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								      本發(fā)明涉及無人裝車場景下的數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于無人裝車場景下的共享托盤數(shù)據(jù)跟蹤方法，其包括獲取實(shí)時(shí)與歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)、劃分?jǐn)?shù)據(jù)類別、篩選關(guān)鍵特征維度、計(jì)算數(shù)據(jù)權(quán)重分配、優(yōu)化數(shù)據(jù)跟蹤模型及執(zhí)行動態(tài)數(shù)據(jù)跟蹤操作。本發(fā)明能夠通過分析托...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智慧園區(qū)移動設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng)，屬于資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的智慧園區(qū)移動設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度方法包括：管理記錄有多個(gè)充電資源的時(shí)空地圖，所述時(shí)空地圖包括每個(gè)充電資源在未來時(shí)間軸上的多個(gè)可用時(shí)間段；在目標(biāo)移動設(shè)備處于可調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及臺區(qū)電能質(zhì)量評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的分布式光伏臺區(qū)電能質(zhì)量評估方法和系統(tǒng)，包括獲取分布式光伏臺區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行特征提取，得到多源特征向量；對多源特征向量進(jìn)行維度擴(kuò)展和外積運(yùn)算，得到融合張量，并進(jìn)行降維和特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及供應(yīng)商管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的采購需求與供應(yīng)商智能匹配方法?；诖髷?shù)據(jù)的采購需求與供應(yīng)商智能匹配方法，包括以下步驟：S1：獲取各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，獲得一級供應(yīng)商的發(fā)展數(shù)據(jù)、一級供應(yīng)商...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種國土空間用途管制指標(biāo)評價(jià)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及指標(biāo)評價(jià)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)建設(shè)項(xiàng)目規(guī)劃對全生命周期進(jìn)行階段劃分，獲得多個(gè)監(jiān)測階段，根據(jù)監(jiān)測指標(biāo)特性對監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行劃分，獲得監(jiān)測指標(biāo)信息；根據(jù)監(jiān)測指標(biāo)信息對所述國土空間用途數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多指標(biāo)融合的生物技術(shù)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)識別方法及系統(tǒng)，涉及生物安全管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、從轉(zhuǎn)基因作物生命周期各階段獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含分子結(jié)構(gòu)序列、功能表現(xiàn)指標(biāo)和生態(tài)影響因子的動態(tài)數(shù)據(jù)集，提取分子結(jié)構(gòu)序列隨時(shí)間變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多AGV協(xié)同的柔性生產(chǎn)線調(diào)度方法及系統(tǒng)，具體涉及柔性制造系統(tǒng)資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有動態(tài)優(yōu)先級機(jī)制在高優(yōu)先級任務(wù)并發(fā)時(shí)引發(fā)AGV資源鎖死的缺陷；通過獲取產(chǎn)線任務(wù)優(yōu)先級數(shù)據(jù)；評估高優(yōu)先級任務(wù)耦合關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；基于強(qiáng)度閾值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于主被動遙感技術(shù)的大尺度林地碳儲量估算方法及系統(tǒng)，包括獲取研究區(qū)不同傳感器的星載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、L波段和C波段的SAR數(shù)據(jù)、多光譜遙感影像數(shù)據(jù)、機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)，以及包含林地的土地覆蓋類別數(shù)據(jù)；利用不同傳感器的星載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于GIS的鄉(xiāng)鎮(zhèn)國土空間規(guī)劃方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：利用GIS工具采集空間數(shù)據(jù)；基于預(yù)規(guī)劃數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)生成初始地塊節(jié)點(diǎn)集；基于規(guī)劃策略及搜索強(qiáng)度因子，對初始地塊節(jié)點(diǎn)集中的各規(guī)劃地塊生成擾動向量；基于擾動向量，根據(jù)目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估方法、程序產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì)，涉及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。所述區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估方法，包括：根據(jù)待評估區(qū)域的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行植被冠層高度反演，確定植被冠層高度指數(shù)；其中，所述多源數(shù)據(jù)包括針對所述待評估區(qū)域獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能體因果關(guān)系推理的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法的實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：構(gòu)建關(guān)系抽取智能體，對領(lǐng)域內(nèi)信息文件進(jìn)行實(shí)體抽取，并提取實(shí)體屬性，構(gòu)建實(shí)體庫；根據(jù)實(shí)體庫信息，進(jìn)行基礎(chǔ)關(guān)系抽取，建立基礎(chǔ)關(guān)系庫；構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公路壓實(shí)度監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及基于數(shù)字孿生的公路壓實(shí)度實(shí)時(shí)調(diào)控方法及系統(tǒng)，方法包括：采集振動加速度、溫度及位置數(shù)據(jù)，處理后生成時(shí)空對齊的多源融合特征數(shù)據(jù)集；輸入預(yù)訓(xùn)練LSTM模型構(gòu)建動態(tài)更新的數(shù)字孿生體，輸出三維壓實(shí)能量圖譜；離散圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種電力信息的智能審核方法和系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)方案為：對第一區(qū)域電網(wǎng)的電力信息待公開內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵詞識別，得到關(guān)鍵詞序列；對關(guān)鍵詞序列進(jìn)行情感極性分析，得到第一輿情得分序列；基于關(guān)鍵詞序列中各個(gè)關(guān)鍵詞的左相鄰關(guān)鍵詞和右相鄰關(guān)鍵詞之間的內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多級校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法，涉及半導(dǎo)體器件建模技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有MOSFET器件建模導(dǎo)致工藝波動下器件?電路性能的系統(tǒng)性偏差過大的技術(shù)問題；本發(fā)明的基于多級校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法，包括：建立MOSFET...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于貝葉斯物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池退化模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：基于電池老化機(jī)制，構(gòu)建偽二維電池?cái)?shù)據(jù)生成模塊；設(shè)計(jì)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取IC特征參數(shù)；構(gòu)建老化參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)刻畫IC特征參數(shù)與電池老化參數(shù)的關(guān)系；通過參數(shù)隨機(jī)化的方式，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種金屬板材彎折成型控制方法，通過每一個(gè)樣本數(shù)據(jù)中的板材參數(shù)以對每一個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，以使得和每一個(gè)板材參數(shù)對應(yīng)的多個(gè)樣本數(shù)據(jù)均存儲到同一個(gè)第一數(shù)據(jù)庫中，接著對每一個(gè)第一數(shù)據(jù)庫中所有的樣本數(shù)據(jù)基于板材彎折數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，以使第一數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光散斑干涉測量系統(tǒng)正向設(shè)計(jì)方法，通過多學(xué)科協(xié)同設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)從測量需求定義到系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的全流程閉環(huán)。具體包括：獲取待測目標(biāo)形變特性和工況條件；優(yōu)化激光照明參數(shù)確保光場均勻性；基于標(biāo)量衍射理論計(jì)算物面光場復(fù)振幅；設(shè)計(jì)并驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)動態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的參與因子計(jì)算方法，基于動態(tài)模式分解直接從電力系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)中提取模態(tài)信息，避免了傳統(tǒng)方法對電力系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的依賴，顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度，適用于大規(guī)模電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)分析；通過奇異值...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于壓鑄件性能預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于大尺寸鑄件凝固路徑的等效料片仿真優(yōu)化方法及系統(tǒng)，具體通過分析大型一體壓鑄件的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計(jì)超長尺寸的等效凝固路徑仿真料片結(jié)構(gòu)，使金屬液充型距離與大尺寸鑄件的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)充型路徑一致；并結(jié)合模流分析方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于減振技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種管道寬頻振動抑制的緊湊化超結(jié)構(gòu)及其設(shè)計(jì)方法，緊湊化超結(jié)構(gòu)用于管道本體的減振，包括超結(jié)構(gòu)單胞，所述超結(jié)構(gòu)單胞安裝于所述管道本體外壁上，所述超結(jié)構(gòu)單胞由12個(gè)質(zhì)量單元和30根連接桿組成，每個(gè)所述質(zhì)量單元連接5根...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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