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								      本發(fā)明公開了基于地質?設備?環(huán)境協同的泥水盾構開倉智能決策方法，包括：獲取地質數據，并構建有限元模型；獲取模擬開倉參數；當盾構機達到開倉作業(yè)標準時，獲取地質數據和模擬開倉參數；計算每個斷面的開倉風險數據；選取開倉斷面池；選出至少一個最優(yōu)開倉...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電表測量和深度學習網絡技術領域，公開了基于門控循環(huán)單元和時序卷積網絡的電表誤差預測方法，采集電表的工作數據，計算加速因子后構建環(huán)境因素向量和檢測數據向量；將檢測數據向量、環(huán)境因素向量和先前誤差向量作為離線訓練好的電表誤差預測模型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術領域，具體涉及一種新型三腔二囊管及牽引裝置，其中，新型三腔二囊管包括主管道、第一管道和第二管道；所述主管道為兩端開口的中空結構；所述第一管道和所述第二管道分別設置在所述主管道內；所述主管道上固定設置有第一水囊、第二水囊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于nginx的動態(tài)請求代理方法及系統；本發(fā)明屬于()技術領域；啟動網絡監(jiān)聽模塊，等待并接收來自客戶端的請求。當請求到達時，解析請求頭信息，提取請求目標的地址、端口和協議；對提取的請求目標信息的地址、端口和協議進行驗證；若請求目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛仿真技術領域，提供一種車門護板仿真自動化壓頭加載方法及系統，方法包括：S1，基于有限元軟件，對車門內飾模型的多個結構件和連接點賦予材料參數和屬性參數，所述多個結構件包括壓頭模型；S2，按各結構件的實際連接關系，裝配車門護板模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一體共燒疊堆壓電陶瓷致動器及其制備方法，包括頂部絕緣層、外部負電極、外部負極側正電極隔離半球、側面絕緣層、底部絕緣層、外部負電極引線、外部正電極、外部正極側負電極隔離半球、外部正電極引線、內部正電極層、內部負電極層、壓電介質層和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了火電機組耦合超級電容儲能的調頻指令預測方法及系統，涉及電力系統儲能調頻技術領域，包括：通過火電機組的調頻指令獲得原始調頻序列，并將其劃分為訓練組、校對組和預測組；通過BP神經網絡對訓練組進行訓練，生成校對組的預測值；基于校對組的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術領域，提供了基于PWM的生物電信號生成方法，包括：通過PWM生成模塊輸出可調頻率的第一PWM信號；響應于用戶選擇的頻率和幅度，調節(jié)所述第一PWM信號的頻率以及占空比，得到第二PWM信號；將所述第二PWM信號輸入至RC電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種VR沉浸式體驗教學系統及教學方法，涉及VR教學技術領域，包括：主線探索軌道，并沿所述主線探索軌道的前進方向間隔設有若干情景再現模塊，用于遞進式切換并展示各階段歷史片段下的挑戰(zhàn)體驗內容，且若干情景再現模塊共同構成了主線探索的挑...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息流轉理解的流程圖智能解析方法，包括如下步驟：步驟一，對流程圖進行組件識別與分割；步驟二，在步驟一組件識別與分割完成之后，實行OCR文本識別；步驟三，在經過步驟一組件識別與分割完成和步驟二的OCR文本識別之后；步驟四，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于指令集構建的電網故障檢測的方法、設備及介質，其中，方法包括：針對可見光圖像、紅外光圖像以及溫度圖像的處理過程構建指令集，為該處理過程中的每一步驟賦予唯一指令標識符，所述的處理過程包括圖像加載、尺寸調整、圖像融合、目標檢測和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙目傳感器的深度視覺處理方法，包括如下步驟：基于雙目傳感器使用場景對使用的雙目攝像頭傳感器進行標定；模擬多個視角觀察的角度進行數據采集，并對采集的數據進行去噪和對比度調整處理；根據圖片輸入訓練參數構建模型；使用構建的模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數字孿生的不動產運維管理方法、裝置、設備及介質，涉及不動產運維技術領域。方法包括：在目標屏幕中展示待監(jiān)控建筑物的BIM模型，所述待監(jiān)控建筑物中預先布置有傳感器；采集所述待監(jiān)控建筑物中的傳感器的監(jiān)測數據；基于所述監(jiān)測數據判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于MRE?UNet的海表溫度?地轉流耦合時空同步預測方法，包括：獲取海洋環(huán)境要素相關的長時序全球衛(wèi)星遙感數據，并提取海表溫度數據與地轉流數據；對海表溫度數據與地轉流數據預處理，將相同時間、相同空間的海表溫度數據與地轉流數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習海洋表層漫衰減系數的反演方法、裝置及存儲介質，包括根據光譜測量設備采集的現場觀測數據和基于輻射傳輸理論計算的模擬數據，獲取多個波長下的遙感反射率和對應的漫衰減系數，構建訓練數據集和測試數據集；構建基于XGBoos...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和藝術教育交叉領域，提供了一種面向全場景教學應用的古典音樂多模態(tài)情感認知方法及系統。所述方法包括：S1、構建訓練樣本和測試樣本；S2、構建改進的SVM分類模型，使用多模態(tài)情感特征參數對模型進行訓練，得到模型的最優(yōu)參數；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種代碼生成方法、裝置、設備及介質。方法包括：獲取目標芯片的待驗證功能模塊對應的硬件設計文件；從硬件設計文檔中提取待驗證模塊的輸入接口和輸出接口各自對應的接口信息；基于功能驗證代碼模板、參考模塊的接口信息以及待驗證功能模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種在線藝術教育沉浸式場景交互系統，屬于人工智能與藝術教育交叉技術領域，交互系統包括智慧藝術教育教學資源模塊、在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊和視覺語音交互模塊，智慧藝術教育教學資源模塊和在線藝術教育沉浸式教學場景設計模塊通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OCT與多通道熒光的多模態(tài)成像系統，首先采用多激發(fā)波長的多通道熒光，一次采集可以收集到配準的多通道熒光信號，可以針對不同熒光物質實現同時采集，拓展了系統的使用場景，節(jié)約了實驗時間和人力成本；另外，本發(fā)明采用波分復用實現多通道熒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于金屬或陶瓷材料的孔隙結構參數分析方法，包括步驟：對材料進行連續(xù)多次切割以獲取多個試樣，每個試樣依次經過拋光處理，以獲得高質量的目標試樣；使用掃描電鏡在預設倍率下獲取每個目標試樣的灰度圖像，生成多個連續(xù)的斷面灰度圖像；通過...
								
            
							
            
							
						
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