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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于海洋工程與浮式制氫平臺技術(shù)領(lǐng)域。針對浮式平臺設(shè)備布局難以兼顧重心平衡與安全間距的難題，本發(fā)明采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建三維約束矩陣，結(jié)合獎勵函數(shù)動態(tài)優(yōu)化布局。創(chuàng)新設(shè)計虛擬碰撞檢測與重心偏移預(yù)測協(xié)同機(jī)制，在保障設(shè)備安全間距≥1.5m...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)數(shù)字化規(guī)劃的圖模數(shù)融合方法及系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取電網(wǎng)的拓?fù)鋱D、電網(wǎng)的物理模型和電網(wǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并對電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；提取拓?fù)鋱D中的節(jié)點和線路，同時提取物理模型中的元件和連接關(guān)系，并將拓?fù)鋱D中的節(jié)點與物理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)余熱回收技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種考慮外部參數(shù)變化的煙氣余熱回收系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法；通過系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)采集與特征提取、熱力學(xué)建模與參數(shù)敏感性分析、外部環(huán)境參數(shù)與系統(tǒng)性能耦合機(jī)理建模、設(shè)備失效預(yù)測與可靠性約束確定、多目標(biāo)優(yōu)化與自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)智能運(yùn)維與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種RPA融合多模態(tài)大模型的電力工單智能處理方法，通過領(lǐng)域適配大語言模型解析文本、語音、圖像等多模態(tài)工單數(shù)據(jù)，結(jié)合動態(tài)知識圖譜實現(xiàn)故障關(guān)鍵信息提取與沖突消解；利用時空約束強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI的水資源實時預(yù)測自適應(yīng)方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理與人工智能技術(shù)交叉應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測站數(shù)據(jù)、渠系物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計量的系統(tǒng)，涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實時采集企業(yè)運(yùn)營中的能源消耗、物流運(yùn)輸、廢棄物處理及辦公活動數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)傳輸模塊，采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)異常事件辨識方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于異常事件分類的領(lǐng)域，所述方法為：根據(jù)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)對應(yīng)的特征值確定發(fā)生異常事件時，獲取所述異常事件的時間，得到異常事件節(jié)點；基于所述異常事件節(jié)點對應(yīng)的電壓數(shù)據(jù)確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實驗結(jié)果對比驗證；選取并計算了風(fēng)機(jī)的樣本點；把樣本點作為wPSO?BP預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激波針?零質(zhì)量射流飛行器降阻減熱多目標(biāo)優(yōu)化方法。本發(fā)明基于KRG，RBF和PRS三種不同代理模型進(jìn)行近似表征，綜合考慮了插值型和擬合型代理模型之間的優(yōu)缺點，實現(xiàn)了高精度高超聲速飛行器氣動力熱表征；同時，基于擁擠度排序自適應(yīng)加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)電機(jī)組預(yù)測性維護(hù)決策方法及系統(tǒng)，該方法中首先采集多源數(shù)據(jù)；然后基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建設(shè)備健康指數(shù)，評估設(shè)備當(dāng)前健康狀態(tài)，并采用深度學(xué)習(xí)方法預(yù)測設(shè)備未來退化趨勢；接著應(yīng)用PPO算法構(gòu)建維護(hù)決策框架，通過狀態(tài)空間、動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)設(shè)計方案生成方法，屬于電網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括S1、獲取電網(wǎng)設(shè)計方案的電網(wǎng)描述文本以及電網(wǎng)線路文本；S2、對文本分別進(jìn)行詞嵌入表示，得到詞向量矩陣；S3、使用并行的兩個引入注意力機(jī)制的卷積網(wǎng)絡(luò)對詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于運(yùn)動無人機(jī)視頻計算車輛速度的方法，屬于視頻計算車輛速度方法技術(shù)領(lǐng)域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點，結(jié)合RANSAC算法計算單應(yīng)矩陣H，將上一幀圖像投影到當(dāng)前幀，有效消除了無人機(jī)自身運(yùn)動(如飛行姿態(tài)變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及多模態(tài)特征融合與故障傳播分析的風(fēng)電場診斷方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)電設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域；通過無人機(jī)群協(xié)同采集風(fēng)電場設(shè)備的可見光、紅外及LiDAR多模態(tài)數(shù)據(jù)，采用動態(tài)門控機(jī)制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的熱力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于小波增強(qiáng)與多尺度特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。該方法結(jié)合CNN?Transformer雙分支編碼結(jié)構(gòu)，提出一種多尺度小波融合模塊，從頻域角度出發(fā)，采用Haar小波變換提取圖像高頻子帶以增強(qiáng)邊緣與紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于雙源點云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測方法，本發(fā)明針對現(xiàn)有三維目標(biāo)檢測方法在檢測時對點云稀疏處物體檢測精度下降以及點云圖像融合情況下不同模態(tài)數(shù)據(jù)特征對齊難度等物體，設(shè)計了一種基于雙源點云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是基于用戶行為的智能推薦系統(tǒng)。通過獲取系統(tǒng)中的用戶顯式行為數(shù)據(jù)和用戶隱式行為數(shù)據(jù)，獲取系統(tǒng)中用戶的交互深度指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種兩階段參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化蜂窩肺病灶分割方法、存儲介質(zhì)及設(shè)備，涉及蜂窩肺圖像處理方法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括如下步驟：圖像預(yù)處理：獲取蜂窩肺CT圖像，對CT圖像進(jìn)行預(yù)處理，并采用均值漂移算法優(yōu)化CT圖像的預(yù)處理流程；粗分割：使用基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于柔性可變形卷積和注意力機(jī)制的紅外場景分類方法，包括：紅外圖像輸入AFDC?IRNet模型，模型輸出紅外圖像所屬的紅外場景分類信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過程包括：紅外圖像依次經(jīng)過FDCN1、ReLU1、MAX...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于體育科技技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種搏擊技戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)，包括目標(biāo)檢測和骨骼肌算法模塊、時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作識別模塊、擊打效果評估模塊、抗干擾機(jī)制模塊、視頻處理與數(shù)據(jù)存儲模塊，所述目標(biāo)檢測和骨骼肌算法模塊包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練，所述數(shù)據(jù)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種城市軌道交通隧道水淹態(tài)勢預(yù)測方法及系統(tǒng)，獲取城市軌道交通隧道的空間幾何參數(shù)，構(gòu)建城市軌道交通隧道的三維數(shù)字化模型，再轉(zhuǎn)化為數(shù)值計算模型，基于數(shù)值方法進(jìn)行不同進(jìn)水條件下的城市軌道交通隧道水淹過程的仿真模擬，將模擬的監(jiān)測量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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