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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運行策略仿真驗證方法及裝置，包括：通過待驗證源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運行策略修正待驗證源網(wǎng)荷儲一體化協(xié)調(diào)運行策略的調(diào)控區(qū)域?qū)?yīng)的源網(wǎng)荷儲仿真模擬系統(tǒng)的功率指令；利用修正后的功率指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)異常管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及企業(yè)數(shù)據(jù)采集以及處理技術(shù)領(lǐng)域，通過提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模型能夠?qū)崿F(xiàn)采集生產(chǎn)消耗數(shù)據(jù)與碳排放數(shù)據(jù)對應(yīng)數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)通過數(shù)據(jù)異常分析單元，能夠?qū)笃诘纳a(chǎn)計劃是否會出現(xiàn)生產(chǎn)異，超過企業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于量子通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于光學腔高效噪聲抑制的時間多模量子記憶裝置，包括：冷原子系統(tǒng)，環(huán)形腔，m束寫光、m束讀光、寫采集模塊和讀采集模塊；m束寫光用于沿不同的方向射向冷原子系綜，使其產(chǎn)生不同時間模式的Stokes光子并產(chǎn)生自...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N線性注意力圖像生成模型的訓練方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括確定基準數(shù)據(jù)集；對線性注意力模型進行訓練，直至得到完成訓練的線性注意力模型，且訓練中對每層的圖像標記進行注意力計算時，先沿右方向掃描一半通道...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向模擬訓練的信息生產(chǎn)信息處理設(shè)計方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理、信息融合、信息分析、編目管理、信息整編和信息校審與發(fā)布模塊。處理流程為根據(jù)態(tài)勢感知設(shè)備獲取到的裝備探測數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，融合處理，信息分析，編目管...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于等幾何分析的求解器誤差控制開發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及計算力學及數(shù)值分析技術(shù)領(lǐng)域，包括根據(jù)等幾何分析建立NURBS基函數(shù)，并進行網(wǎng)格劃分，生成初始網(wǎng)格數(shù)據(jù)，采用Zienkiewicz?Zhu方法計算各網(wǎng)格單元的應(yīng)力誤差指標，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及汽車制造技術(shù)領(lǐng)域，公開一種汽車片式高壓連接器的熱分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，包括：獲取汽車片式高壓連接器中各個零件的本體材料的物理參數(shù)、最大載荷電流、最高工作溫度，構(gòu)建汽車片式高壓連接器的三維模型，汽車片式高壓連接器的三維模型包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種沿空留巷巷旁充填體數(shù)值模擬等效建模支護設(shè)計方法，屬于沿空留巷巷旁支護技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案為：包括如下步驟：S1，充填材料力學試驗；S2，充填材料模擬力學參數(shù)標定；S3，錨桿錨固性能室內(nèi)試驗；S4，錨固界面粘結(jié)接觸參數(shù)標定；S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種球盤油膜電阻的顯式解法，該顯式解法將軸承的單個滾子與軸承圈等效為球?盤接觸模型，基于球?盤接觸模型建立電阻求解公式，并將接觸區(qū)分為潤滑區(qū)、變形區(qū)和擊穿區(qū)；該顯式解法包括以下步驟：球?盤之間電勢求解、潤滑區(qū)電阻求解、潤滑區(qū)電阻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星在軌的高能質(zhì)子輻射環(huán)境數(shù)據(jù)處理與建模方法，涉及衛(wèi)星與航天器空間輻射環(huán)境探測領(lǐng)域，選取衛(wèi)星在軌觀測探測的質(zhì)子通量數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，從原始數(shù)據(jù)中篩選出數(shù)據(jù)；對篩選后的數(shù)據(jù)采用DBSCAN聚類算法，得到多個空間聚集區(qū)，從多個空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)多源多維數(shù)據(jù)特征提取與處理方法，涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建包括接觸網(wǎng)的圖像數(shù)據(jù)、動態(tài)幾何數(shù)據(jù)和缺陷文本數(shù)據(jù)的接觸網(wǎng)數(shù)據(jù)集；分別利用圖像特征提取模型、動態(tài)幾何特征提取模型和缺陷文本特征提取模型，提取圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于知識圖譜的技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈知識圖譜的抗噪聲實體對齊方法。該方法包括：獲取多個偽標簽；基于每個偽標簽的實體對的實體特征確定實體對的相似性，若實體對的相似性大于第一預(yù)設(shè)閾值，則將實體對對應(yīng)的偽標簽作為干凈標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏數(shù)據(jù)高效處理方法，包括：步驟1，設(shè)計并實現(xiàn)基于雙線性整合的新型脈沖神經(jīng)元架構(gòu)；步驟2，基于所述脈沖神經(jīng)元模型構(gòu)建新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；步驟3，準備訓練集和驗證集數(shù)據(jù)；步驟4，對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；步驟5...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于單因素測試的助卷輥壽命預(yù)測方法通過利用現(xiàn)有單因素測量數(shù)據(jù)與助卷輥壽命構(gòu)建數(shù)據(jù)集和初始特征池，并通過單獨測量涂層厚度、硬度、孔隙率、結(jié)合強度、摩擦系數(shù)、磨損量、腐蝕電位、電流密度、彈性模量、屈服強度、抗拉強度、熱導率等單測量值來...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于BTA融合模型的科技項目管理方法，包括：對科技項目申報書進行預(yù)處理，并通過識別規(guī)則對科技項目申報書的內(nèi)容進行提取，獲得科技項目申報書中的各類項目信息；通過預(yù)先創(chuàng)建的BTA融合模型識別所述科技項目申報書中的項目信息的創(chuàng)新要...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法、導航方法、定位方法，針對現(xiàn)有方法的問題提出在不依賴傳統(tǒng)的語義二維柵格地圖的情況下，解決機器人在長時間建圖過程中，基于預(yù)訓練的視覺語言模型有效感知環(huán)境中隨時間動態(tài)變化以及細粒度的環(huán)境特征并構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標導向的多源異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與方法，包括：數(shù)據(jù)集成層，源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并對其進行轉(zhuǎn)化、映射和清洗；目標導向?qū)?，根?jù)生產(chǎn)線的運行目標，對多源數(shù)據(jù)進行融合；數(shù)據(jù)治理層，通過數(shù)據(jù)清洗、去重和一致性檢查；數(shù)據(jù)安全管理通過加密、認證和權(quán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種測試用例生成方法，包括：獲取基礎(chǔ)用例，基礎(chǔ)用例為采用自然語言描述的用例；基于步驟轉(zhuǎn)化模型，將基礎(chǔ)用例轉(zhuǎn)化為標準的多個執(zhí)行步驟；將標準的多個執(zhí)行步驟傳輸至文本理解模型，得到執(zhí)行搜索條件；基于執(zhí)行搜索條件在預(yù)設(shè)知識庫中搜索...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度方法和系統(tǒng)，所述方法包括：基于馬爾可夫決策過程表征算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度問題，并確定各個時隙的狀態(tài)、動作和調(diào)度獎勵；基于各個時隙的狀態(tài)將各個任務(wù)對應(yīng)的調(diào)度獎勵最大時的各個候選調(diào)度方案作為各個目標調(diào)度方案，以根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)。該端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)，包括，調(diào)度指令生成模塊，用于基于任務(wù)需求、資源狀態(tài)、歷史數(shù)據(jù)以及動態(tài)優(yōu)先級生成調(diào)度指令，指令傳輸模塊，用于通過高效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將調(diào)度指令傳遞至目標執(zhí)行節(jié)點，指令執(zhí)行反饋模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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