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								      本發(fā)明公開了一種基于仿真模型的工業(yè)設(shè)備空間布局管理系統(tǒng)及方法，涉及空間布局管理技術(shù)領(lǐng)域，包括工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集模塊、距離約束條件分析模塊、壓力約束條件分析模塊、通道成本分析模塊、電纜鋪設(shè)成本分析模塊和設(shè)備空間布局仿真模型建立模塊，以供水設(shè)備、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于跨尺度粒子輸運(yùn)模擬相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種粒子輸運(yùn)的，尤其是適用于具有復(fù)雜非守恒碰撞算子的離散統(tǒng)一氣體動(dòng)理學(xué)模擬方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)一種通用的緊致重構(gòu)方法在單網(wǎng)格的緊致空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)特征線處分布函數(shù)的高精度緊致重構(gòu)，并通過(guò)通用的預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種貼近實(shí)際的賽車扭轉(zhuǎn)工況仿真分析方法，屬于賽車仿真技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于Ansys，建立懸架系統(tǒng)和車身連接的三維模型；將車身簡(jiǎn)化為殼單元；將懸架系統(tǒng)中的所有桿件簡(jiǎn)化為線體單元，將懸架桿件的安裝軸簡(jiǎn)化為線體單元，將安裝耳件簡(jiǎn)化為殼...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于應(yīng)力預(yù)測(cè)模型的轉(zhuǎn)子沖片圓角半徑設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，設(shè)計(jì)方法包括：建立轉(zhuǎn)速與沖片應(yīng)力的關(guān)系、圓角半徑與沖片應(yīng)力的關(guān)系；通過(guò)有限元模擬，分別求解轉(zhuǎn)速與沖片應(yīng)力的關(guān)系、圓角半徑與沖片應(yīng)力的關(guān)系中的常數(shù)項(xiàng)；構(gòu)建...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于智能張拉系統(tǒng)的吊桿索力復(fù)測(cè)調(diào)節(jié)方法，其包括：在所有吊桿安裝完成后，獲取所有吊桿的實(shí)際索力；利用智能張拉系統(tǒng)建立關(guān)于多個(gè)吊桿的有限元模型，然后對(duì)有限元模型的吊桿進(jìn)行編號(hào)；針對(duì)目標(biāo)編號(hào)的吊桿，將測(cè)試修正量和目標(biāo)編號(hào)的吊桿對(duì)應(yīng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明主要涉及航道整治建筑物筑壩條石臨界失穩(wěn)條件的判別方法及設(shè)備，傳統(tǒng)判別方法僅考慮水流力的作用，通過(guò)建立坐標(biāo)系，確定條石、水流及旋渦三者的相對(duì)位置；分別計(jì)算出條石受到的水平拖拽力、切應(yīng)力、重力及其力矩；根據(jù)旋渦尺寸和條石幾何尺寸的相對(duì)大小...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于大語(yǔ)言模型處理數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于句間標(biāo)點(diǎn)定位與詞性標(biāo)注，劃分句塊生成功能分區(qū)，提取主題與關(guān)系詞判斷語(yǔ)義鏈條啟動(dòng)點(diǎn)，構(gòu)建觸發(fā)索引序列，識(shí)別邏輯跳轉(zhuǎn)點(diǎn)與斷點(diǎn)位置，映射標(biāo)簽結(jié)構(gòu)至語(yǔ)言模型輸出...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于近場(chǎng)耦合的RFID標(biāo)簽配對(duì)方法及裝置，該方法通過(guò)配置標(biāo)志位存儲(chǔ)單元中的標(biāo)志位來(lái)設(shè)定RFID標(biāo)簽為主標(biāo)簽或從標(biāo)簽，通過(guò)主、從標(biāo)簽的近場(chǎng)耦合通信實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽配對(duì)，閱讀器只需正常盤點(diǎn)即可獲取標(biāo)簽配對(duì)信息。通過(guò)該方法可以準(zhǔn)確、高效地實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于LLM和貝葉斯優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)符號(hào)回歸方法。本發(fā)明無(wú)需預(yù)定義基函數(shù)庫(kù)，以自然語(yǔ)言融入物理先驗(yàn)引導(dǎo)LLM生成方程，進(jìn)一步提升生成方程的質(zhì)量并加快搜索進(jìn)程；同時(shí)利用貝葉斯優(yōu)化這一序列化優(yōu)化方法，高效搜索...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大模型技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了大模型數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及裝置，具有如下步驟：S1、利用傳感器集群采集原始數(shù)據(jù)，通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，針對(duì)每個(gè)分組，采用最小生成樹算法確定頭部傳感器并建立生成序列；S2、啟動(dòng)基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LST...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種空間智能推理方法及系統(tǒng)，所述方法包括：根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的空間智能機(jī)生成機(jī)器人待執(zhí)行任務(wù)指令對(duì)應(yīng)的若干初始空間推理任務(wù)，從中確定出第一類推理任務(wù)和第二類推理任務(wù)，獲取第一類推理任務(wù)和第二類推理任務(wù)對(duì)應(yīng)的目...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于大語(yǔ)言模型多智能體的閱讀理解試題生成方法、生成一道閱讀理解試題的過(guò)程可以分為多個(gè)階段，先通過(guò)RAG方法生成包括閱讀材料及設(shè)問(wèn)的題干內(nèi)容，生成了題干內(nèi)容后，通過(guò)選項(xiàng)生成智能體根據(jù)題干內(nèi)容生成相應(yīng)的多組選項(xiàng)，通過(guò)兩個(gè)評(píng)判模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公交線路的斷面距離計(jì)算方法及系統(tǒng)，所述方法包括：步驟1：采集線路的線形數(shù)據(jù)和站點(diǎn)數(shù)據(jù)；步驟2：標(biāo)準(zhǔn)化每條線路的線形數(shù)據(jù)；步驟3：初步計(jì)算各線路上各站點(diǎn)的站點(diǎn)方向角；步驟4：計(jì)算每條線路的斷面距離。本發(fā)明可以大大提高通過(guò)線路線...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)田重金屬修復(fù)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，涉及農(nóng)田修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，配置為采集實(shí)時(shí)遙感影像數(shù)據(jù)；污染修復(fù)子區(qū)域劃分模塊，配置為劃分污染修復(fù)子區(qū)域；屬性識(shí)別模塊配置為識(shí)別地塊屬性信息；修復(fù)手段評(píng)估模塊，配...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開基于大數(shù)據(jù)的城市更新多維動(dòng)態(tài)監(jiān)管與分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量處理模塊、拓?fù)湫ｒ?yàn)評(píng)估模塊、沖突修復(fù)匹配模塊以及交互管理反饋模塊，首先，從城市多源數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，形成統(tǒng)一的城市空間數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人工智能的虛擬商品供應(yīng)鏈調(diào)度系統(tǒng)及方法，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于商品供應(yīng)系統(tǒng)，其包括多個(gè)供應(yīng)庫(kù)；所述調(diào)度系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶行為數(shù)據(jù)、外部供應(yīng)數(shù)據(jù)和各供應(yīng)庫(kù)的庫(kù)存狀態(tài)數(shù)據(jù)；智能決策模塊用于基于預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧港口裝卸規(guī)劃資源分配調(diào)度分析方法，涉及分配調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取調(diào)度分析數(shù)據(jù)，并使用調(diào)度分析方法獲取優(yōu)先裝卸參數(shù)；獲取優(yōu)化分析數(shù)據(jù)，建立數(shù)字港口模型并得到標(biāo)準(zhǔn)調(diào)度方法；基于標(biāo)準(zhǔn)調(diào)度方法對(duì)港口內(nèi)的船舶進(jìn)行調(diào)度；本發(fā)明用于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和QMU的設(shè)備質(zhì)量狀態(tài)評(píng)估方法，屬于設(shè)備評(píng)估檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：收集設(shè)備的測(cè)試數(shù)據(jù)和任務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于數(shù)據(jù)集，通過(guò)極限梯度提升樹對(duì)多維特征進(jìn)行重要性計(jì)算，篩選出符合設(shè)備質(zhì)量狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的糧食物流信息跟蹤方法及系統(tǒng)，首先，本發(fā)明根據(jù)糧食物流車輛的物流信息構(gòu)建三維視圖模型即糧食物流信息視圖模型，從而能夠直觀的從多個(gè)維度實(shí)時(shí)、可視化的觀測(cè)不同物流車輛的多種屬性的物流信息，提高了物流信息的展示效率，避免了...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自感知附屬裝置的柔性管纜智能運(yùn)維方法和軟件平臺(tái)，涉及柔性管纜技術(shù)領(lǐng)域，包括：自感知附件模塊通過(guò)不同種類傳感器對(duì)所在危險(xiǎn)位置的狀態(tài)進(jìn)行感知；數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊將各傳感器信號(hào)采集為數(shù)字信號(hào)并進(jìn)行分類處理及存儲(chǔ)，建立狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；...
								
        
							
        
							
						
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