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          • 本申請適用于無人機技術領域,提供了無人機巡航檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì),該方法包括:利用改進快速擴展隨機樹算法進行全局路徑規(guī)劃;當檢測到?jīng)_突風險時,以避障后返回全局飛行路徑為目標設計動態(tài)獎勵函數(shù),采用深度強化學習模型實現(xiàn)無人機動作的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于最小描述長度的符號回歸方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理領域。本申請的方法包括:獲取目標系統(tǒng)中多個第一參數(shù)(系統(tǒng)輸入)和一個第二參數(shù)(系統(tǒng)輸出)的真實數(shù)據(jù);通過基于蒙特卡洛樹搜索的符號回歸方法創(chuàng)建搜索樹,在擴展搜索樹中...
          • 本申請?zhí)峁┮环N一種航天質(zhì)量知識推薦方法,包括:根據(jù)預設的相似度算法對質(zhì)量管理場景進行劃分,將航天質(zhì)量知識分配到對應的質(zhì)量管理場景中,得到質(zhì)量場景模型。根據(jù)預設的內(nèi)容信息與質(zhì)量場景模型構建情景模型,以使情景模型輸出特征信息與用戶興趣信息。將特...
          • 本發(fā)明提供了一種基于因果表征的無人機作戰(zhàn)意圖識別方法,旨在解決非獨立同分布數(shù)據(jù)下的預測和決策的技術問題,其技術方案為:通過因果變分自動編碼器提取數(shù)據(jù)中的因果關系,并利用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡融合人類智能和機器智能的輸出,提升系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的魯棒性...
          • 本發(fā)明適用于設備缺陷識別技術領域,提供了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的GIS設備絕緣缺陷識別方法,其方法包括:采集GIS設備的多通道時間序列監(jiān)測信號;利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡提取時序特征,并采用注意力機制增強時序特征中的有效信號段;通過預訓練的位置分類模型...
          • 本發(fā)明公開了一種生成式大模型訓練數(shù)據(jù)泄露風險評估方法及系統(tǒng)。方法包括如下:選取目標文本數(shù)據(jù)集;將目標文本數(shù)據(jù)集中的第i個目標文本拆分為前綴文本和后綴文本;將第i個目標文本的前綴文本發(fā)送到目標大語言模型,并生成候選文本;收集n個候選文本;將n...
          • 本發(fā)明公開了一種EP衛(wèi)星空間環(huán)境評估及軌道安全預警方法,包括如下步驟:步驟一、對空間環(huán)境快速評估;所述空間環(huán)境快速評估包括對衛(wèi)星輻射總劑量的定量仿真與分析,借助SPENVIS軟件模塊,計算得到考察的時間長度內(nèi)的衛(wèi)星輻射總劑量,供衛(wèi)星方對衛(wèi)星...
          • 本發(fā)明公開了一種基于力學特性分析的覆冰配電線路斷線概率計算方法,涉及配電線路技術領域,解決了現(xiàn)有技術中由于配電線路型號和架設方式等均與輸電線路有明顯差別,在配電線路覆冰斷線風險評估方面尚存在不足的問題。本發(fā)明通過建立張力模型分析了配電線路在...
          • 本發(fā)明涉及力學分析技術領域,尤其涉及基于離散化動態(tài)接觸的動冰撞擊結構建模方法,方法包括:建立冰的粘?彈?塑性本構模型;確定冰的屈服準則;構建基于接觸離散化的動態(tài)接觸模型。全面考慮了冰與結構碰撞過程中冰的粘、彈、塑性特征,能更準確地反映動冰撞...
          • 本發(fā)明公開了一種覆冰災害影響下的配電線路風冰聯(lián)合載荷的計算方法,涉及配電線路工程技術領域,解決了現(xiàn)有技術中由于缺乏先進的風冰聯(lián)合載荷計算方法,導致線路設計和評估存在準確性不足的問題。本發(fā)明通過風冰災害曲線能準確計算出風冰聯(lián)合載荷,為配電線路...
          • 本申請公開了一種作答批改方法及相關裝置、設備和存儲介質(zhì),其中,作答批改方法包括:獲取目標試題和目標試題的待批改作答;基于作答批改模型處理目標試題及其待批改作答,得到待批改作答的作答評分;其中,作答批改模型基于樣本數(shù)據(jù)訓練得到,且樣本數(shù)據(jù)包括...
          • 本發(fā)明公開了基于碳?電聯(lián)動的發(fā)電調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法,包括:數(shù)據(jù)處理模塊,以及與之相連接的數(shù)據(jù)采集模塊和機組調(diào)度模塊;涉及發(fā)電調(diào)度優(yōu)化技術領域,解決了現(xiàn)有技術的發(fā)電調(diào)度方案存在發(fā)電企業(yè)的實際發(fā)電收益不高的技術問題;本發(fā)明通過綜合考慮發(fā)電機組的...
          • 本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人機路徑規(guī)劃系統(tǒng)及方法,包括:預處理模塊,用于在受災區(qū)域完成劃分后的每個負責隊列中,配置多臺不同規(guī)格的救援無人機;涉及無人機技術領域,相較于傳統(tǒng)方式,優(yōu)化后的救援無人機任務分配方案,能夠在投放點物資需求量...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)研究技術領域,公開了一種電力系統(tǒng)培訓管理方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取第一運行數(shù)據(jù)和第一操作數(shù)據(jù);根據(jù)第一運行數(shù)據(jù)生成動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境,并將第一操作數(shù)據(jù)與動態(tài)三維仿真培訓環(huán)境聯(lián)動;構建第一學習評估模型,基于...
          • 本發(fā)明公開一種歸一化植被指數(shù)的填補方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及衛(wèi)星或航空影像的數(shù)據(jù)處理領域,所述歸一化植被指數(shù)的填補方法,包括:根據(jù)目標區(qū)域的第二時序數(shù)據(jù)集,對目標區(qū)域進行多時相分割,確定目標區(qū)域的各個均質(zhì)區(qū)域;根據(jù)目標區(qū)域的第一時序數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明公開了一種分相罐可視化監(jiān)測與智能調(diào)控方法,包括圖像采集與預處理、分相界面智能識別、動態(tài)調(diào)控與決策、數(shù)據(jù)閉環(huán)與優(yōu)化等步驟。本分相罐可視化監(jiān)測與智能調(diào)控方法將高精度視覺監(jiān)測、深度學習算法、多傳感器融合、實時調(diào)控與機器學習優(yōu)化集成于一體,形...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N道路邊界檢測方法、虛假目標識別方法及系統(tǒng),所述方法包括:實時檢測自車運行信息,基于所述自車運動信息更新歷史積累的點云信息;基于預設篩選規(guī)則對所述點云信息進行篩選處理,以獲取最終點云信息;基于預設柵格化索引規(guī)則對所述最終點云信息...
          • 本發(fā)明涉及礦山安全技術領域,且公開了一種基于網(wǎng)絡安全的預警設備,該基于網(wǎng)絡安全的預警設備,包括箱體,所述箱體的底部內(nèi)壁固定安裝有安裝座,所述安裝座的上表面固定安裝有安全預警設備,所述箱體的內(nèi)部設置有定位組件,所述定位組件包括雙軸電機、連接柱...
          • 本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法,包括:多模態(tài)扭矩傳感模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標準頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù);分布式數(shù)據(jù)管理云平臺,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的B樣條有限元分析拓撲優(yōu)化方法,該方法融合了非均勻有理B樣條(NURBS)與物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(PINNs),步驟:利用NURBS進行幾何區(qū)域與結構密度表示,并將幾何區(qū)域的控制點輸入到基于PINN的等幾何神經(jīng)網(wǎng)絡中...
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