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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發明屬于工業余熱回收技術領域，本發明公開了一種考慮外部參數變化的煙氣余熱回收系統優化設計方法；通過系統監測數據采集與特征提取、熱力學建模與參數敏感性分析、外部環境參數與系統性能耦合機理建模、設備失效預測與可靠性約束確定、多目標優化與自適應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于AI的水資源實時預測自適應方法及系統，涉及水資源管理與人工智能技術交叉應用技術領域，包括如下步驟：步驟S1：實時采集多源數據并進行預處理，獲得水資源變化時段的綜合信息集，包括氣象衛星數據、水文監測站數據、渠系物聯網數據及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電力系統智能運維與人工智能交叉技術領域，尤其為一種RPA融合多模態大模型的電力工單智能處理方法，通過領域適配大語言模型解析文本、語音、圖像等多模態工單數據，結合動態知識圖譜實現故障關鍵信息提取與沖突消解；利用時空約束強化學習進行工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于海洋工程與浮式制氫平臺技術領域。針對浮式平臺設備布局難以兼顧重心平衡與安全間距的難題，本發明采用深度強化學習算法，構建三維約束矩陣，結合獎勵函數動態優化布局。創新設計虛擬碰撞檢測與重心偏移預測協同機制，在保障設備安全間距≥1.5m...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種多翼離心風機性能優化方法。該方法基于wPSO?BP預測模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對原型風機進行仿真與分析，并與實驗結果對比驗證；選取并計算了風機的樣本點；把樣本點作為wPSO?BP預測模型和BP神經網...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種數據驅動的電力系統異常事件辨識方法、裝置、設備及介質，屬于異常事件分類的領域，所述方法為：根據電力系統的運行狀態對應的特征值確定發生異常事件時，獲取所述異常事件的時間，得到異常事件節點；基于所述異常事件節點對應的電壓數據確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及醫學圖像處理技術領域，提出了一種基于小波增強與多尺度特征融合的醫學圖像分割方法。該方法結合CNN?Transformer雙分支編碼結構，提出一種多尺度小波融合模塊，從頻域角度出發，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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								      本發明屬于三維目標檢測技術領域，公開了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方法，本發明針對現有三維目標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數據特征對齊難度等物體，設計了一種基于雙源點云增強的三維目標檢測方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種激波針?零質量射流飛行器降阻減熱多目標優化方法。本發明基于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缺點，實現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加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種基于人工智能的企業碳足跡高效追蹤和計量的系統，涉及環境保護技術領域，包括：數據采集模塊，通過物聯網設備和傳感器實時采集企業運營中的能源消耗、物流運輸、廢棄物處理及辦公活動數據；數據傳輸模塊，采用加密通信協議和低功耗廣域網技術傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種應用強化學習的風電機組預測性維護決策方法及系統，該方法中首先采集多源數據；然后基于多源數據構建設備健康指數，評估設備當前健康狀態，并采用深度學習方法預測設備未來退化趨勢；接著應用PPO算法構建維護決策框架，通過狀態空間、動作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習的電網設計方案生成方法，屬于電網規劃技術領域，包括S1、獲取電網設計方案的電網描述文本以及電網線路文本；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絡對詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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領域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點，結合RANSAC算法計算單應矩陣H，將上一幀圖像投影到當前幀，有效消除了無人機自身運動(如飛行姿態變化、位移)對車輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及多模態特征融合與故障傳播分析的風電場診斷方法及系統，屬于風電設備故障診斷技術領域；通過無人機群協同采集風電場設備的可見光、紅外及LiDAR多模態數據，采用動態門控機制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的熱力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及大數據分析領域，特別是基于用戶行為的智能推薦系統。通過獲取系統中的用戶顯式行為數據和用戶隱式行為數據，獲取系統中用戶的交互深度指標數據，利用差分隱私技術對數據中的敏感行為添加噪聲，建立可變時間衰減函數，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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領域。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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								      本發明公開了一種基于人工智能的文字檢測識別方法及系統，方法包括：采集待檢測圖片數據；利用目標檢測模型提取待檢測圖片數據的不同尺度特征；對不同尺度特征進行多尺度特征融合以得到融合特征，根據融合特征，獲取目標檢測結果；將目標檢測結果輸入到目標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種面向法醫創傷學深度學習的PMCT圖像采集與多模態數據處理系統及方法。該系統包括創傷模型制備模塊、多模態數據采集模塊、PMCT圖像預處理模塊、多尺度對比度增強圖像處理模塊、多模態數據融合模塊以及深度學習模型輸入數據準備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種揚塵污染監管與考核系統及方法，其中系統包括揚塵數據庫、視頻平臺、AI算法底層引擎、考核標準單元、業務平臺和手持移動端；揚塵數據庫為視頻平臺和業務平臺提供基礎數據，視頻平臺的實時監控數據經AI算法底層引擎智能識別后，將結果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像處理與深度學習技術領域，公開了一種基于藝術先驗知識的漸進式人臉超分辨率方法與系統，其系統包括：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；結構學習模塊，用于引導實現基礎形態修復；細節補全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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