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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明屬于船舶建造管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種用于船舶建造管理的數(shù)據(jù)離線傳輸方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)預處理，將待傳輸?shù)拇敖ㄔ旃芾頂?shù)據(jù)進行格式化、加密處理，提高數(shù)據(jù)的安全性和兼容性；S2、離線存儲，將預處理后的數(shù)據(jù)寫入特定的離線存儲介...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種通過波形轉(zhuǎn)換獲取高速鏈路損耗的方法，包括：獲取待測傳輸鏈路接收端的實際時域波形并轉(zhuǎn)換為第一頻域頻譜；基于傳輸鏈路的幾何參數(shù)和材料參數(shù)構(gòu)建無損耗等效模型，其傳輸特性與實際鏈路一致但損耗為零；對模型施加相同激勵信號得到第二頻域頻譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于功率優(yōu)化配置技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種兼顧經(jīng)濟性與電壓穩(wěn)定性的儲能裝置功率配置方法及系統(tǒng)，根據(jù)網(wǎng)損靈敏度和電壓靈敏度，確定需要配置的儲能裝置；以儲能設(shè)備總成本最低、系統(tǒng)負荷裕度差值最小和靜態(tài)電壓穩(wěn)定L指標最小為目標，建立多目標優(yōu)化模型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N電解液和電化學裝置。本申請第一方面的一種電解液，包括添加劑A和添加劑B，添加劑A選自如式I所示的化合物；
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于健康評估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學習和因果推斷的個性化生物年齡構(gòu)建方法，包括：步驟1：構(gòu)建多維度生物年齡評價指標體系；步驟2：數(shù)據(jù)收集與預處理；步驟3：衰老生物標志物篩選；步驟4：構(gòu)建多層次多模態(tài)生物年齡模型；步驟5：因果推斷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種音色卡片生成方法、聲音克隆方法及3D數(shù)字人視頻生成方法，涉及聲音處理技術(shù)領(lǐng)域，通過用戶提供的目標音頻，得到聲音特征、頻譜特征和語音離散編碼序列，并結(jié)合用戶提供的音色描述信息，生成目標音頻對應(yīng)的音色卡片，可以實現(xiàn)對目標音頻的音頻...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N景觀格局度量的高分遙感復雜場景智能分類方法與裝置，屬于圖像處理或識別技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有復雜場景下以分割對象為空間單元的景觀格局度量難以準確反映精細空間關(guān)系的問題，以及已有土地覆被分類體系導致景觀格局度量準確性不足的問題，提出...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種無地圖導航的私車公用報銷方法及裝置。該方法包括：接收公出任務(wù)數(shù)據(jù)，并對公出任務(wù)數(shù)據(jù)進行解析，生成私車公用報銷請求；根據(jù)私車公用報銷請求進行系統(tǒng)定位，得到車輛的當前坐標信息；判斷當前坐標信息與預設(shè)的起始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種異構(gòu)設(shè)備間資源自適應(yīng)多任務(wù)聯(lián)邦學習方法、設(shè)備及介質(zhì)，其中，方法包括：根據(jù)分布式角色切換策略選擇最具綜合資源能力的設(shè)備作為主機；主機初始化全局模型，根據(jù)模型規(guī)模調(diào)整機制將全局模型分割成不同規(guī)模的子模型，并在每個子模型的出口處添加...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種巷道圍巖動態(tài)變形預測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：對巷道圍巖動態(tài)數(shù)據(jù)參數(shù)信息進行特征提取，以確定應(yīng)力波在圍巖中傳播速度變化信息和圍巖在動態(tài)加載下瞬時應(yīng)變變化速率；根據(jù)應(yīng)力波在圍巖中傳播速度變化信息，確定波速變化指數(shù)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于站臺平面圖生成車站聯(lián)鎖表外進路的方法，該方法首先將導入的車站平面圖二值化，在二值化圖像中找到始端信號機、終端信號機及盡頭調(diào)車信號機的所在軌道、位置和名稱，生成各始端信號機、盡頭調(diào)車信號機至終端信號機的二叉樹，再通過二叉樹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于有限元技術(shù)的零件測量方法,包括如下步驟，100：將預先制作的待測零件放在測量支架上，選擇部分夾持點用物理夾頭完成夾持；200：對待測零件進行掃描并獲取全型面的點云數(shù)據(jù)；300：利用計算機輔助分析軟件對待測零件建立有限元變...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例公開了一種基于LLM的漏洞評估方法，該方法從多個數(shù)據(jù)源中獲取目標漏洞對應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其輸入LLM，得到LLM輸出的各評價指標分別對應(yīng)的評估結(jié)果，各評價指標用于評估該目標漏洞的漏洞利用可行性，根據(jù)各評價指標分別對應(yīng)的評估結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于遲滯特征多級抓取策略的Madelung模型構(gòu)建方法，基于主遲滯環(huán)中豐富的遲滯特征，采用多級相似性縮放的方式建立起CHC的通用表達式，再結(jié)合權(quán)值疊加策略獲得改進的CHC描述方法，由此建立起改進的Madelung模型。與傳統(tǒng)方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于包絡(luò)估計的未知聲源數(shù)量移動聲源定位跟蹤方法。本方法為：1)采集待測空間中混合信號并將其轉(zhuǎn)為FOA信號輸入到SpatialNet編碼器，得到混合信號的時域平均特征；2)將時域平均特征作為初始狀態(tài)輸入到AttractorCa...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了宿主應(yīng)用調(diào)用軟件開發(fā)工具包的方法和裝置，涉及計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：宿主應(yīng)用通過移動端操作系統(tǒng)的消息廣播服務(wù)發(fā)送第一調(diào)用請求；軟件開發(fā)工具包通過移動端操作系統(tǒng)的消息訂閱服務(wù)獲取第一調(diào)用請求，處理第一調(diào)用請求生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機器人任務(wù)流程管理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括解析用戶操作指令，生成任務(wù)需求參數(shù)，并根據(jù)任務(wù)需求參數(shù)對機器人的各任務(wù)節(jié)點進行配置，確定執(zhí)行邏輯；根據(jù)任務(wù)變量規(guī)則，動態(tài)連接各執(zhí)行邏輯，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運動控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種高精度二維運動誤差預測補償?shù)椒ǎ摲椒ㄍㄟ^傳感裝置采集目標對象實時二維運動數(shù)據(jù)，經(jīng)小波變換分解得到低頻運動趨勢與高頻噪聲分量，利用含小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯濾波模塊的混合預測模型分別預測，計算殘差生成動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于航空器三維定位技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種通導融合的航空器定位方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)包括衛(wèi)星通信模塊、GNSS接收機、地面網(wǎng)絡(luò)模塊、PPP/INS組合定位模塊、RTK/INS組合定位模塊、慣性測量單元、無線電高度表、氣壓高度表、激光測高儀、位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種星載GNSS?R反演植被光學深度的反射率校正方法，方法步驟包括：獲取CYGNSS、SMAP、AMSR2、AMSRU、MODIS數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)集進行質(zhì)量控制并提取所需變量，計算地表反射率；將GNSS?R觀測數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)進行時空...
								
            
							
            
							
						
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