身零件最匹配的參考車身零件；基于參考車身零件，確定參考車身零件的參考吸盤定位點(diǎn)和與參考吸盤定位點(diǎn)對應(yīng)的支桿結(jié)構(gòu)類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種變截面橋梁構(gòu)件參數(shù)化建模與施工管控方法及系統(tǒng)，涉及工程實(shí)體數(shù)字建模技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過多源傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集物理層數(shù)據(jù)，這些傳感器的數(shù)據(jù)通過時(shí)空動(dòng)態(tài)綁定模塊處理，將空間坐標(biāo)與施工時(shí)間戳融合生成唯一構(gòu)件ID，建立傳感器數(shù)據(jù)與變截...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)資平臺臺賬系統(tǒng)，包括：臺賬數(shù)據(jù)庫；密鑰生成模塊，用以基于歷史臺賬數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的臺賬密鑰；數(shù)據(jù)融合模塊，用以獲取農(nóng)資平臺各數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，根據(jù)各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的屬性標(biāo)簽進(jìn)行分類以生成若干數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種業(yè)財(cái)一體化智能管控與分析管理系統(tǒng)，屬于企業(yè)財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括系統(tǒng)用戶登錄模塊、存儲有用戶特征信息的特征中心、具有日志記錄功能的系統(tǒng)文件管理模塊、系統(tǒng)密鑰管理模塊及系統(tǒng)追蹤模塊，系統(tǒng)用戶登錄模塊包括用戶和管理用戶，相比傳統(tǒng)訪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于AI與容器技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種針對AI鏡像的精簡去重與安全增強(qiáng)系統(tǒng)及方法。本發(fā)明記錄容器對文件系統(tǒng)的訪問事件，進(jìn)行文件裁剪；基于內(nèi)容分塊算法將鏡像文件進(jìn)行分塊并存儲；對索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)檢索效率；當(dāng)用戶請求容器鏡像時(shí)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及腦眼信息傳感管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于芯片級加密的腦眼信息傳感管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、加密處理模塊、特征提取模塊、綜合管理模塊和安全驗(yàn)證模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集腦電信號和眼動(dòng)特征數(shù)據(jù)；加密處理模塊采用對稱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于旁支網(wǎng)絡(luò)的模型指紋注入與驗(yàn)證方法及設(shè)備，屬于人工智能安全領(lǐng)域，所述方法包括：主模型與旁支網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、觸發(fā)器樣本構(gòu)造、聯(lián)合訓(xùn)練優(yōu)化和指紋驗(yàn)證四個(gè)核心階段；通過引入輕量化旁支網(wǎng)絡(luò)，主模型中間層輸出與旁支網(wǎng)絡(luò)輸入動(dòng)態(tài)耦合，共享特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防偽水印技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于開源鴻蒙的數(shù)智水務(wù)表單文本防偽水印生成方法，包括以下步驟，獲取字段差異與重復(fù)頻率，篩選抖動(dòng)字段生成擾動(dòng)表，分段索引標(biāo)記敏感段，建立權(quán)重結(jié)構(gòu)與位寬調(diào)整，排序節(jié)點(diǎn)生成綁定清單，構(gòu)建水印路徑鏈，匹配軌跡一致性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于根際微生物數(shù)據(jù)鑒定的桑樹生長環(huán)境評估方法，通過在桑樹種植區(qū)域按根系距離布設(shè)監(jiān)測點(diǎn)，采集歷史周期內(nèi)各監(jiān)測點(diǎn)的根際微生物鑒定數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)；采用多周期參數(shù)提取構(gòu)建數(shù)據(jù)項(xiàng)集，利用FP?Growth算法挖掘微生物?環(huán)境關(guān)聯(lián)項(xiàng)；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及太陽輻照度預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的太陽輻照度預(yù)測方法與系統(tǒng)，所述方法包括：獲取云層灰度圖像、風(fēng)速矢量、地形高程、坡度傾角、太陽方位角與高度角，基于云層圖像與風(fēng)速矢量計(jì)算云層移動(dòng)速度與方向，得到云運(yùn)動(dòng)軌跡分布，結(jié)合地形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種交通流量特征處理方法及裝置，通過創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)預(yù)處理機(jī)制，通過時(shí)序插值和異常值檢測，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。設(shè)計(jì)基于隨機(jī)森林的智能特征提取模型，結(jié)合信息增益分裂和主成分分析，將高維稀疏特征轉(zhuǎn)化為低維稠密表示。引入多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了提出了一種基于時(shí)空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制方法，包括：步驟1，針對目標(biāo)站點(diǎn)，在預(yù)設(shè)歷史范圍內(nèi)預(yù)設(shè)時(shí)距的各歷史時(shí)間點(diǎn)，獲取目標(biāo)氣象站點(diǎn)以及相距目標(biāo)站點(diǎn)預(yù)設(shè)距離內(nèi)所有氣象站點(diǎn)的日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2，構(gòu)建改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于多模態(tài)信息融合實(shí)現(xiàn)車輛急動(dòng)態(tài)行為分析方法及系統(tǒng)，涉及交通數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息；基于當(dāng)前急剎車行為的多模態(tài)信息，確定車輛急剎車行為的發(fā)生原因；基于當(dāng)前行駛軌跡的道路信息、氣象信息、每次歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法及系統(tǒng)，其中，一種基于多源數(shù)據(jù)的離心泵智能檢測方法包括：采集離心泵多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并預(yù)處理；提取多尺度特征并通過層次化特征選擇構(gòu)建最優(yōu)特征子集；構(gòu)建多層級動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種手術(shù)機(jī)器人的工作狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集所述手術(shù)機(jī)器人在手術(shù)過程中的運(yùn)行參數(shù)；對于任一次手術(shù)，獲取該手術(shù)過程手術(shù)機(jī)器人的多個(gè)執(zhí)行動(dòng)作，以及各執(zhí)行動(dòng)作期間對應(yīng)的參數(shù)序列；對于任一種執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種UV標(biāo)簽紙切割設(shè)備的運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)控方法。該方法包括：獲取歷史時(shí)間段生產(chǎn)的UV標(biāo)簽紙的推理變形量Def1；如果Def1與實(shí)際變形量Def2
							
            
							
						
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								      本申請屬于注塑技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及螺桿最小位置與止逆環(huán)失效的預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng)。螺桿最小位置預(yù)測方法包括：獲取歷史注塑參數(shù)集，所述歷史注塑參數(shù)集中包括至少一個(gè)歷史注塑參數(shù)子集，同一個(gè)注塑周期內(nèi)的至少一個(gè)注塑參數(shù)作為一個(gè)所述歷史注塑參數(shù)子集；確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于PINNs在無量綱控制方程下的橋梁阻尼比識別方法，涉及橋梁阻尼比識別技術(shù)領(lǐng)域，所述橋梁阻尼比識別方法，包括以下步驟：輸入變量經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射得到輸出位移；輸出位移經(jīng)過自動(dòng)微分得到各微分項(xiàng)；無量綱處理各參數(shù)與微分項(xiàng)，構(gòu)建含未知阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飼料智能倉儲與質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及飼料異常動(dòng)態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于飼料類型劃分子圖網(wǎng)絡(luò)并提取關(guān)鍵異常特征向量；量化評估各類飼料子圖網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前倉儲實(shí)際狀態(tài)的匹配程度，基于匹配結(jié)果選定當(dāng)前時(shí)刻圖網(wǎng)絡(luò)，并提取倉儲環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明記載了一種基于自適應(yīng)譜峭度解卷積的復(fù)合故障信號分離方法，包括：S1，降噪處理原始復(fù)合故障信號；S2，通過希爾伯特包絡(luò)解調(diào)對降噪后復(fù)合故障信號進(jìn)行分離；S3，通過貝葉斯目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化低通濾波器和高通濾波器，構(gòu)造帶通濾波器和帶阻濾波器；S4...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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