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								      本發(fā)明公開了牽引式環(huán)保流態(tài)固化土基坑回填施工優(yōu)化控制方法及系統(tǒng)，具體涉及地下工程建設技術領域，包括：在牽引輸送過程中采集稠度時間曲線和厚度變動軌跡；分析稠度梯度與厚度波動指標，超出預設閾值則進入分析階段；構建流態(tài)均質指數(shù)與回填均勻指數(shù)；將兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、存儲介質及電子設備，涉及人工智能技術領域，其中方法包括：首先獲取用戶提出的目標問題；對目標問題進行語義分析，確定目標問題對應的領域和目標問題的語義特征信息；然后基于目標問題對應的領域和語義特征信息，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工神經網絡的鑄層應力預測方法、系統(tǒng)及存儲介質，包括：以硅片作為電鑄基底，電鑄基底的一面拋光，另一面設置導電層；配置電鑄槽、準直光源和波前傳感器，調整準直光源、波前傳感器與電鑄槽的相對位置，使準直光源的光束經硅片的拋光面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種器件擺放順序管理方法、裝置、電子設備和存儲介質，涉及電路板設計技術領域，本申請通過選擇需要檢查的同種或同類器件中的任一個，自動確定組件內所有的同種或同類器件，進而自動篩查出各器件引腳上可判斷出器件序號的信號，并記錄其數(shù)字位信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機的密閉空間溫升評估方法及裝置，方法包括：搭建電機模型；根據(jù)電機模型得到密閉空間的流體域模型；根據(jù)流體域模型進行CFD仿真得到對流散熱系數(shù)；獲取熱源部件的損耗和熱生成率；根據(jù)電機模型、流體域模型及損耗和熱...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于機器學習的對流層延遲映射模型構建方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取氣象再分析資料；基于氣象再分析資料計算全球站點或格網處的ZTD，以及不同方位角和高度角處的STD；基于ZTD和STD，構建ZTD到斜路徑延遲的非對稱映射關系；基于氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于石油和天然氣鉆井工程技術領域，具體涉及基于遺傳算法與管柱力學的井眼摩擦系數(shù)分段反演方法，采集施工井指定數(shù)據(jù)，將待預測施工井的井眼劃分為固定長度的井段并定義其深度范圍，同時設定摩擦系數(shù)的全局搜索范圍，初始化遺傳算法的種群大小、最大迭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多物理場耦合的新能源汽車減速器效率優(yōu)化系統(tǒng)，屬于新能源汽車技術領域。該系統(tǒng)構建一個結構?熱?流體多物理場強耦合仿真模型：首先，結構?熱子模型基于有限元法計算齒輪嚙合的摩擦生熱；然后，該熱源被輸入至熱?流體子模型以計算整機...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于部件協(xié)同預測的渦輪原動機整機快速高精度預測方法，涉及燃氣輪機性能分析技術領域，包括：將渦輪原動機整機劃分為多個部件，計算獲得部件進出口邊界數(shù)據(jù)集、各部件流場數(shù)據(jù)集和部件邊界匹配數(shù)據(jù)集，構建部件邊界條件預測模型、各部件流場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的軸向柱塞泵批量化生產工藝優(yōu)化系統(tǒng)，屬于數(shù)字孿生領域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲得多個傳感數(shù)據(jù)集；模型構建模塊，用于構建統(tǒng)計子模型；孿生集成模塊，用于構建目標軸向柱塞泵的數(shù)字孿生模型；仿真執(zhí)行模塊，用于對目標軸向柱塞...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全過程仿生果實數(shù)據(jù)監(jiān)測的非結構場景水果采摘方法。方法包括：構建具有多層感知結構的仿生果實，其外層結構用于力感知及仿真真實水果的顏色；然后通過采摘機器人的末端執(zhí)行器識別抓取并采摘呈現(xiàn)真實水果成熟顏色的仿生果實，同時仿生果實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種氣吹光纜的凸齒數(shù)量設計方法，氣吹光纜包括纜芯和外護套，所述外護套包括護套本體和環(huán)繞所述護套本體且陣列排布的多個凸齒，所述氣吹光纜用以敷設在氣吹管道內，根據(jù)氣吹光纜的軸心到凸齒端部的距離、氣吹光纜的軸心到凸齒根部的距離、氣吹管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于軟硬巖復雜地層的樁基結構分析方法及相關設備，本發(fā)明涉及地基建筑施工技術領域，通過對基坑內側壁進行巖石成分分析，根據(jù)巖石成分將基坑劃分為多層軟硬巖結構，在考慮軟硬巖過渡帶的多相介質突變效應的情況下，對每一層巖體及巖體交替處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供寬頻高精度的仿真信號生成方法、系統(tǒng)及仿真信號發(fā)生器，所述方法包括：通過現(xiàn)場可編程門陣列控制直接數(shù)字合成芯片生成轉速仿真基礎信號，轉速仿真基礎信號為波形可調的正弦波或方波；將所述轉速仿真基礎信號輸入反相放大器，并基于所述現(xiàn)場可...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自然?人工耦合虛擬水網數(shù)字孿生模型的構建方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取自然水網及人工水網的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)；對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預處理得到標準化數(shù)據(jù)底板；基于自然水網的標準化數(shù)據(jù)底板構建自然水網模型及人工水網模型；基于自然水網模型及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車零部件信息安全評估技術領域，公開了基于多維度滲透測試的汽車零部件信息安全評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、漏洞分析、事件監(jiān)測、參數(shù)匹配、響應執(zhí)行及自學習模塊。數(shù)據(jù)采集模塊實時獲取測試數(shù)據(jù)，生成漏洞嚴重性特征值與安全參數(shù)動態(tài)調整集合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N晶圓表面處理工藝推薦方法、裝置、設備和存儲介質，涉及半導體制造技術領域，包括：獲取目標晶圓的表面物化特性參數(shù)，并對表面物化特性參數(shù)進行預處理，得到目標物化特性參數(shù)；將目標物化特性參數(shù)輸入預訓練的單隱藏層神經網絡模型，得到目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復合材料檢測技術領域，具體公開了一種復合材料制件內部缺陷檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過獲取缺陷檢測特征并計算特征重疊度，判斷模態(tài)特征退化后構建層級分解模型分離熱應力耦合信號，對需差異分析區(qū)域施加梯度濕熱載荷生成動態(tài)響應矩陣，經時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的設備故障診斷方法，采用增量學習架構，可以從舊任務中獲取知識，使設備故障診斷模型學習診斷新的設備運行數(shù)據(jù)，同時保留之前任務中學習到的知識，可以避免新數(shù)據(jù)來時重新訓練模型參數(shù)。
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力故障處理技術領域，公開了一種行波故障分類模型的訓練方法、使用方法及相關裝置，訓練方法包括：獲取不同故障類型的樣本行波信號的第一時頻特征數(shù)據(jù)；利用第一時頻特征數(shù)據(jù)對預設的自組織神經網絡進行聚類訓練，得到訓練完成的目標自組織神經網...
								
            
							
            
							
						
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