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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于泰勒展開的纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法，包括：獲取材料屬性參數(shù)等；根據(jù)材料屬性參數(shù)和預(yù)設(shè)采樣間距計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚰捌鋵?duì)采樣角度的偏導(dǎo)數(shù)矩陣；分別對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行過濾；采用幾何多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種空天環(huán)境用改性聚酰亞胺的梯度模壓設(shè)計(jì)方法，該方法包括聚酰亞胺梯度模壓跨尺度設(shè)計(jì)與深層充電特性研究、工藝創(chuàng)新與改進(jìn)方法、界面特性研究及綜合性能考核。其中分析聚酰亞胺梯度模壓材料的跨尺度仿真模型與界面影響，研究深層充電特性與優(yōu)化設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種大規(guī)模纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋬?yōu)化方法及裝置，其中，方法包括：獲取材料屬性參數(shù)等；根據(jù)預(yù)設(shè)采樣間距和預(yù)設(shè)纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的屬性參數(shù)計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚕⒂?jì)算各網(wǎng)格層級(jí)模板剛度矩陣，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶溫控的射頻消融模擬系統(tǒng)及方法，具有這樣的特征，包括畫面存儲(chǔ)部；幾何構(gòu)建部，用于根據(jù)組織參數(shù)和探針參數(shù)構(gòu)建射頻消融幾何模型，射頻消融幾何模型包括模擬電極管、模擬探針點(diǎn)和模擬組織；溫度計(jì)算部，存儲(chǔ)有溫度閾值，用于根據(jù)微波參數(shù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，核磁共振測井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟：將一維的第一核磁共振測井回波數(shù)據(jù)生成第一圖像數(shù)據(jù)；搭建衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊，得到所述衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊中各光學(xué)器件的復(fù)振幅和特征參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對(duì)原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證；選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn)；把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種機(jī)理?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的天然氣管網(wǎng)瞬態(tài)仿真方法及裝置，涉及天然氣管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過SCADA系統(tǒng)采集天然氣管網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，并采用VMD法進(jìn)行預(yù)處理得到邊界條件和校正數(shù)據(jù)；獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并與所述邊界條件一同輸入機(jī)理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種傾斜文本的角度矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待矯正文本的標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)；對(duì)所述待矯正文本進(jìn)行至少一次矯正角度尋優(yōu)處理，在每次矯正角度尋優(yōu)處理中，基于所述標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)的分布信息得到最優(yōu)角度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種條碼掃描設(shè)備工作參數(shù)一鍵配置系統(tǒng)和配置方法，所述的一鍵配置系統(tǒng)包括參數(shù)配置啟動(dòng)按鍵；參數(shù)配置執(zhí)行模塊，以及條碼掃描讀取模塊；所述的條碼掃描讀取模塊在參數(shù)配置執(zhí)行模塊完成條碼工作參數(shù)配置后以確定的配置參數(shù)進(jìn)行條碼的逐個(gè)讀取。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種二維碼識(shí)別方法及裝置，該方法包括：根據(jù)設(shè)置的圖像采集參數(shù)逐幀采集二維碼圖像，并對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行解碼；對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行變化趨勢檢測；如果變化趨勢一致，則利用當(dāng)前幀圖像迭代升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用升級(jí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定下一幀圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時(shí)進(jìn)行了不同通道之間的自注意力運(yùn)算機(jī)制的運(yùn)算，以及進(jìn)行不同空間之間的自注意力機(jī)制的運(yùn)算，將通道自注意力機(jī)制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機(jī)制結(jié)合，從而既可以建立不同空間位置之間的直...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測方法；包括對(duì)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化，構(gòu)建預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測；運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)，并將待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)劃分為M個(gè)第一對(duì)象標(biāo)識(shí)集合；確定不同對(duì)象標(biāo)識(shí)集合分配的對(duì)照實(shí)驗(yàn)；將對(duì)應(yīng)同一對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)集合的所有實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AHP?QFD的競爭情報(bào)需求識(shí)別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競爭情報(bào)需求識(shí)別指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶信息及情報(bào)需求產(chǎn)品信息；基于AHP策略獲取情報(bào)需求產(chǎn)品信息對(duì)應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取屬于同一用戶的多個(gè)第一訂單，針對(duì)第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對(duì)應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對(duì)訂單撮合問題進(jìn)行分批建模，將原問題分解為多個(gè)較小的訂單撮合子問題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種測試晶圓的測試管理方法和測試管理系統(tǒng)，其中一實(shí)施例的測試管理方法包括：響應(yīng)于用戶的第一操作從晶圓庫中選擇至少一個(gè)測試晶圓并建立測試批次，晶圓庫包括已建模的測試晶圓，測試晶圓包括晶圓名稱和晶圓參數(shù)；根據(jù)測試晶圓的晶圓參數(shù)，響應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像增強(qiáng)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中該方法包括：將訓(xùn)練樣本輸入圖像增強(qiáng)模型得到圖像增強(qiáng)結(jié)果，圖像增強(qiáng)模型包括第一分支和第二分支，第一分支用于提取訓(xùn)練樣本的乘法映射特征向量，第二分支用于提取訓(xùn)練樣本的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種基因測序方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)樣本待檢測的目標(biāo)寬場顯微圖像，其中，目標(biāo)寬場顯微圖像中包括表示堿基位置的特征點(diǎn)；利用預(yù)訓(xùn)練的圖像超分模型對(duì)目標(biāo)寬場顯微圖像進(jìn)行超分辨率處理，得到目標(biāo)寬場...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出一種目標(biāo)對(duì)象的輪廓確定方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：從雷達(dá)點(diǎn)云中獲取目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的目標(biāo)點(diǎn)云、目標(biāo)參考點(diǎn)及運(yùn)動(dòng)方向；確定目標(biāo)點(diǎn)云及目標(biāo)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一外接矩形，其中，第一外接矩形的長邊與運(yùn)動(dòng)方向平行；根...
								
            
							
            
							
						
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