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								      本發(fā)明涉及路線規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地下洞室巡檢方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)、微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)以及微震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行巖體粘彈性本構(gòu)建模，得到巖體粘彈性模型；根據(jù)巖體粘彈性模型以及歷史變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮風(fēng)偏影響的輸電線路樹(shù)障隱患檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括根據(jù)原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)，得到樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果；基于樹(shù)木生長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果和原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維風(fēng)偏效應(yīng)分析，得到樹(shù)木風(fēng)偏量化結(jié)果；根據(jù)樹(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于綠化數(shù)據(jù)處理的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：分別獲取預(yù)設(shè)環(huán)衛(wèi)子路段集合中各路段的綠化植物數(shù)據(jù)和人流密度數(shù)據(jù)；所述綠化植物數(shù)據(jù)包括各路段內(nèi)綠化植物的植物種類、數(shù)量和樹(shù)齡；基于所述綠化植...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)，首先對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知，生成含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型匹配歷史案例，輸出初步響應(yīng)策略集，基于態(tài)勢(shì)圖譜實(shí)時(shí)更新特征動(dòng)態(tài)適配調(diào)整初步響應(yīng)策略集...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能化大水面生態(tài)漁業(yè)管理系統(tǒng)，涉及智慧漁業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將大水面養(yǎng)殖區(qū)域劃分為若干子區(qū)域，在各個(gè)子區(qū)域設(shè)置環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)位和生物監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，采集多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)一體化可視圖；輸出當(dāng)前采集周期各個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)、氣象監(jiān)測(cè)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于輔助任務(wù)的多任務(wù)多目標(biāo)車輛路徑規(guī)劃方法及裝置，涉及多目標(biāo)車輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)分別構(gòu)建主任務(wù)F及動(dòng)態(tài)輔助任務(wù)S的目標(biāo)函數(shù)與約束條件；根據(jù)獲取的由若干客戶組成的客戶集生成初始方案解，并保存至存檔
							  2025-09-11
							
        
						
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								      本發(fā)明涉及制備優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種陶瓷線路板的制備工藝優(yōu)化方法及裝置，所述方法包括：獲取目標(biāo)陶瓷線路板的若干組激光加工參數(shù)，計(jì)算每組的熱輸入值，采集激光加工模擬過(guò)程的加工質(zhì)量數(shù)據(jù)，并計(jì)算每組激光加工參數(shù)的加工質(zhì)量得分，對(duì)熱輸入值和加工質(zhì)...
								
        
							
        
							
						
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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(guò)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(guò)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(kāi)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(guò)取指、譯碼、執(zhí)行、寫(xiě)回階段，并且在寫(xiě)回階段開(kāi)始執(zhí)行下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)樹(shù)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(wèn)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(guò)程建模計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)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(guò)程下的理論出口狀態(tài)，并估算膨脹過(guò)程...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(guò)程模擬接觸電阻增量的退化過(guò)程；根據(jù)模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(kāi)了一種基于CATIA的快速骨架建模方法，通過(guò)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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