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								      本發(fā)明適用于汽車吸能結構領域，提供了一種薄壁管斜壓穩(wěn)定性定量表征方法，所述方法包括：分段n值的確定，將薄壁管分為n段；失穩(wěn)行為的定量表征建立；臨界失穩(wěn)角數(shù)據集的建立；失穩(wěn)預測模型的構建。本發(fā)明采用量化指標及其閾值的表達形式來精確判斷斜壓失穩(wěn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種導管架平臺剩余壽命評估方法、裝置、介質和設備，涉及海洋平臺結構安全評定技術領域。包括：建立導管架平臺結構的多保真度數(shù)字模型；識別整體有限元模型的海洋環(huán)境載荷；基于實測加速度數(shù)據對整體有限元模型的邊界條件進行修正，得到整體修正...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電芯的排氣分析方法、裝置、存儲介質和程序產品，涉及仿真技術領域。排氣分析方法包括：獲取電芯在熱失控過程中裸電芯的產氣狀態(tài)數(shù)據；將產氣狀態(tài)數(shù)據輸入至裸電芯的三維模型，預測裸電芯兩端的排氣狀態(tài)隨時間變化數(shù)據，三維模型基于裸電芯的尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供可穿戴式頭盔的設計方法、應用于可穿戴式頭盔的經顱磁刺激TMS線圈的調控方法以及相關設備，包括：基于頭部影像數(shù)據，計算腦網絡靶點；計算TMS線圈的頭皮調控靶點；計算個體頭模型；基于個體頭模型，計算腦電傳感器的位點、功能近紅外光源的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種引入長輸熱源的供熱系統(tǒng)規(guī)劃設計及優(yōu)化運行方法，包括：獲取供暖季要引入供熱系統(tǒng)的長輸熱源基本數(shù)據，并分析長輸熱源引入后現(xiàn)有供熱系統(tǒng)熱網的運行方式變化和動態(tài)特性變化；結合供暖季的外部供熱業(yè)態(tài)演變數(shù)據，對多種熱網規(guī)劃設計方案進行定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電纜敷設施工路徑優(yōu)化系統(tǒng)，涉及電氣工程設計技術領域，包括數(shù)據采集模塊，用于采集電纜敷設相關的基礎數(shù)據，包括施工現(xiàn)場各網格點的平面坐標和高程數(shù)據、高程影響系數(shù)、相鄰網格點間的敷設成本和施工難度系數(shù)，數(shù)據處理模塊，用于將基礎數(shù)據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供一種知識和數(shù)據耦合驅動的鉆完井液設計專家系統(tǒng)，屬于石油工業(yè)的儲層保護技術領域，該系統(tǒng)包括：總表皮系數(shù)計算模塊：用于計算目標井的總表皮系數(shù)；優(yōu)化模塊：用于在所述目標井的總表皮系數(shù)小于等于0時，判定所述目標井對應的鉆井液和完井液...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時空隱私保護的數(shù)據補全方法，涉及數(shù)據補全技術領域，包括：獲取待補全的時空數(shù)據，將待補全的時空數(shù)據進行混淆，獲得混淆后的時空數(shù)據映射到三維希爾伯特曲線上，每個位置分配一個唯一的希爾伯特值，構建位置隱私集合；將所述位置隱私集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于區(qū)塊鏈的校園欺凌防控方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。該方法包括：校園欺凌防控系統(tǒng)部署有去中心化網絡，去中心化網絡至少包括一個主節(jié)點和N個副節(jié)點，響應于校園欺凌防控請求，將校園欺凌防控請求中攜帶的身份信息和提問內容加密寫入區(qū)塊鏈...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于深度學習的電力數(shù)據泄露識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：S1.生成差分隱私標注用電數(shù)據集；S2.基于小波包分解與互信息篩選對差分隱私標注用電數(shù)據集進行特征映射，獲得多尺度關鍵特征張量；S3.將多尺度關鍵特征張量置入魚鷹優(yōu)化算法引擎，完成局...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電纜接頭老化預測技術領域，具體提供了一種配電網電纜接頭老化預測方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟：獲取待預測電纜接頭的多模態(tài)運行數(shù)據、接頭類型信息和運行工況信息;基于預設老化特征提取規(guī)則對多模態(tài)運行數(shù)據中不同模態(tài)的運行數(shù)據進行老化特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經網絡的結構實時分析方法與系統(tǒng)，應用于數(shù)據處理技術領域。本申請對制造場景數(shù)據中的結構特征進行預處理與特征提取，生成特征分析數(shù)據；基于神經網絡模型對汽車結構進行實時分析，生成實時分析特征參數(shù)；基于動態(tài)閾值算法對相鄰幀結構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能地鎖技術領域，特別涉及一種基于生成對抗網絡的智能地鎖異常檢測方法及系統(tǒng)，通過采集目標地鎖系列的地鎖設計信息，并根據地鎖設計信息提取每一系列型號的型號本征特征，獲取型號本征特征集；基于型號本征特征集進行聚類分析，對應定義多個虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術領域，具體為基于時間序列分析的斷路器機械故障預診斷方法，首先，通過安裝傳感器實時采集斷路器機械的運行數(shù)據，并對數(shù)據進行預處理；然后，基于標準運行數(shù)據采用時序分割策略，將數(shù)據分割成獨立時序序列，并針對每個獨立時序序列提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預測方法，屬于數(shù)據處理與預測技術領域。其包括以下步驟：采集紫花苜蓿雙模態(tài)時序數(shù)據，構建數(shù)據集；采用動態(tài)分段歸一化方法處理雙模態(tài)時序數(shù)據，得到歸一化后的雙模態(tài)時序數(shù)據；構建紫花苜蓿耐鹽性預測模型，包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領域，涉及一種聯(lián)邦雙正則化多誤差融合時序異常檢測方法，包括：中央服務器初始化全局模型，得到全局模型參數(shù)，并將全局模型參數(shù)分發(fā)給多個本地客戶端；多個本地客戶端分別接收全局模型參數(shù)，并利用本地私有數(shù)據進行本地訓練，得到本地模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于單元網格劃分的路面濕滑狀態(tài)分析方法及系統(tǒng)，首先將管控路段劃分為多個帶有唯一網格標識信息和空間位置邊界的單元網格，接著獲取各單元網格對應的包含反映路面表面狀態(tài)檢測參數(shù)集合的路面檢測數(shù)據，基于檢測數(shù)據和空間位置邊界建立單元網格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種基于多模態(tài)融合的動態(tài)意圖理解方法，包括：獲取用戶在本次對話中的多模態(tài)行為數(shù)據；根據本次對話是否為首次對話，對本次對話文本進行改寫；將改寫后的對話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據共同提供至大模型，提示大模型識別本次對話的意圖；具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種惡意軟件家族分類方法，包括：基于字節(jié)碼文件和配置文件分別得到RGB圖像；基于所設計的編碼器對所述RGB圖像進行特征提取，以獲得判別性特征向量；對每個RGB圖像通過數(shù)據增強生成樣本對，利用監(jiān)督對比學習方法優(yōu)化嵌入空間，使同類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種眼圖交叉點集查找方法及計算機可讀存儲介質，獲取眼圖離散點數(shù)據，將眼圖離散點數(shù)據劃分為多個子集合，每個子集合中均包括一個眼交叉點集，對每個子集合，定位到每個子集合的眼交叉位置，獲取眼交叉位置的眼圖離散點數(shù)據另存到對應的交叉點數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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