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								      本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法，包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝，其中，工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)；根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型，并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型；通過數(shù)值模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于海上風機水下結構健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法，屬于基于計算機數(shù)據(jù)處理的海洋工程結構監(jiān)測技術領域；測量風機水上典型節(jié)點位置處加速度信號；獲取海上風機結構低階實測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù)；建立風機結構有限元模型；對水下結構單元設定損傷程...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據(jù)輸入到已訓練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到出口歧管腔壓力場信息；所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練過程如下：利用數(shù)字孿生技術構建與實體三缸泵映射的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機整機振動技術領域，特別提供了一種基于構形設計的航發(fā)高壓轉子彎曲變形分布優(yōu)化方法，包括提取所分析高壓轉子系統(tǒng)的結構參數(shù)；建立有限元模型，計算高壓轉子系統(tǒng)的動力特性；提取支點動載荷，繪制高壓轉子支點動載荷隨轉速變化圖；如果支...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高頻變壓器聲壓計算方法，涉及電路技術領域，其包括：獲取間隙鈹銅簧片的微結構參數(shù)以生成微結構特征向量；基于微結構特征向量，計算微結構調(diào)控的磁致伸縮應變以確定微結構調(diào)控磁致伸縮的耦合場分布描述；基于耦合場分布描述，將高頻變壓器周...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓練數(shù)據(jù)生成方法及設備，屬于航空器技術領域。該方法包括：構建中等保真度數(shù)字孿生模型，該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動力學特性及耦合關系，以再現(xiàn)全局動力學行為；所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識和歷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運動響應求解方法，涉及海洋工程結構物運動姿態(tài)計算技術領域，包括根據(jù)觀測的Jonswap譜參數(shù)，獲取不規(guī)則波波高時間序列，并通過快速傅里葉變換得到子波，在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復現(xiàn)的不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于飛行器流場模擬的動態(tài)來流邊界構建方法及裝置，涉及流體力學技術領域，包括：根據(jù)當前飛行器的當前機動狀態(tài)和當前飛行環(huán)境變化，選擇目標來流邊界參數(shù)類型和組合方式；根據(jù)目標來流邊界參數(shù)類型確定對應目標輸入模式；基于目標輸入模式并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于半導體設計自動化技術領域，提出了一種數(shù)字電路布線方法及相關設備。其中，所述方法包括：獲取待布線的數(shù)字電路中各個布線層的布線網(wǎng)格參數(shù)，布線網(wǎng)格的網(wǎng)格線用于約束布線軌道；基于所述布線網(wǎng)格參數(shù)，將所述數(shù)字電路分割為多個布線分區(qū)，各個布線...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雙面局部噴射電鍍模型的構建方法、電鍍系統(tǒng)及電鍍方法，屬于雙面局部噴射電鍍設備技術領域，該電鍍模型的構建方法包括：提供一種雙面局部噴射電鍍裝置；根據(jù)壓力與流量之間的關系，構建電鍍模型的運算公式；將流量計算公式與法拉第電解定律結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及連接器布局優(yōu)化技術領域，公開了高密度四排連接器布局智能優(yōu)化方法。該方法采集高密度電路板上四排連接器的設計參數(shù)，包括連接器位置坐標、引腳數(shù)量和電氣阻抗值，以及相關環(huán)境數(shù)據(jù)，包括溫度分布、電磁干擾強度和振動頻率；對設計參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能技術領域，提供了一種多智能體的內(nèi)生化模型訓練方法及系統(tǒng)，其取樣任務，并提取各個Agent的嵌入表示及執(zhí)行任務的元特征向量，結合各個Agent的嵌入表示、執(zhí)行任務的元特征向量及自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡生成每對Agent的協(xié)作概率，組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于AI大模型知識蒸餾的方法、裝置和電子設備，屬于人工智能技術領域，該方法中溫度采用動態(tài)調(diào)整機制，隨著訓練周期的增加，訓練周期對應的預設初始溫度逐步減小；此外，在每個訓練周期內(nèi)，還基于蒸餾損失對該預設初始溫度進行細微調(diào)節(jié)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異構計算技術領域，公開了一種異構系統(tǒng)的算子映射方法、裝置、設備及介質(zhì)。該方法包括：將算子映射問題建模為多目標優(yōu)化問題；基于非支配排序遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題，得到由多個不同的算子映射方案構成的帕累托前沿解集；根據(jù)以多個目標分別構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于微控制器的低比特神經(jīng)網(wǎng)絡推理方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡權重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)，并進行亞字節(jié)量化；在微控制器固件中調(diào)用推理計算庫接口，將量化后的權重數(shù)據(jù)和輸入數(shù)據(jù)傳入推理計算庫內(nèi)部執(zhí)行，具體為：將量化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車網(wǎng)互動型有序充電調(diào)度方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，涉及電動汽車充電技術領域，方法包括：結合目標區(qū)域的歷史電網(wǎng)負荷曲線和實時電網(wǎng)負荷曲線，預測第二時段內(nèi)的目標電網(wǎng)負荷曲線，確定目標電網(wǎng)負荷曲線的高負荷時段、平穩(wěn)負荷時段及低負荷時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及城市防洪排澇技術領域，公開了一種城市內(nèi)澇雨洪數(shù)據(jù)同化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。方法包括：從多源水文觀測數(shù)據(jù)中獲取降雨量、流量和地表高程數(shù)據(jù)，預處理后獲取多源數(shù)據(jù)集；基于該數(shù)據(jù)集提取水文參數(shù)，并結合參數(shù)敏感性分析確定其對淹沒范圍的影響權...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市排水防澇技術領域，具體涉及一種基于深度強化學習的城市實時排水調(diào)度方法及系統(tǒng)。方法包括構建最小化地表積澇總量與合流制排口溢流頻次的雙目標獎勵函數(shù)及約束條件，采用水動力機理模型結合目標區(qū)域的基礎數(shù)據(jù)進行降雨徑流模擬，建立基于深度強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及任務分配技術領域，尤其是涉及一種面向群智感知的Stackelberg動態(tài)異構任務分配方法及系統(tǒng)。方法包括獲取眾包任務的任務數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和工人歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)任務數(shù)據(jù)、請求者歷史數(shù)據(jù)和任務歷史數(shù)據(jù)計算任務分配策略指標；基于改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及倉庫環(huán)境風險監(jiān)測技術領域，具體為一種倉庫環(huán)境風險監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取目標倉庫內(nèi)叉車司機或巡檢員的排班表與當前作業(yè)時間，再采集當前任務類型的任務負荷因子與作業(yè)區(qū)域的溫度和噪音等級，計算得到情景疲勞風險值。本發(fā)明通過解析...
								
            
							
            
							
						
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