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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域， 具體涉及海上風(fēng)電場(chǎng)多機(jī)型布放選型和布局同步優(yōu)化方法及裝置。本發(fā)明中， 通過確定備選機(jī)型以及備選機(jī)型的參數(shù)和尾流數(shù)據(jù)， 能夠在布局過程中考慮多種機(jī)型同時(shí)選擇， 并針對(duì)不同機(jī)型進(jìn)行差異化尾流計(jì)算， 同時(shí)以待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種珠寶首飾3D模型設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)， 包括：獲取歷史珠寶首飾設(shè)計(jì)全模態(tài)數(shù)據(jù)；利用計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)所述全模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征提取與關(guān)聯(lián)標(biāo)注， 以構(gòu)建三維特征矩陣；根據(jù)所述三維特征矩陣， 通過跨模態(tài)結(jié)構(gòu)化標(biāo)注， 以構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于金融資產(chǎn)配置技術(shù)領(lǐng)域， 公開基于智能分析的銀保領(lǐng)域金融資產(chǎn)配置方法及系統(tǒng)， 該方法包括：獲取歷史交易數(shù)據(jù)， 對(duì)歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 并利用熵值法進(jìn)行交易行為評(píng)估， 得到行為評(píng)估數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)先獲取的資產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 并利用動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融科技與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域， 公開了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的跨市場(chǎng)套利機(jī)會(huì)挖掘系統(tǒng)， 包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：獲取并標(biāo)準(zhǔn)化多源數(shù)據(jù)；時(shí)空自適應(yīng)張量構(gòu)建：將數(shù)據(jù)組織為統(tǒng)一時(shí)空張量；多尺度張量分解：在多尺度上分解張量以提取市場(chǎng)模式；動(dòng)態(tài)權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供對(duì)數(shù)螺旋線仿真參數(shù)分析方法， 屬于仿真參數(shù)分析技術(shù)領(lǐng)域， 所述方法包括如下步驟：設(shè)置參數(shù)， 并構(gòu)建數(shù)學(xué)參數(shù)自動(dòng)輸入模型， 設(shè)置多參數(shù)敏感性分析模塊進(jìn)行參數(shù)分析， 設(shè)置多物理場(chǎng)耦合仿真模塊進(jìn)行物理場(chǎng)耦合仿真， 把對(duì)數(shù)螺旋線仿真參數(shù)優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域， 提供一種基于神經(jīng)算子與多目標(biāo)遷移學(xué)習(xí)的跨域流場(chǎng)預(yù)測(cè)方法， 通過建立多輸入輸出通用神經(jīng)算子變換器和多目標(biāo)域遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合， 通過步驟S1～S5， 多模態(tài)輸入編碼并進(jìn)行傅里葉譜嵌入， 經(jīng)過編碼和嵌入后， 物理域的輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的鋼筋間距檢測(cè)方法及系統(tǒng)， 結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 可實(shí)現(xiàn)建筑工業(yè)生產(chǎn)和工程建設(shè)施工中的鋼筋間距檢測(cè)， 方法包括：收集鋼筋圖片， 標(biāo)注圖片制作數(shù)據(jù)集， 利用制作完成的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)字模型與圖像增強(qiáng)技術(shù)的機(jī)場(chǎng)語(yǔ)義分割方法， 包括以下步驟：步驟1、構(gòu)建飛機(jī)三維數(shù)字模型；步驟2、定義感興趣區(qū)域：使用目標(biāo)檢測(cè)算法自動(dòng)檢測(cè)并定位圖像中的飛機(jī)， 生成定義ROI區(qū)域；步驟3、3D模型投影與匹配， 輸出飛機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市用戶用水異常檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)， 采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶拓?fù)鋱D中以目標(biāo)用戶節(jié)點(diǎn)為中心的K鄰域的圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖卷積處理， 得到鄰域特征， 基于鄰域特征預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶的用水異常檢測(cè)結(jié)果， 通過圖卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的多維度電力負(fù)荷預(yù)測(cè)自適應(yīng)問答推薦系統(tǒng)及方法， 包括知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊、問題分解模塊、主觀標(biāo)簽生成模塊和答案優(yōu)化模塊。首先構(gòu)建電力領(lǐng)域知識(shí)圖譜統(tǒng)一表示異構(gòu)數(shù)據(jù)；其次將用戶問題分解為子問題并降維；再識(shí)別主觀因素標(biāo)簽，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及集電線路施工路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域， 尤其是涉及一種集電線路施工路徑優(yōu)化方法， 其包括讀取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并預(yù)處理、調(diào)用改進(jìn)型圖論算法生成初始路徑候選集合、基于自適應(yīng)權(quán)重分配模型篩選優(yōu)化路徑、利用動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊修正路徑， 并輸出最終規(guī)劃方案。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的惡劣天氣電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法及系統(tǒng)， 方法包括：通過采集目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多源氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)， 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與時(shí)空校準(zhǔn)， 利用知識(shí)圖譜技術(shù)融合氣象數(shù)據(jù)和電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)， 生成物理風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)子圖與連鎖風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)子圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源大數(shù)據(jù)的輸電通道外破風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)動(dòng)態(tài)評(píng)估方法及設(shè)備、裝置， 通過目標(biāo)檢測(cè)算法提取輸電通道的外破圖斑， 結(jié)合各外破圖斑的形態(tài)學(xué)特征及光譜特征進(jìn)行各外破類型的識(shí)別和分類， 梳理各外破類型風(fēng)險(xiǎn)的影響因素， 將外破類型、外破面積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種面向配電臺(tái)區(qū)的輕量級(jí)人工智能算法編排構(gòu)建方法， 包括以下步驟；步驟S1、分析提取典型的臺(tái)區(qū)場(chǎng)景， 總結(jié)場(chǎng)景的協(xié)同管控和區(qū)域自治應(yīng)用需求， 建立場(chǎng)景與應(yīng)用需求的映射關(guān)系；步驟S2、針對(duì)不同的應(yīng)用需求場(chǎng)景， 將人工智能算法分解成針...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力作業(yè)動(dòng)作檢測(cè)域泛化技術(shù)領(lǐng)域， 公開了一種電力作業(yè)動(dòng)作檢測(cè)域泛化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)， 方法包括：收集不同域的視頻樣本， 提取其語(yǔ)義特征， 生成時(shí)空特征向量；訓(xùn)練域轉(zhuǎn)換器和域風(fēng)格映射模塊， 使用這些向量；建立域風(fēng)格表示基向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品， 該方法包括：獲取通過Sturm?Liouville方程對(duì)目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行建模時(shí)所需的建模參數(shù)， 目標(biāo)任務(wù)包括彈性模態(tài)分析任務(wù)、熱傳導(dǎo)分析任務(wù)、電磁波傳播特性分析任務(wù)和粒子態(tài)分析任務(wù)中至少一項(xiàng)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種混合電推進(jìn)飛機(jī)的電推進(jìn)參數(shù)優(yōu)化方法， 包括：將全飛行過程離散化為多時(shí)間區(qū)間；構(gòu)建包括供電單元、飛行動(dòng)力學(xué)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)及電推進(jìn)裝置的能耗計(jì)算模型；定義以全局燃油消耗為目標(biāo)的優(yōu)化問題；采用全局優(yōu)化算法求解。本發(fā)明能同步計(jì)算最優(yōu)供電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種模塊化軸向磁通永磁同步風(fēng)力發(fā)電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法， 屬于風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域。該發(fā)電機(jī)包括定子和轉(zhuǎn)子；以轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)、轉(zhuǎn)矩密度為優(yōu)化目標(biāo)， 以定子槽深度、轉(zhuǎn)子永磁體厚度、轉(zhuǎn)子永磁體極弧系數(shù)為待優(yōu)化設(shè)計(jì)變量；確定各設(shè)計(jì)變量的約束條件， 進(jìn)行拉...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及市政配水管網(wǎng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、方法及電子設(shè)備， 涉及市政工程技術(shù)的技術(shù)領(lǐng)域， 其市政配水管網(wǎng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、狀態(tài)識(shí)別模塊、異常檢測(cè)模塊、智能調(diào)度模塊， 所述深度學(xué)習(xí)算法為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)， 所述長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向累積型數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的多云作業(yè)調(diào)度方法， 主要由五個(gè)步驟組成：初始化、馬爾可夫決策過程建模、CDP?SS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建、CDP?SS模型訓(xùn)練、累積型數(shù)據(jù)處理應(yīng)用作業(yè)調(diào)度。本發(fā)明針對(duì)累積型數(shù)據(jù)處理應(yīng)用， 結(jié)合云環(huán)境和應(yīng)用數(shù)據(jù)信...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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