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								      本申請?zhí)峁┮环N基于遺傳算法的定子斜槽效應(yīng)評價設(shè)計方法及系統(tǒng)，涉及內(nèi)置式永磁同步電機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過構(gòu)建永磁同步電機(jī)的有限元仿真模型，預(yù)設(shè)電機(jī)參數(shù)并設(shè)置網(wǎng)格；在無激勵條件下按預(yù)設(shè)斜槽角度范圍掃描獲取齒槽轉(zhuǎn)矩數(shù)據(jù)；增設(shè)三相電流激勵后生成空載...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及航空發(fā)動機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種輪盤壽命評估用三類循環(huán)應(yīng)力確定方法及系統(tǒng)，通過開展輪盤在瞬態(tài)載荷下的應(yīng)力有限元仿真分析，以獲得輪盤關(guān)鍵部位各時刻點在相同應(yīng)力方向及相同溫度下的應(yīng)力歷程；根據(jù)應(yīng)力歷程中的應(yīng)力拐點構(gòu)建輪盤關(guān)鍵部位應(yīng)力拐點...
								
            
							
            
							
						
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								      漂浮式風(fēng)電基礎(chǔ)疲勞分析方法、電子設(shè)備和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，屬于結(jié)構(gòu)疲勞分析領(lǐng)域，為解決大批量漂浮式風(fēng)電基礎(chǔ)設(shè)計準(zhǔn)確、高效地進(jìn)行疲勞分析的問題，要點是將漂浮式風(fēng)電基礎(chǔ)的有限元模型的單元分配，得到第一單元組；計算第一單元組的疲勞損傷；根據(jù)第一單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于浮力擾動雙軸回轉(zhuǎn)和重心跟隨的植物微重力模擬方法，涉及空間生命科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建隨機(jī)浮力擾動雙軸回轉(zhuǎn)微重力控制算法和植物生長重心跟隨算法；將算法導(dǎo)入到裝置控制系統(tǒng)中；采用裝置控制系統(tǒng)進(jìn)行植物微重力模擬。本申請通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于進(jìn)化優(yōu)化的生產(chǎn)線旁物料布局多目標(biāo)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及智能制造與工業(yè)工程優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先獲取生產(chǎn)線旁物料布局優(yōu)化所需基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化；然后建立生產(chǎn)線旁物料布局多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，確定目標(biāo)函數(shù)和約...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于BiLSTM?Transformer動態(tài)權(quán)重混合架構(gòu)的土壤含水率預(yù)測方法及系統(tǒng)，包括采集灌溉區(qū)域的土壤含水率影響因素的觀測數(shù)據(jù)集，其中，所述觀測數(shù)據(jù)集包括氣象要素序列和土壤參數(shù)序列；采集土壤含水率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于AI智能的減少封裝吸附缺陷方法，包括：采集待封裝元件和封裝薄膜之間的多源數(shù)據(jù)；對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時空對齊，將對齊多源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分析待封裝元件和封裝薄膜之間的吸附力，確定吸附力的吸附力類型，構(gòu)建待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)近場動力學(xué)的巖體高溫變形模擬方法及系統(tǒng)，涉及巖體熱力耦合分析研究領(lǐng)域，包括：獲取待模擬的目標(biāo)巖體的參數(shù)信息，包括巖體的幾何形狀和巖體的物理屬性；根據(jù)參數(shù)信息，將目標(biāo)巖體離散為若干個物質(zhì)點，構(gòu)建目標(biāo)巖體的熱力耦合模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于可信計算的油藏數(shù)智化孿生建模系統(tǒng)，包括依次進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠糜趯崟r采集油藏現(xiàn)場數(shù)據(jù)的物理實體層，負(fù)責(zé)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)處理層，用于構(gòu)建油藏的數(shù)字孿生模型并進(jìn)行模型預(yù)測和優(yōu)化的智能孿生層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的數(shù)智應(yīng)用層；還...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機(jī)的熱阻網(wǎng)絡(luò)求解方法及裝置，方法包括：根據(jù)電機(jī)結(jié)構(gòu)得到對流散熱區(qū)域和各部件間的熱傳導(dǎo)路徑；擬合電機(jī)內(nèi)熱學(xué)參數(shù)隨溫度變化的曲線得到第一曲線集；熱學(xué)參數(shù)包括電機(jī)內(nèi)流體及各部件的熱學(xué)參數(shù)；根據(jù)電機(jī)內(nèi)的初始溫度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動態(tài)配置的信號調(diào)試方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，方法包括步驟S1、將預(yù)設(shè)緩存行劃分為K個區(qū)塊信息{B1,B2,..,Bk,...,B
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)模混合芯片仿真方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及混合仿真領(lǐng)域。方法基于包括數(shù)字模塊和模擬模塊的DUT和Testbench，其中方法包括：接收DUT的接口信息，接口信息包括數(shù)字模塊的數(shù)字接口信息和模擬模塊的模擬接口信息；在Tes...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種對準(zhǔn)標(biāo)記版圖自動生成方法及系統(tǒng)，通過python腳本遍歷需求單，獲取所有待生成對準(zhǔn)標(biāo)記信息；將獲取的所有待生成對準(zhǔn)標(biāo)記信息寫入skill腳本中，調(diào)用skill腳本對待生成對準(zhǔn)標(biāo)記信息進(jìn)行解析，基于模板版圖，逐一生成對準(zhǔn)標(biāo)記；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種集成電路物理單元混合尺寸布局優(yōu)化方法及其系統(tǒng)。該方法獲取芯片的電路網(wǎng)表信息，提取標(biāo)準(zhǔn)單元簇、雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息，并進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的雙通道圖像輸入特征、電路的圖結(jié)構(gòu)信息輸入至訓(xùn)練好的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及集成電路技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)集線器的多FPGA的互聯(lián)方法、電子設(shè)備和介質(zhì)，所述方法先基于多組FPGA數(shù)據(jù)集線器構(gòu)成的初始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后獲取每一虛擬路徑集合不為空的具有通信需求的FPGA的組別假設(shè)添加直連虛擬線纜的時分復(fù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N寬帶低噪聲放大器端到端設(shè)計方法和裝置。本申請?zhí)峁┑姆椒?，包括：基于查找表匹配寬帶低噪聲放大器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化寬帶低噪聲放大器中有源元件的第一參數(shù)；基于有源元件的第一參數(shù)匹配寬帶低噪聲放大器中無源元件的第二參數(shù)范圍；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有物料靜態(tài)編碼無法響應(yīng)新物料，以及哈希生成基于單一特征造成沖突等問題，提出了一種物料動態(tài)編碼方法、系統(tǒng)及設(shè)備，對待識別物料提取幾何特征、紋理特征和結(jié)構(gòu)特征并進(jìn)行融合，然后基于待識別物料對應(yīng)的物料類型，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向異構(gòu)環(huán)境圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于度分類的圖劃分方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括根據(jù)輸入的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中頂點度分布的冪律特性來確定高度頂點和低度頂點的分類閾值，將頂點分類為低度頂點和高度頂點；對低度頂點使用帶約束的METIS方法進(jìn)行初始子圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供權(quán)重動態(tài)優(yōu)化方法、裝置及電子設(shè)備。本申請實施例中，通過在知識蒸餾的每個訓(xùn)練周期下，先利用當(dāng)前確定出的稀疏度稀疏化當(dāng)前第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重參數(shù)得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后再利用各訓(xùn)練樣本和該第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識蒸餾，這樣通過在訓(xùn)練過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及知識圖譜技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種結(jié)構(gòu)信息聚合的知識圖譜構(gòu)建方法，方法包括數(shù)據(jù)收集、實體語義理解、結(jié)構(gòu)上下文聚合、加權(quán)關(guān)系表示和融合圖譜構(gòu)建。本方案將跨源知識圖譜中離散、無序、異構(gòu)的實體屬性信息轉(zhuǎn)化為連續(xù)、有序、結(jié)構(gòu)化的實體屬性向量...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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