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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)同機制，在保障設(shè)備安全間距≥1.5m...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)智能運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；利用時空約束強化學(xué)習(xí)進行工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機性能優(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)機進行仿真與分析，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的三維目標(biāo)檢測方...
								
            
							
            
							
						
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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)運營中的能源消耗、物流運輸、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)明公開了基于運動無人機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，有效消除了無人機自身運動(如飛行姿態(tài)變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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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)明公開了一種應(yīng)用強化學(xué)習(xí)的風(fēng)電機組預(yù)測性維護決策方法及系統(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)明公開了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級特征向量；構(gòu)造視頻摘要生成模型，將幀級特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的文字檢測識別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測圖片數(shù)據(jù)；利用目標(biāo)檢測模型提取待檢測圖片數(shù)據(jù)的不同尺度特征；對不同尺度特征進行多尺度特征融合以得到融合特征，根據(jù)融合特征，獲取目標(biāo)檢測結(jié)果；將目標(biāo)檢測結(jié)果輸入到目標(biāo)識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向法醫(yī)創(chuàng)傷學(xué)深度學(xué)習(xí)的PMCT圖像采集與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)包括創(chuàng)傷模型制備模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、PMCT圖像預(yù)處理模塊、多尺度對比度增強圖像處理模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊以及深度學(xué)習(xí)模型輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種揚塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚塵數(shù)據(jù)庫、視頻平臺、AI算法底層引擎、考核標(biāo)準(zhǔn)單元、業(yè)務(wù)平臺和手持移動端；揚塵數(shù)據(jù)庫為視頻平臺和業(yè)務(wù)平臺提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，視頻平臺的實時監(jiān)控數(shù)據(jù)經(jīng)AI算法底層引擎智能識別后，將結(jié)果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于藝術(shù)先驗知識的漸進式人臉超分辨率方法與系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括：圖像編碼模塊，用于對輸入的低分辨率人臉圖像進行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，用于引導(dǎo)實現(xiàn)基礎(chǔ)形態(tài)修復(fù)；細節(jié)補全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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