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								      本發(fā)明提供基于有限元分析的工業(yè)用減速器疲勞損傷分析方法、系統(tǒng)，涉及有限元分析技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：對于每位專家，基于協(xié)同交互行為數(shù)據(jù)解析生成該專家當(dāng)前主張的分析策略，結(jié)合預(yù)置的專家特征數(shù)據(jù)及該分析策略與協(xié)同任務(wù)目標(biāo)的相關(guān)性，計算該分析策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布調(diào)控方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有導(dǎo)光膜光強(qiáng)分布固定、優(yōu)化精度不足及定制困難的問題。該方法包括：構(gòu)建導(dǎo)光膜模型與目標(biāo)光強(qiáng)分布圖，初始化微結(jié)構(gòu)參數(shù)并仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種樞軌接觸和完全失接觸下的電弧放電仿真方法及系統(tǒng)，涉及電磁軌道發(fā)射裝置技術(shù)領(lǐng)域，包括：構(gòu)建多場耦合的磁流體動力學(xué)仿真模型；在不同樞軌接觸狀態(tài)發(fā)展階段下，分析樞軌接觸界面的電熱場耦合分布情況；在三種接觸狀態(tài)共存階段下，分析不同金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種RC電路健康狀態(tài)評估方法，屬于設(shè)備的電路健康管理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中因代數(shù)環(huán)導(dǎo)致的電路健康狀態(tài)評估失準(zhǔn)、計算成本高的技術(shù)問題。本發(fā)明的方法為：構(gòu)建RC電路器件多物理場耦合退化模型和框圖仿真模型；獲取框圖仿真模型的仿真模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)域生態(tài)承載力動態(tài)預(yù)警方法及平臺，本發(fā)明涉及人工智能與環(huán)境保護(hù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：1）采用雙通道深度解耦網(wǎng)絡(luò)分離輸入數(shù)據(jù)中的區(qū)域不變性特征與區(qū)域特異性特征；2）將區(qū)域不變性特征輸入基模型生成初級預(yù)警信號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于儲層計算的多場站充電負(fù)荷分布式預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法首先獲取多個電動汽車充電場站充電負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；然后基于高斯核函數(shù)的相似度矩陣對分布在空間上不同地點的電動汽車充電場站之間的時空耦合特性進(jìn)行評估，依據(jù)耦合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用電檢查任務(wù)自動生成與分發(fā)方法及系統(tǒng)，涉及供配電技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對區(qū)域節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，建立區(qū)域節(jié)點數(shù)據(jù)集，進(jìn)行用電風(fēng)險識別，創(chuàng)建M個用電檢查任務(wù)，并建立第一任務(wù)優(yōu)先級；激活回溯抽取通道，進(jìn)行用電情報回溯抽取，建立M個用電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人機(jī)技術(shù)及智能運維管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種無人機(jī)維修任務(wù)調(diào)度與資源管理平臺及方法，包括：數(shù)據(jù)采集與融合模塊獲取并融合多源數(shù)據(jù)；故障診斷與預(yù)測分析模塊用深度學(xué)習(xí)模型及CNN?LSTM混合模型診斷故障、預(yù)測壽命，生成維修任務(wù)清單；可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于安全預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于天氣變化影響火災(zāi)潛勢的30?60分鐘應(yīng)急撤離方案，基于氣象突變構(gòu)建預(yù)警觸發(fā)邏輯、動態(tài)調(diào)控響應(yīng)級別、實現(xiàn)分鐘級撤離策略聯(lián)動更新。本發(fā)明通過構(gòu)建風(fēng)速躍變、濕度驟降、雷擊點火等高敏感度指標(biāo)庫，結(jié)合微尺度氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于流程引擎驅(qū)動的8D質(zhì)量改善協(xié)同方法、裝置及介質(zhì)，可以實現(xiàn)提升問題解決速度、增強(qiáng)質(zhì)量改善效果、改善團(tuán)隊協(xié)作和溝通及增強(qiáng)持續(xù)改進(jìn)能力，該方法包括：創(chuàng)建產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的各個生產(chǎn)階段對應(yīng)的8D流程；確定第一生產(chǎn)階段發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及企業(yè)管理分析的技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能技術(shù)的企業(yè)管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)，本發(fā)明獲取企業(yè)項目組架構(gòu)與歷史業(yè)務(wù)信息，構(gòu)建項目組模擬單元，解析歷史業(yè)務(wù)信息的時間關(guān)系，生成業(yè)務(wù)信息流并映射至項目組模擬單元，得到業(yè)務(wù)執(zhí)行力曲線，提取長期...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于BIM的展覽規(guī)劃系統(tǒng)，系統(tǒng)包括結(jié)構(gòu)適配模塊、能源接口模塊、職能排布模塊、動線干擾模塊、空間聯(lián)動模塊。本發(fā)明中，通過對構(gòu)件承載能力、邊界條件與節(jié)點分布信息的解析，實現(xiàn)設(shè)備部署位置的結(jié)構(gòu)適配判斷，結(jié)合動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像動態(tài)范圍擴(kuò)展方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取包括像素值信息的原始圖像；基于滑動窗口和向上疊加機(jī)制，對原始圖像構(gòu)建多層級直方圖；根據(jù)多層級直方圖，獲得混合直方圖；根據(jù)混合直方圖，生成映射曲線；利用映射曲線進(jìn)行像素映射，調(diào)整原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種Demura效果的客觀定量評價方法及裝置。首先，分別計算目標(biāo)亮度下的對應(yīng)灰階亮度、觀測屏幕對應(yīng)的觀察角度和不同尺寸SandyMura對應(yīng)的空間頻率；其次，使用上述參數(shù)和Barten模型計算不同尺寸SandyMura對應(yīng)的對比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種熒光原位雜交圖像的自動化細(xì)胞檢測方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì)，該方法融合Yolov12的熒光信號分類檢測能力與Cellpose的精細(xì)邊界分割優(yōu)勢，通過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與標(biāo)注、雙模型針對性訓(xùn)練、分割預(yù)測、后處理優(yōu)化及掩碼邏輯與運算實現(xiàn)協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型自監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像異常區(qū)域識別方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取醫(yī)學(xué)影像的異常樣本數(shù)據(jù)集D1、健康樣本數(shù)據(jù)集D2；構(gòu)造并訓(xùn)練一離散掩碼自編碼器；對D2中樣本生成偽異常圖構(gòu)成數(shù)據(jù)集D3；對D2和D3自動生成標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種形變配準(zhǔn)方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及醫(yī)療科技領(lǐng)域和圖像處理領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)；根據(jù)器官類型對參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)分離，其中，數(shù)據(jù)分離用于從參考數(shù)據(jù)和浮動數(shù)據(jù)中分離得到每個獨立器官...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的隱蔽工程質(zhì)量檢驗方法及裝置，方法包括：接收輸入的隱蔽工程圖像及隱蔽初始檢測信息，則從建筑虛擬模型中獲取相匹配的目標(biāo)模型特征，提取圖像特征并與隱蔽初始檢測信息及目標(biāo)模型特征組合并輸入智能預(yù)測模型，得到結(jié)構(gòu)形變預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種圖像識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的低照度圖像增強(qiáng)效果差、識別準(zhǔn)確率低的問題。通過對獲取到的圖像進(jìn)行判斷分類，分為第一圖像集和低照度圖像集，并將低照度的圖像增強(qiáng)處理成第二圖像集；將第一圖像集和第二圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像處理的壓力性損傷分類系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：壓力性損傷圖像采集模塊、壓力性損傷圖像預(yù)處理模塊、構(gòu)建壓力性損傷分類模型模塊和壓力性損傷分類模塊。本發(fā)明具體是基于像素方差、LBP值方差和距離權(quán)重得到綜合噪聲特征...
								
            
							
            
							
						
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