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                  		計(jì)算;推算;計(jì)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(kāi)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(jì)方法；通過(guò)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)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(cè)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(guò)領(lǐng)域適配大語(yǔ)言模型解析文本、語(yǔ)音、圖像等多模態(tài)工單數(shù)據(jù)，結(jié)合動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)故障關(guān)鍵信息提取與沖突消解；利用時(shí)空約束強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的水資源實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)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(shí)時(shí)采集多源數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲得水資源變化時(shí)段的綜合信息集，包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、水文監(jiān)測(cè)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(jì)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(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實(shí)時(shí)采集企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的能源消耗、物流運(yùn)輸、廢棄物處理及辦公活動(dòng)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(kāi)了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電力系統(tǒng)異常事件辨識(shí)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于異常事件分類(lèi)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(duì)應(yīng)的特征值確定發(fā)生異常事件時(shí)，獲取所述異常事件的時(shí)間，得到異常事件節(jié)點(diǎn)；基于所述異常事件節(jié)點(diǎn)對(duì)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(cè)模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對(duì)原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證；選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn)；把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了高精度高超聲速飛行器氣動(dòng)力熱表征；同時(shí)，基于擁擠度排序自適應(yīng)加...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的風(fēng)電機(jī)組預(yù)測(cè)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(píng)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(cè)設(shè)備未來(lái)退化趨勢(shì)；接著應(yīng)用PPO算法構(gòu)建維護(hù)決策框架，通過(guò)狀態(tài)空間、動(dòng)作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)設(shè)計(jì)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(jì)方案的電網(wǎng)描述文本以及電網(wǎng)線路文本；S2、對(duì)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(gè)引入注意力機(jī)制的卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)詞向量矩陣提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于運(yùn)動(dòng)無(wú)人機(jī)視頻計(jì)算車(chē)輛速度的方法，屬于視頻計(jì)算車(chē)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(diǎn)，結(jié)合RANSAC算法計(jì)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(wú)人機(jī)自身運(yùn)動(dòng)(如飛行姿態(tài)變化、位移)對(duì)車(chē)輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及多模態(tài)特征融合與故障傳播分析的風(fēng)電場(chǎng)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(guò)無(wú)人機(jī)群協(xié)同采集風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備的可見(jiàn)光、紅外及LiDAR多模態(tài)數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)門(mén)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(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測(cè)方法，本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有三維目標(biāo)檢測(cè)方法在檢測(cè)時(shí)對(duì)點(diǎn)云稀疏處物體檢測(cè)精度下降以及點(diǎn)云圖像融合情況下不同模態(tài)數(shù)據(jù)特征對(duì)齊難度等物體，設(shè)計(jì)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測(cè)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(hù)行為的智能推薦系統(tǒng)。通過(guò)獲取系統(tǒng)中的用戶(hù)顯式行為數(shù)據(jù)和用戶(hù)隱式行為數(shù)據(jù)，獲取系統(tǒng)中用戶(hù)的交互深度指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時(shí)間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(chǔ)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(duì)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(chǎng)景分類(lèi)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(chǎng)景分類(lèi)信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過(guò)程包括：紅外圖像依次經(jīng)過(guò)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(cè)和骨骼肌算法模塊、時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作識(shí)別模塊、擊打效果評(píng)估模塊、抗干擾機(jī)制模塊、視頻處理與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，所述目標(biāo)檢測(cè)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(shì)預(yù)測(cè)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(jì)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(guò)程的仿真模擬，將模擬的監(jiān)測(cè)量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識(shí)別方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法包括：對(duì)面部樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取用戶(hù)臉部特征點(diǎn)坐標(biāo)；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主干獲取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模塊1將聚合的全局特征與每個(gè)局部特征進(jìn)行融合，得到增強(qiáng)的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識(shí)別的密煉機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對(duì)密煉機(jī)轉(zhuǎn)子依振動(dòng)信號(hào)提頻域、時(shí)域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺(jué)向量，配置振動(dòng)信號(hào)特征向量，融合后用缺陷分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動(dòng)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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