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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混凝土噴射回彈率優(yōu)化決策方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)首先采集并提取噴射撞擊聲發(fā)射信號(hào)中的時(shí)頻特征，同時(shí)采集混凝土噴射過程中的激光多普勒陣列測量數(shù)據(jù)，以獲取混凝土流速分布，接著對(duì)時(shí)頻特征與混凝土流速分布進(jìn)行多源融合處理，并提取回彈關(guān)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外延生長率計(jì)算方法及系統(tǒng)，其中方法包括：將不同外延生長工藝下的反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和預(yù)處理得到原始數(shù)據(jù)集，反射周期數(shù)映射模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行第一路權(quán)重調(diào)制和驗(yàn)證得到已訓(xùn)練的反射周期數(shù)映射模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)字印刷機(jī)的運(yùn)行監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集每個(gè)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)所有運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行聚類，得到每個(gè)聚類簇，獲取每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中數(shù)據(jù)分布的穩(wěn)定性；根據(jù)每個(gè)運(yùn)行參數(shù)所在的聚類簇中運(yùn)行參數(shù)之間的時(shí)間...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)時(shí)序分解的大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)有效信息提取方法、系統(tǒng)，首先獲取大壩單測點(diǎn)監(jiān)測時(shí)間序列；采用多種群Jaya算法自適應(yīng)優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的控制參數(shù)；利用優(yōu)化后的VMD對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行非遞歸分解，通過相關(guān)系數(shù)?能量熵復(fù)合指...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能稱重的餐飲服務(wù)信息處理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過提取各編號(hào)智慧秤稱重不同類型餐廳菜品的樣本數(shù)據(jù)信息建立數(shù)據(jù)庫，通過計(jì)算各編號(hào)智慧秤稱重各類型餐廳菜品的偏差風(fēng)險(xiǎn)凸顯表征值，從而快速地確定各編號(hào)智慧秤...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能家居事件分割及異常檢測方法，包括：獲取多個(gè)智能家居傳感器檢測到的多條時(shí)間序列數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理和編碼處理，得到多個(gè)原始特征向量；每個(gè)原始特征向量對(duì)應(yīng)一個(gè)事件，包括相應(yīng)的傳感器的設(shè)備碼、狀態(tài)特征和時(shí)間特征；對(duì)原始特征向量中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的時(shí)間序列異常檢測方法及系統(tǒng)，屬于時(shí)間序列異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)；對(duì)多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度卷積和分塊操作，獲得多個(gè)大小固定的特征塊；在時(shí)間序列中逐步為特征塊添加噪聲，建模時(shí)間序列的分布，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種動(dòng)態(tài)海纜參數(shù)的確定方法、裝置及電子設(shè)備，涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，其中的方法包括：獲取動(dòng)態(tài)海纜的初始形狀參數(shù)；基于歷史環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史漂浮式發(fā)電機(jī)組數(shù)據(jù)構(gòu)建包括海纜長度目標(biāo)函數(shù)以及形狀參數(shù)子模型的海纜參數(shù)確定模型，海纜參數(shù)確定模型包...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了超長重載氣浮地坪的耐溫防裂結(jié)構(gòu)建模方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)領(lǐng)域，通過初始地坪結(jié)構(gòu)層幾何結(jié)構(gòu)施加溫度邊界條件，能夠?qū)Φ仄旱母鱾€(gè)層級(jí)進(jìn)行有效建模，通過溫度?應(yīng)力?裂縫的級(jí)聯(lián)映射，真實(shí)地反映了地坪在實(shí)際溫度荷載作用下的損...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及船舶設(shè)計(jì)制造技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及到新型磷蝦船專用球鼻艏的設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。其主要技術(shù)方案是：獲取設(shè)計(jì)要求的多模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)文本進(jìn)行處理，生成待輸入條件矩陣；對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，生成待輸入掩碼矩陣；對(duì)音頻進(jìn)行處理，生成隨機(jī)生成的純?cè)刖仃嚕?..
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種配電箱標(biāo)注的生成方法及其相關(guān)裝置，包括：識(shí)別目標(biāo)圖紙中的目標(biāo)房間和配電箱，目標(biāo)房間中包括至少一個(gè)配電箱；基于目標(biāo)房間中配電箱的目標(biāo)數(shù)量、配電箱的目標(biāo)點(diǎn)和預(yù)設(shè)的引線類型，確定配電箱的引線的引線信息，引線類型包括正交引線類型和非正...
								
        
							
        
							
						
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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；將車身簡化為殼單元；將懸架系統(tǒng)中的所有桿件簡化為線體單元，將懸架桿件的安裝軸簡化為線體單元，將安裝耳件簡化為殼...
								
        
							
        
							
						
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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)至語言模型輸出...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于近場耦合的RFID標(biāo)簽配對(duì)方法及裝置，該方法通過配置標(biāo)志位存儲(chǔ)單元中的標(biāo)志位來設(shè)定RFID標(biāo)簽為主標(biāo)簽或從標(biāo)簽，通過主、從標(biāo)簽的近場耦合通信實(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)明無需預(yù)定義基函數(shù)庫，以自然語言融入物理先驗(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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