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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于Vine Copula的襟翼機構(gòu)動態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對運動機構(gòu)進行剛?cè)狁詈戏抡妫ㄟ^應(yīng)力分布情況識別運動機構(gòu)進行應(yīng)力危險區(qū)域、變形危險區(qū)域以及卡滯危險區(qū)域，根據(jù)動態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結(jié)構(gòu)失效判據(jù)：時變應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種深度強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的鉆井參數(shù)智能實時優(yōu)化方法，屬于鉆井優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)要點是：包括以下步驟：步驟一：鉆速預(yù)測模型構(gòu)建；步驟二：決策過程建模，決策過程為選擇一組參數(shù)組合
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設(shè)計方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，所述方法包括：隨機生成多個膜系參數(shù)矩陣，并將多個所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群，其中，所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個膜層對應(yīng)的材質(zhì)類型和厚度構(gòu)建得到；基于兩階段進化的不平衡多模態(tài)多目標優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物理知識驅(qū)動機器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模擬加速方法，其中機器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)具體采用傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)；該方法包括如下步驟：構(gòu)建滲流參數(shù)場的流動等效數(shù)學(xué)模型；設(shè)計基于傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)的流動等效模擬加速方法；設(shè)計基于物理知識驅(qū)動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生的氣體泄漏精準預(yù)警方法及系統(tǒng)。方法包括：基于目標區(qū)域的三維點云數(shù)據(jù)生成目標區(qū)域的數(shù)字孿生模型；獲取目標區(qū)域內(nèi)每個目標對象的第一空間位置，每個目標對象內(nèi)包括多個目標部件，識別每個目標部件的第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于BIM的抗浮錨桿施工方法及系統(tǒng)，涉及建筑施工：獲取預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的初始防水節(jié)點設(shè)計方案，建立預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的BIM模型；利用BIM模型模擬預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿在不同地下水壓力條件下的滲水情況，識別潛在漏水通道；對識別的潛在漏水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及飛機尾流風險分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種混合運行機場小型單發(fā)訓(xùn)練飛機尾流遭遇風險分析方法。收集航班運行程序以及訓(xùn)練飛行各科目信息，提取關(guān)鍵飛行特征，通過聚類分析，得到公共運輸航空器和小型訓(xùn)練航空器典型飛行任務(wù)的平均運動軌跡；然后運行軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于數(shù)字孿生的泵站運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取泵站運行過程中發(fā)生故障事件的故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)；基于故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)之間的變化相似程度和時間戳，確定故障水泵在非故障水泵中的上游影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于芯片算法模塊驗證與調(diào)試的方法和裝置，能夠自動化比對C語言參考模型與仿真波形的一致性并進行追蹤。其中，該方法包括構(gòu)建驗證環(huán)境并生成fsdb波形及帶調(diào)試信息的C語言參考模型可執(zhí)行文件；基于配置信息生成GDB命令和fsdbre...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路版圖設(shè)計領(lǐng)域，具體公開了一種自動生成用于測試設(shè)計規(guī)則的圖形的方法與系統(tǒng)，基于設(shè)計規(guī)則自動進行圖形單元的識別、圖形區(qū)域的篩選、圖元縮放系數(shù)的計算，進而生成符合設(shè)計規(guī)則的測試圖形，最后篩選出有效的測試圖形這一系列自動化步驟，實...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于四角編碼的漢字字體生成方法及系統(tǒng)，涉及漢字生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過結(jié)合四角編碼與生成對抗網(wǎng)絡(luò)以及四角一致性損失函數(shù)，利用由源字體和目標字體組成的訓(xùn)練集，生成漢字字體。本發(fā)明能夠更好地適應(yīng)各種字體，提高生成的結(jié)構(gòu)準確性；本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大語言模型融合技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種大語言模型自適應(yīng)融合方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括：基于多個垂域數(shù)據(jù)集對基座模型進行微調(diào)，得到多個垂域模型；計算每個垂域模型的模型參數(shù)相對于基座模型參數(shù)的增量向量，記為任務(wù)向量；自所述多個垂域數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種知識庫構(gòu)建方法、裝置及知識問答檢索方法、裝置，涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，其中，該知識庫構(gòu)建方法包括：獲取目標文本，并根據(jù)預(yù)設(shè)分塊算法，對目標文本進行分塊處理，得到多個目標文本片段；將各目標文本片段分別輸入預(yù)訓(xùn)練的GTE模型和BER...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于巖溶地區(qū)的樁基加固方法和系統(tǒng)，屬于地基處理與加固技術(shù)領(lǐng)域，包括建立巖溶地區(qū)樁基監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，獲取巖溶空洞分布特征參數(shù)和地下水動態(tài)變化參數(shù)；構(gòu)建自適應(yīng)評估模型，設(shè)定初始的實時反饋修正參數(shù)向量；基于時空演化規(guī)律，生成動態(tài)演化的巖溶發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的倉位數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)控管理系統(tǒng)及方法，屬于倉位調(diào)控管理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采集貨物信息表，構(gòu)建有向圖拓撲模型，采用迪杰斯特拉算法，結(jié)合貨物信息表，為每個貨物規(guī)劃具備最短路徑時間的初始出貨路徑；計算各出貨路徑的擁堵指數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及整車制造技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的整車裝配狀態(tài)智能檢測方法與系統(tǒng)。該方法部署多源數(shù)據(jù)采集單元，融合視覺、力傳感和射頻識別數(shù)據(jù)以確定部件裝配狀態(tài)和工藝參數(shù)偏差；通過虛擬裝配校驗?zāi)Ｐ蜕啥嗑S度校驗規(guī)則進行裝配一致性判定；構(gòu)建分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于作業(yè)指導(dǎo)書匹配的工業(yè)異常自動化處理系統(tǒng)，涉及工業(yè)異常自動化處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)管理模塊、異常檢測模塊及因素分析與自動化處理模塊。本發(fā)明可實現(xiàn)對實時運行數(shù)據(jù)的連續(xù)監(jiān)測與異常狀態(tài)的自動識別，精準提取影響因素后，自動與SO...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的儲能電源運行監(jiān)管系統(tǒng)，涉及儲能電源運行監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域；包括：沖突分類模塊按層級結(jié)構(gòu)分類硬件冗余，計算協(xié)同響應(yīng)延遲率識別不同類型的協(xié)同沖突；節(jié)點提取模塊針對鏈式傳導(dǎo)型沖突，利用延遲放大系數(shù)、加權(quán)有向圖及靈敏度等確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種基于AI數(shù)字人的遠程充電任務(wù)交互處理方法及系統(tǒng)，該方法首先接收用戶終端與AI數(shù)字人遠程充電任務(wù)交互產(chǎn)生的實時語音流，經(jīng)語音轉(zhuǎn)文本及文本清洗得到包含用戶充電需求的結(jié)構(gòu)化交互文本序列；其次對該序列進行語義特征提取，得到含時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多機器人系統(tǒng)的停車場動態(tài)充電任務(wù)分配方法，涉及停車場充電任務(wù)分配技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：基于每個機器人的充電可實現(xiàn)度與路徑通行狀態(tài)，生成充電任務(wù)路徑之間的路徑干擾關(guān)系矩陣，并確定用于路徑?jīng)_突判斷的任務(wù)壓制系數(shù)；根據(jù)所確定的任...
								
            
							
            
							
						
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