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								      本發(fā)明提供的工業(yè)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，具體是通過獲取原始多源工業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)該原始多源工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集，通過構(gòu)建去噪擴(kuò)散模型對(duì)該預(yù)處理的工業(yè)數(shù)據(jù)特征集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)序列；對(duì)預(yù)處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)集提取數(shù)據(jù)特征之...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)展指令集的超導(dǎo)量子測(cè)控微控制器及測(cè)控系統(tǒng)，涉及量子計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括狀態(tài)機(jī)，用于控制系統(tǒng)運(yùn)行，管理指令的執(zhí)行順序和狀態(tài)切換；流水線，為四步兩級(jí)流水線結(jié)構(gòu)，當(dāng)前指令依次經(jīng)過取指、譯碼、執(zhí)行、寫回階段，并且在寫回階段開始執(zhí)行下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征級(jí)深度可解釋空調(diào)故障診斷方法，屬于基于特定計(jì)算模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、構(gòu)建故障訓(xùn)練數(shù)據(jù)；S2、基于節(jié)點(diǎn)分類的k近鄰圖構(gòu)建策略將故障訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖數(shù)據(jù)，同時(shí)得到圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；S3、得到高...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于層級(jí)化混合專家模型的推理方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)；該方法通過樹形層次結(jié)構(gòu)專家簇選擇、雙層路由機(jī)制與動(dòng)態(tài)資源調(diào)度相結(jié)合，有效解決了傳統(tǒng)混合專家模型存在的計(jì)算冗余、資源分配失衡及動(dòng)態(tài)調(diào)整能力不足的問題，具有提升多碳任務(wù)推理效率、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于科技成果管理的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng)，包括：獲取每一類別的科技成果的初始知識(shí)圖譜，根據(jù)目標(biāo)實(shí)體與參考圖譜中所有實(shí)體的詞向量和結(jié)構(gòu)特征向量的相似性，獲取目標(biāo)實(shí)體在參考圖譜中的若干個(gè)候選實(shí)體，根據(jù)目標(biāo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)構(gòu)與熱力學(xué)參數(shù)耦合的天然氣透平膨脹機(jī)出口狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，屬于非變?nèi)菔脚蛎浹b置熱力過程建模計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲取膨脹機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)、工況條件及天然氣多組分混合物的熱物性數(shù)據(jù)，計(jì)算理想等熵膨脹過程下的理論出口狀態(tài)，并估算膨脹過程...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空間約束改性嵌入式地球化學(xué)異常的金礦靶區(qū)優(yōu)選方法及其系統(tǒng)和存儲(chǔ)器。該方法包括：采集目標(biāo)區(qū)域的地球化學(xué)數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后，得空間序列化的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣和鄰接矩陣；采用全局Transformer編碼建模，得到目標(biāo)區(qū)域各采樣點(diǎn)全...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種城市內(nèi)澇智能處置方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該方法包括：根據(jù)多模態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建當(dāng)前內(nèi)澇事件的特征向量和知識(shí)圖譜；根據(jù)特征向量相似度和知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)相似度選取相似的歷史案例；對(duì)相似歷史案例在采取相應(yīng)應(yīng)對(duì)策略后取得的處置效果進(jìn)行評(píng)分，得到應(yīng)對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了有載調(diào)壓開關(guān)電壽命預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括開斷試驗(yàn)單元、建模單元和壽命預(yù)測(cè)單元，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)方法具體為：基于三相交叉互聯(lián)，獲取開斷試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并計(jì)算接觸電阻值的增量序列，基于Wiener過程模擬接觸電阻增量的退化過程；根據(jù)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于建筑數(shù)模的室內(nèi)管網(wǎng)評(píng)估方法、裝置、終端及介質(zhì)，涉及室內(nèi)管網(wǎng)領(lǐng)域。所述方法基于建筑信息模型提取室內(nèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù)，根據(jù)室內(nèi)管網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建顧及空間幾何關(guān)系的室內(nèi)管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型；對(duì)室內(nèi)管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行攻擊，從拓?fù)渚S度和空間維度對(duì)室內(nèi)管網(wǎng)的性...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的航空彈性片疲勞損傷演化智能預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：S1、構(gòu)建有限元模型并進(jìn)行模態(tài)校準(zhǔn)，建立數(shù)字孿生模型；S2、獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；S3、構(gòu)建裂紋誘發(fā)勢(shì)能張量場(chǎng)，獲得裂紋發(fā)展勢(shì)能概率分布圖；S4、采用勢(shì)能驅(qū)動(dòng)的圖演化耦...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種飛行器軌跡解算方法、裝置、模型訓(xùn)練方法和程序產(chǎn)品，涉及航空航天領(lǐng)域，用以同時(shí)確保飛行器軌跡解算效率和物理一致性。本發(fā)明通過構(gòu)建離散化飛行器軌跡動(dòng)力學(xué)微分模型生成軌跡解算標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)集合，利用軌跡解算標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)集合訓(xùn)練飛行軌...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于CATIA的快速骨架建模方法，通過橋梁參數(shù)EXCEL表和封裝的UDF實(shí)現(xiàn)鋼桁骨架自動(dòng)化建模。步驟包括：利用EKL語(yǔ)言調(diào)用參數(shù)表數(shù)據(jù)，批量生成并編號(hào)上/下弦節(jié)點(diǎn)，生成弦桿、腹桿及橫向聯(lián)系線，構(gòu)建幾何圖形集并調(diào)用UDF生成包...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)系統(tǒng)，涉及隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：分布式參與節(jié)點(diǎn)集群，每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)配置有本地模型訓(xùn)練單元及隱私保護(hù)模塊；協(xié)調(diào)服務(wù)器，與各參與節(jié)點(diǎn)通過安全通信層連接，包含模型聚合模塊與動(dòng)態(tài)信任評(píng)估模塊；全局模型分發(fā)通道...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了泡沫清洗劑生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)采集方法，涉及泡沫清洗劑生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在泡沫清洗劑振動(dòng)熟化過程中，首先采用高精度的傳感器對(duì)泡沫清洗劑當(dāng)前的工藝數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，掌握泡沫清洗劑在不同振動(dòng)階段的動(dòng)態(tài)變化。本發(fā)明通過對(duì)振動(dòng)熟化過...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多源地震數(shù)據(jù)的電力設(shè)施韌性評(píng)估系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)用于：獲取地震數(shù)據(jù)集并對(duì)其進(jìn)行篩選，剔除震中位置與目標(biāo)設(shè)施不相關(guān)的地震數(shù)據(jù)，得到地震篩選數(shù)據(jù)集，提取震動(dòng)幅值變化的拐點(diǎn)，并根據(jù)其將地震篩選數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)段，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的凈水器水質(zhì)異常檢測(cè)方法，包括如下步驟：S1、采集凈水器內(nèi)部及外部水質(zhì)傳感器的多維指標(biāo)數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)水質(zhì)傳感器的物理分布構(gòu)建空間鄰接矩陣；S3、采用時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成水質(zhì)時(shí)空特征表征；S4、分別基于重建誤...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力線路檢測(cè)數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及巡檢終端，涉及電力線路檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：識(shí)別無人機(jī)巡檢的輸電線路圖像，獲取若干標(biāo)識(shí)喬木的預(yù)測(cè)喬木?線路距離；根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)的預(yù)測(cè)氣象信息及歷史巡檢數(shù)據(jù)，對(duì)預(yù)測(cè)距離進(jìn)行波動(dòng)性補(bǔ)償，輸出補(bǔ)償喬...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別方法，其包括以下步驟：S1：將第一電極以及第二電極分別貼附于左右手的手掌，并通過所述第一電極對(duì)人體施加激勵(lì)電信號(hào)；S2：當(dāng)用戶通過左右手同位置手指的接觸或分離形成待識(shí)別手勢(shì)時(shí)，通過所述第二電極采集用戶在所述待識(shí)別...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全局可達(dá)性密度與自適應(yīng)閾值機(jī)制的異常檢測(cè)方法，包括如下步驟：收集目標(biāo)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的單一指標(biāo)歷史水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過滑動(dòng)窗口方式提取固定長(zhǎng)度的子序列，構(gòu)建近鄰索引結(jié)構(gòu)并提取鄰域信息，獲取每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的k近鄰集合；分別...
								
        
							
        
							
						
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