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      • 本申請(qǐng)公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)操縱響應(yīng)數(shù)據(jù)擬合方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,屬于飛行仿真領(lǐng)域,包括:獲取歷史飛參數(shù)據(jù),構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,基于歷史飛參數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;設(shè)置飛機(jī)初始的環(huán)境狀態(tài)與飛機(jī)狀態(tài),根據(jù)環(huán)境狀態(tài)與飛機(jī)狀態(tài)確定飛機(jī)的空...
      • 本申請(qǐng)公開了一種通訊進(jìn)程的網(wǎng)格的重構(gòu)方法及相關(guān)裝置,涉及鍛造仿真技術(shù)領(lǐng)域,該方法獲取多個(gè)計(jì)算進(jìn)程的局部網(wǎng)格的當(dāng)前結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和物理場(chǎng)數(shù)據(jù),并將其作為通訊進(jìn)程全局網(wǎng)格的初始結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),從全局網(wǎng)格的初始結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中確定邊界結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),利用邊界結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行...
      • 本發(fā)明涉及模型設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種應(yīng)用于五金配件三維模型設(shè)計(jì)的質(zhì)量控制方法。所述方法包括以下步驟:獲取五金配件三維設(shè)計(jì)模型;基于五金配件三維設(shè)計(jì)模型進(jìn)行工藝敏感性集成評(píng)估,得到配件工藝敏感特征數(shù)據(jù);基于配件工藝敏感特征數(shù)據(jù)構(gòu)建配件工藝...
      • 本發(fā)明提供一種自適應(yīng)權(quán)重的多粒子束流傳輸模擬方法及裝置,所述方法屬于粒子加速器技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:對(duì)待處理的宏粒子束團(tuán)進(jìn)行劃分,形成多組宏粒子;根據(jù)宏粒子束團(tuán)的密度分布特征分別為每組宏粒子配置相對(duì)權(quán)重;結(jié)合每組宏粒子的相對(duì)權(quán)重對(duì)每組宏粒子進(jìn)...
      • 本發(fā)明公開了一種海洋風(fēng)電水下噪聲監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)、人工智能與自主系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,其包括構(gòu)建融合多模態(tài)感知的數(shù)字孿生模型;基于數(shù)字孿生模型對(duì)系統(tǒng)與環(huán)境的未來狀態(tài)進(jìn)行推演,生成預(yù)測(cè)性狀態(tài)序列;圍繞數(shù)據(jù)質(zhì)量與能耗的聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)解算生...
      • 本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)策略優(yōu)化和長序列動(dòng)態(tài)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的分布式儲(chǔ)能設(shè)備數(shù)據(jù)生成方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)生成技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取分布式儲(chǔ)能設(shè)備數(shù)據(jù),構(gòu)建分布式儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行的模擬環(huán)境;構(gòu)建自適應(yīng)策略優(yōu)化智能體并在模擬環(huán)境中訓(xùn)練,利用物理時(shí)序約束評(píng)估...
      • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種預(yù)報(bào)區(qū)域的風(fēng)暴潮漫灘預(yù)報(bào)方法及裝置,所述預(yù)報(bào)方法包括:獲取預(yù)報(bào)區(qū)域的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和風(fēng)暴潮預(yù)報(bào)數(shù)據(jù);對(duì)所述臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和風(fēng)暴潮預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù);將所述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)平臺(tái),在所述預(yù)設(shè)平臺(tái)中的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中檢索...
      • 本發(fā)明提供了一種基于磁流體動(dòng)力學(xué)的風(fēng)扇葉片雷電附著仿真預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),S1,構(gòu)建風(fēng)扇葉片的數(shù)學(xué)模型,建立其二維幾何模型;S2,在二維風(fēng)扇葉片模型上設(shè)置球形放電電極;S3,為二維風(fēng)扇葉片模型和球形放電電極賦予電磁與熱學(xué)材料參數(shù);S4,在球形放...
      • 本發(fā)明公開了一種風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)風(fēng)流濾筒過濾模擬方法,包括以下步驟:S1、繪制三維模型;S2、將三維模型導(dǎo)入到仿真軟件中并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)域劃分;S3、命名并設(shè)置流體域,并導(dǎo)出;S4、將三維模型文件導(dǎo)入網(wǎng)格生成工具,進(jìn)行網(wǎng)格劃分;S5、建立旋轉(zhuǎn)區(qū)域模型,設(shè)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于監(jiān)督微調(diào)和大模型的編制折舊攤銷表生成方法,屬于表格生成技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:S1:對(duì)歷史工程文檔中的工程造價(jià)信息提取問題,通過有監(jiān)督訓(xùn)練微調(diào)大模型;S2:使用訓(xùn)練好的大模型從輸入文檔中自動(dòng)提取目標(biāo)參數(shù);S3:根據(jù)目標(biāo)參...
      • 本發(fā)明涉及BOM數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于AI模型的協(xié)同式BOM數(shù)據(jù)分析校驗(yàn)系統(tǒng)及方法,其中基于AI模型的協(xié)同式BOM數(shù)據(jù)分析校驗(yàn)系統(tǒng),包括智能文檔感知與結(jié)構(gòu)解析模塊,所述智能文檔感知與結(jié)構(gòu)解析模塊對(duì)清單文件監(jiān)聽識(shí)別,并輸出轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于用戶反饋的短信內(nèi)容AI迭代方法及系統(tǒng),方法包括:分析用戶當(dāng)前輸入短信與歷史記錄的關(guān)鍵詞分散度和引用內(nèi)容偏移,結(jié)合時(shí)間戳判斷對(duì)話中斷情況,動(dòng)態(tài)調(diào)整主題邊界和信息衰減權(quán)重;采用加權(quán)排序算法優(yōu)化歷史引用序列,計(jì)算語義相似度并動(dòng)態(tài)...
      • 本申請(qǐng)涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種郵件附件的譯文預(yù)覽方法及裝置。該方法響應(yīng)于用戶在預(yù)覽界面對(duì)郵件附件的翻譯預(yù)覽操作,提取郵件附件的附件數(shù)據(jù);基于附件數(shù)據(jù),確定當(dāng)前預(yù)覽層級(jí);采用當(dāng)前預(yù)覽層級(jí)對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)內(nèi)容提取算法,在郵件附件中提取待翻...
      • 本發(fā)明提出一種標(biāo)簽芯片的低功耗無線喚醒方法及裝置,所述標(biāo)簽芯片包括喚醒模塊,且所述標(biāo)簽芯片中預(yù)先存儲(chǔ)有統(tǒng)一標(biāo)識(shí)碼;所述方法包括步驟:在群體喚醒場(chǎng)景,通過發(fā)射機(jī)向至少一個(gè)處于休眠狀態(tài)的所述標(biāo)簽芯片發(fā)射統(tǒng)一信標(biāo)信號(hào);所述標(biāo)簽芯片通過所述喚醒模塊...
      • 本發(fā)明公開了一種個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的違章行為檢測(cè)方法,包括:利用違章行為訓(xùn)練樣本庫訓(xùn)練基礎(chǔ)特征提取模型,在服務(wù)端部署全局特征提取層,給每個(gè)客戶端分發(fā)基礎(chǔ)特征提取層并生成動(dòng)態(tài)任務(wù)描述;每個(gè)客戶端的基礎(chǔ)特征提取層通過本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并通過服務(wù)端下...
      • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的致密砂巖儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及地質(zhì)勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域,為解決現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法往往存在數(shù)據(jù)割裂以及模型靜態(tài)化的問題。包括:步驟S100、采集致密砂巖儲(chǔ)層評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),構(gòu)建本體知識(shí)庫,基于知識(shí)及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
      • 本申請(qǐng)涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)鄰域,尤其涉及一種風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測(cè)方法,方法包括:基于環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)給發(fā)電機(jī)進(jìn)行聚類,得到多個(gè)環(huán)境簇,所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括地形類別、海拔和有效發(fā)電矩陣,所述有效發(fā)電矩陣用于表征各風(fēng)場(chǎng)信息下發(fā)電機(jī)的發(fā)電能力;構(gòu)建各環(huán)境簇的預(yù)...
      • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)地勢(shì)決策領(lǐng)域,尤其涉及基于無人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)決策的地勢(shì)分析方法及系統(tǒng),包括:首先獲取待開采區(qū)域多種數(shù)據(jù),構(gòu)建三維地形可視化及種植模擬模型,配置農(nóng)作物種植屬性庫并模擬種植獲取得分;其次依據(jù)得分閾值篩選作物,滿足條件則二次規(guī)劃種植;需...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于圖像分析的作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及產(chǎn)量預(yù)測(cè)領(lǐng)域,通過無人機(jī)多光譜傳感器獲取農(nóng)田多視角遙感影像,并執(zhí)行空中三角測(cè)量與正射校正,獲得精確的外方位元素與正射影像。隨后,提取植被指數(shù)并結(jié)合實(shí)地測(cè)產(chǎn)數(shù)據(jù),構(gòu)建產(chǎn)量回歸模型,實(shí)現(xiàn)...
      • 本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的人流量動(dòng)態(tài)識(shí)別方法與系統(tǒng),涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,用于解決復(fù)雜環(huán)境下人流感知失真及遮擋追蹤中斷問題。首先,構(gòu)建環(huán)境干擾矩陣,根據(jù)雷達(dá)電磁衰減率、熱成像光照突變及壓電機(jī)械噪聲因子動(dòng)態(tài)分配傳感器權(quán)重;當(dāng)熱成像密度權(quán)重...
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