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          • 本發(fā)明提供一種春融期動(dòng)力?融化作用下臟污道床病害仿真分析方法,涉及道床病害仿真技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集春融期逐時(shí)溫度、列車經(jīng)過(guò)前后監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降增量及動(dòng)荷載參數(shù),獲取臟污特性和力學(xué)性能參數(shù),確定實(shí)際凍融循環(huán)次數(shù)與臨界凍融循環(huán)次數(shù),計(jì)算凍融損傷累積...
          • 本發(fā)明適用于汽車吸能結(jié)構(gòu)領(lǐng)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(jù)集的建立;失穩(wěn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。本發(fā)明采用量化指標(biāo)及其閾值的表達(dá)形式來(lái)精確判斷斜壓失穩(wěn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種導(dǎo)管架平臺(tái)剩余壽命評(píng)估方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,涉及海洋平臺(tái)結(jié)構(gòu)安全評(píng)定技術(shù)領(lǐng)域。包括:建立導(dǎo)管架平臺(tái)結(jié)構(gòu)的多保真度數(shù)字模型;識(shí)別整體有限元模型的海洋環(huán)境載荷;基于實(shí)測(cè)加速度數(shù)據(jù)對(duì)整體有限元模型的邊界條件進(jìn)行修正,得到整體修正...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電芯的排氣分析方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及仿真技術(shù)領(lǐng)域。排氣分析方法包括:獲取電芯在熱失控過(guò)程中裸電芯的產(chǎn)氣狀態(tài)數(shù)據(jù);將產(chǎn)氣狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至裸電芯的三維模型,預(yù)測(cè)裸電芯兩端的排氣狀態(tài)隨時(shí)間變化數(shù)據(jù),三維模型基于裸電芯的尺...
          • 本公開(kāi)提供可穿戴式頭盔的設(shè)計(jì)方法、應(yīng)用于可穿戴式頭盔的經(jīng)顱磁刺激TMS線圈的調(diào)控方法以及相關(guān)設(shè)備,包括:基于頭部影像數(shù)據(jù),計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)靶點(diǎn);計(jì)算TMS線圈的頭皮調(diào)控靶點(diǎn);計(jì)算個(gè)體頭模型;基于個(gè)體頭模型,計(jì)算腦電傳感器的位點(diǎn)、功能近紅外光源的位...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種引入長(zhǎng)輸熱源的供熱系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)及優(yōu)化運(yùn)行方法,包括:獲取供暖季要引入供熱系統(tǒng)的長(zhǎng)輸熱源基本數(shù)據(jù),并分析長(zhǎng)輸熱源引入后現(xiàn)有供熱系統(tǒng)熱網(wǎng)的運(yùn)行方式變化和動(dòng)態(tài)特性變化;結(jié)合供暖季的外部供熱業(yè)態(tài)演變數(shù)據(jù),對(duì)多種熱網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案進(jìn)行定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電纜敷設(shè)施工路徑優(yōu)化系統(tǒng),涉及電氣工程設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集電纜敷設(shè)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括施工現(xiàn)場(chǎng)各網(wǎng)格點(diǎn)的平面坐標(biāo)和高程數(shù)據(jù)、高程影響系數(shù)、相鄰網(wǎng)格點(diǎn)間的敷設(shè)成本和施工難度系數(shù),數(shù)據(jù)處理模塊,用于將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種知識(shí)和數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的鉆完井液設(shè)計(jì)專家系統(tǒng),屬于石油工業(yè)的儲(chǔ)層保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:總表皮系數(shù)計(jì)算模塊:用于計(jì)算目標(biāo)井的總表皮系數(shù);優(yōu)化模塊:用于在所述目標(biāo)井的總表皮系數(shù)小于等于0時(shí),判定所述目標(biāo)井對(duì)應(yīng)的鉆井液和完井液...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法,涉及數(shù)據(jù)補(bǔ)全技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待補(bǔ)全的時(shí)空數(shù)據(jù),將待補(bǔ)全的時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行混淆,獲得混淆后的時(shí)空數(shù)據(jù)映射到三維希爾伯特曲線上,每個(gè)位置分配一個(gè)唯一的希爾伯特值,構(gòu)建位置隱私集合;將所述位置隱私集...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于區(qū)塊鏈的校園欺凌防控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:校園欺凌防控系統(tǒng)部署有去中心化網(wǎng)絡(luò),去中心化網(wǎng)絡(luò)至少包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和N個(gè)副節(jié)點(diǎn),響應(yīng)于校園欺凌防控請(qǐng)求,將校園欺凌防控請(qǐng)求中攜帶的身份信息和提問(wèn)內(nèi)容加密寫入?yún)^(qū)塊鏈...
          • 一種基于深度學(xué)習(xí)的電力數(shù)據(jù)泄露識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:S1.生成差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集;S2.基于小波包分解與互信息篩選對(duì)差分隱私標(biāo)注用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征映射,獲得多尺度關(guān)鍵特征張量;S3.將多尺度關(guān)鍵特征張量置入魚(yú)鷹優(yōu)化算法引擎,完成局...
          • 本申請(qǐng)涉及電纜接頭老化預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種配電網(wǎng)電纜接頭老化預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括步驟:獲取待預(yù)測(cè)電纜接頭的多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)、接頭類型信息和運(yùn)行工況信息;基于預(yù)設(shè)老化特征提取規(guī)則對(duì)多模態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)中不同模態(tài)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行老化特征提取...
          • 本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)分析方法與系統(tǒng),應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)對(duì)制造場(chǎng)景數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行預(yù)處理與特征提取,生成特征分析數(shù)據(jù);基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)汽車結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,生成實(shí)時(shí)分析特征參數(shù);基于動(dòng)態(tài)閾值算法對(duì)相鄰幀結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及智能地鎖技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的智能地鎖異常檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過(guò)采集目標(biāo)地鎖系列的地鎖設(shè)計(jì)信息,并根據(jù)地鎖設(shè)計(jì)信息提取每一系列型號(hào)的型號(hào)本征特征,獲取型號(hào)本征特征集;基于型號(hào)本征特征集進(jìn)行聚類分析,對(duì)應(yīng)定義多個(gè)虛擬...
          • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于時(shí)間序列分析的斷路器機(jī)械故障預(yù)診斷方法,首先,通過(guò)安裝傳感器實(shí)時(shí)采集斷路器機(jī)械的運(yùn)行數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;然后,基于標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行數(shù)據(jù)采用時(shí)序分割策略,將數(shù)據(jù)分割成獨(dú)立時(shí)序序列,并針對(duì)每個(gè)獨(dú)立時(shí)序序列提取...
          • 本發(fā)明涉及一種基于人工智能的紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測(cè)方法,屬于數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其包括以下步驟:采集紫花苜蓿雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)集;采用動(dòng)態(tài)分段歸一化方法處理雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù),得到歸一化后的雙模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù);構(gòu)建紫花苜蓿耐鹽性預(yù)測(cè)模型,包括...
          • 本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域,涉及一種聯(lián)邦雙正則化多誤差融合時(shí)序異常檢測(cè)方法,包括:中央服務(wù)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(gè)本地客戶端;多個(gè)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(jù)進(jìn)行本地訓(xùn)練,得到本地模型...
          • 本發(fā)明提供一種基于單元網(wǎng)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(gè)帶有唯一網(wǎng)格標(biāo)識(shí)信息和空間位置邊界的單元網(wǎng)格,接著獲取各單元網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的包含反映路面表面狀態(tài)檢測(cè)參數(shù)集合的路面檢測(cè)數(shù)據(jù),基于檢測(cè)數(shù)據(jù)和空間位置邊界建立單元網(wǎng)格...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多模態(tài)融合的動(dòng)態(tài)意圖理解方法,包括:獲取用戶在本次對(duì)話中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù);根據(jù)本次對(duì)話是否為首次對(duì)話,對(duì)本次對(duì)話文本進(jìn)行改寫;將改寫后的對(duì)話文本和其它多模態(tài)行為數(shù)據(jù)共同提供至大模型,提示大模型識(shí)別本次對(duì)話的意圖;具...
          • 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(shè)計(jì)的編碼器對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行特征提取,以獲得判別性特征向量;對(duì)每個(gè)RGB圖像通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成樣本對(duì),利用監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)方法優(yōu)化嵌入空間,使同類樣...
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