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								      本發(fā)明提出了一種基于隨鉆參數的區(qū)段煤柱尺寸智能確定方法，涉及煤礦開采技術領域，在不同圍壓及不同彈塑性狀態(tài)條件下進行隨鉆測量鉆進實驗并記錄數據；在現(xiàn)場安裝應力計進行應力監(jiān)測，獲取工作面回采前后煤柱內部的應力數據；對獲取的實驗數據與應力測試數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大體積混凝土束應力分析的裂縫評估方法、系統(tǒng)，涉及混凝土裂縫評估技術領域，該方法包括：將樣本數據按組輸入至基于深度學習的初始模型中進行處理，并基于初始模型中各層網絡每個神經元的輸出，對初始模型中的預置可調參數和各個神經元之...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種面向CFD試驗工況的批量生成與生命周期監(jiān)控方法，屬于CFD試驗工況生成及生命周期監(jiān)控領域，包括：CFD試驗工況的批量生成過程、CFD試驗工況生命周期監(jiān)控過程。本申請針對多個CFD程序，依據不同參數文件構建多套配置模板，并基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種FPGA綜合工具縮減運算單元邏輯化簡的方法，獲取電路網表中邏輯單元輸出信號到邏輯單元的映射集合及縮減與運算單元集合；遍歷縮減與運算單元集合內每個縮減與運算單元c，判斷每一所述縮減與運算單元c的輸入A端信號sig_a，從所述邏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種無延遲比例諧振器的設計方法及系統(tǒng)，該方法包括：步驟S101、建立關聯(lián)關系式；步驟S102、構建整定關系式；步驟S103、構建延時補償器，并根據中頻段系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數確定延時補償器的補償內環(huán)增益，并根據補償內環(huán)增益計算得到補償...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種預防半導體封裝中晶圓MAP取錯的方法，涉及半導體器件封裝技術領域，包括，S1.指定人員將晶圓的MAP源文件中的方向旋轉至統(tǒng)一方向，并將旋轉后的MAP圖上傳至MAP服務器，技術人員從MAP服務器下載已轉換方向的MAP圖，避免人工...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子數字數據處理技術領域，具體涉及一種基于NLP的信貸文本數據處理方法及系統(tǒng)。方法包括：對多個待測信貸文本進行分詞；將每個單句中的各個詞組進行重組，得到多個重組詞；根據各重組詞分別與高頻欺詐意圖詞、歷史正常信貸文本、以及上下文的關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種合同風險智能識別方法及系統(tǒng)，涉及文本識別技術領域，所述方法包括：提取待識別文件的語義向量；基于語義向量和審查清單獲得第一風險識別結果；將語義向量和審查知識圖譜進行語義匹配獲得潛在風險；基于潛在風險和審查知識譜圖獲得第一風險類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程檢測信息技術領域，尤其涉及一種力學試驗真?zhèn)巫匪莘椒ǎ襟E包括：試樣經核酸條碼?三維掃描雙錨定生成唯一標識并封裝第一數據包；事件流映射為三階稀疏張量，提取拓撲條碼并以門限簽名生成第二數據包；圖神經常微分方程輸出一致性評分，異常時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N掃碼真實性驗證方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。該方法包括：在二維碼圖像生成前，基于擾動參數依據擾動類型選擇機制動態(tài)配置擾動類型及擾動注入強度等級，生成擾動圖層邏輯結構，并構建對應的預期擾動結構特征；在二維碼圖像生成階段，基于擾動圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于大模型的知識庫構建方法、系統(tǒng)及設備，涉及人工智能技術領域，采用該方法、系統(tǒng)及設備，通過大模型提取原始語料數據中的主體及預設關聯(lián)屬性，從而通過大模型得到主體與預設關聯(lián)屬相關聯(lián)的候選知識單元，即，通過扁平化冗余存儲與大模型驅動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數字孿生的低碳建筑監(jiān)控系統(tǒng)及方法，涉及數字孿生技術領域，系統(tǒng)包括數據采集單元、算力協(xié)同單元、調控執(zhí)行單元和用戶交互單元，通過數據采集單元進行區(qū)域針對性定時監(jiān)測，搭建統(tǒng)一語義標準和動態(tài)知識圖譜，提升數據關聯(lián)分析的全面性和效...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多源數據融合的智能農作物生長預測與優(yōu)化方法，屬于作物分析技術領域，具體包括：獲取空間遙感數據、地面?zhèn)鞲衅鲾祿皻庀髷祿M行時空對齊處理生成融合數據表示；將融合數據表示輸入預測模型，通過耦合作物生長機理與動態(tài)環(huán)境響應關系，輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng)，涉及生態(tài)流量核算技術領域，包括如下步驟：基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點圖；基于劃分散點圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間；分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種風電場設備管理方法、裝置、設備及存儲介質，涉及設備管理技術領域，該方法包括：基于海上風電場設備對應的設備實際使用環(huán)境數據確定海上風電場設備對應的第一預測使用壽命；基于第一預測使用壽命和海上風電場設備對應的設備使用狀態(tài)數據集確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農田水肥調控技術領域，公開了一種水肥耦合碳效應智能調控方法，該方法先獲取農田環(huán)境感知信息，解析后構建水肥碳耦合場景，確定初始調控參數集；再獲取用戶反饋的動態(tài)調整操作，確定調控調整信息集；接著對調控調整信息集層級化拆解分類統(tǒng)計，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及機電設備進度管理領域，公開了一種基于BIM技術的機電設備進度管控方法，包括以下步驟：S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項機電設備參數建立基礎機電設備BIM模型；S2、在步驟S1建立的基礎機電設備BIM模型上對機電設備進度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構件預制任務調度方法，涉及任務協(xié)同調度技術領域，該方法將建筑預制任務抽象為量子優(yōu)化模型，以量子比特概率幅編碼任務分配方案；通過蒙特卡洛觀測把量子疊加態(tài)坍縮為經典可行解，并以加權函數進行多目標量化評價。引入受控相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種動態(tài)補給信息生成方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，包括：實時獲取參賽人員的運動狀態(tài)信息，對運動狀態(tài)信息進行解析，確定待補給人員；判斷待補給人員距離最近補給站的擁堵程度和補給供應狀態(tài)是否滿足供給需求，在不滿足供給需求的情況下，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道通風控制技術領域，尤其涉及一種基于BP神經網絡的隧道交通量和需風量預測方法。所述方法包括以下步驟：根據隧道結構參數和交通流數據布設隧道垂直剖面的多層傳感器陣列；利用多層傳感器陣列進行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數采集，同時整合交通流...
								
            
							
            
							
						
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