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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本申請涉及一種基于AI技術(shù)的配網(wǎng)拓?fù)淙案兄椒ā⑾到y(tǒng)及介質(zhì)，方法包括采集并融合配網(wǎng)同源系統(tǒng)中的線路公共信息模型CIM模型文件與設(shè)備臺賬信息；對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析與字段校正；提取主饋線路徑，并劃分主線分段，同時標(biāo)識關(guān)鍵控制開關(guān)位置和分段界...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用于植物建模分析技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于離散元法的成熟期柔性小麥麥穗建模方法，包括以下步驟：分析待建模品種的若干成熟期小麥麥穗的幾何形態(tài)和特征尺寸參數(shù)；確定小麥麥穗模型的幾何參數(shù)以及填充球排列方式；計算得到填充球的坐標(biāo)；對填充球進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器的防護(hù)方法，包括：S1.將存儲服務(wù)器的存儲空間劃分為第一存儲空間和第二存儲空間；S2.在第一存儲空間中對有用數(shù)據(jù)進(jìn)行正常保存，在第二存儲空間中用隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行填充；S3.存儲服務(wù)器將第一存儲空間中的有用數(shù)據(jù)劃分為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測與健康管理方法，包括：獲取工業(yè)設(shè)備的多源傳感數(shù)據(jù)，進(jìn)行信號解耦分析，獲得解耦特征譜；進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換與調(diào)制解析，形成多維特征譜系；分析多維特征譜系的模態(tài)相關(guān)性，獲得故障特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于不確定度估計的多模態(tài)大模型優(yōu)化對齊方法及系統(tǒng)，所述方法包括：（1）數(shù)據(jù)整體不確定度估計：計算訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中所有四元組的整體不確定度；（2）批量不確定度度量：對于給定批量樣本中的每個個體，計算其不確定度，并通過動態(tài)選擇機(jī)制剔除異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)交叉驗(yàn)證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，涉及水文監(jiān)測領(lǐng)域，包括S1、采集時間窗口內(nèi)的雷達(dá)數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V，分別計算獲取雷達(dá)數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對偏差MAD；S2、構(gòu)建離群點(diǎn)比例的權(quán)重計算模型，獲取數(shù)據(jù)的可靠性權(quán)重W...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測方法，同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測裝置，屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：基于編碼器對感知硬件數(shù)據(jù)壓縮，獲取對應(yīng)的低維潛在表示；根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量，建立感知硬件數(shù)據(jù)模型；引入感知...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學(xué)習(xí)的飛行器旋渦識別訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取目標(biāo)飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)；將非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為笛卡爾網(wǎng)格速度場；通過旋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及屬于故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于圖融合與多階段學(xué)習(xí)的閃速爐故障預(yù)測方法，包括：建立靜態(tài)圖和動態(tài)圖，根據(jù)靜態(tài)圖和動態(tài)圖，描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強(qiáng)度和動態(tài)變化，獲取時空特征；將時空特征輸入Transformer編碼模型，獲取預(yù)測數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的多模態(tài)音視頻體驗(yàn)質(zhì)量評價系統(tǒng)，包括：音視頻素材處理模塊、主觀質(zhì)量評分標(biāo)注模塊和模型訓(xùn)練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質(zhì)量評分標(biāo)注及模型訓(xùn)練三大模塊協(xié)同工作，解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評價模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種電磁背景噪聲的動態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括：對電磁背景噪聲進(jìn)行初始化，給每個頻點(diǎn)初始化兩個模態(tài)；每個模態(tài)包括：均值、方差以及熱度；根據(jù)預(yù)設(shè)周期采集電磁背景噪聲，當(dāng)獲取到電磁背景幅度值后，根據(jù)每個頻點(diǎn)的幅度...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及能源數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風(fēng)光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置，其中，方法包括：建立一種規(guī)則插值模型，針對新能源風(fēng)電與光伏系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行插值補(bǔ)充；建立基于拓?fù)涓兄植靠赡孀⒁饬C(jī)制的數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風(fēng)險預(yù)警方法，其通過時序分解模塊將多變量時序數(shù)據(jù)拆解為趨勢項(xiàng)和季節(jié)項(xiàng)，通過對其在頻域空間中具有內(nèi)在相似性的通道進(jìn)行聚類，采用帶有路由機(jī)制的交叉注意力模塊，實(shí)現(xiàn)聚類內(nèi)與聚類間的通道交互...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預(yù)測方法、裝置和電子設(shè)備，屬于配電終端智能運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取配電終端的待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)；將所述待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型，得到所述配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變壓器設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及電力設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括整合變壓器設(shè)備的各類運(yùn)行故障案例，構(gòu)建初始問答對樣本集并輸入預(yù)設(shè)大模型中進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中引入預(yù)設(shè)的動態(tài)知識抽取器對初始問答對樣本集進(jìn)行文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預(yù)測控制系統(tǒng)及方法，涉及工業(yè)自動化控制技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過對退火爐的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而獲取目標(biāo)時間；以獲取的目標(biāo)時間為基準(zhǔn)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，計算水垢厚度閾值和磨損特征值，進(jìn)而計算得到故障程度閾...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于核密度的無權(quán)重健康度評估方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取設(shè)備健康度評分指標(biāo)數(shù)據(jù)，并對設(shè)備健康度評分指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度適用性分析，以確定指標(biāo)綜合評分適配樣本；對標(biāo)準(zhǔn)核密度估計函數(shù)進(jìn)行邊界修正，以得到核密...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高熵合金力學(xué)性能預(yù)測模型的構(gòu)建方法，包括：構(gòu)建高熵合金模型集，包括定義高熵合金組份的比例分配，確定組份結(jié)構(gòu)，一組組份結(jié)構(gòu)對應(yīng)一個高熵合金模型；對高熵合金模型進(jìn)行力場參數(shù)設(shè)置穩(wěn)定構(gòu)型；通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學(xué)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的MBOM物料消耗指標(biāo)監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，屬于航空智能制造的技術(shù)領(lǐng)域，獲取MBOM物料消耗數(shù)據(jù)，按物料類型對消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并結(jié)合時間段基于責(zé)任單位劃分，形成消耗數(shù)據(jù)集。基于消耗數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到線性回歸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務(wù)自動化處置方法及相關(guān)裝置，本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)處置領(lǐng)域，方法包括：基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)所存儲的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)知識圖譜；基于輸入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史請求信息和與歷史請求信息對應(yīng)的語義特征構(gòu)建訓(xùn)練集，對大語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到...
								
        
							
        
							
						
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