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      • 本發(fā)明公開了一種減振降噪超結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,包括如下步驟:S1、獲取基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的基本參數(shù)和設(shè)計(jì)輸入信息;S2、計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)原始的波動(dòng)力學(xué)特性,得到基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的基本波動(dòng)形態(tài);S3、引入附加質(zhì)量代價(jià)作為約束條件,更新計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的波動(dòng)力學(xué)特性,得到多個(gè)...
      • 本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的地下管網(wǎng)施工圖生成與校驗(yàn)方法及系統(tǒng),本發(fā)明涉及施工圖校驗(yàn)分析技術(shù)領(lǐng)域,解決了校驗(yàn)過程中,對(duì)管網(wǎng)元素完整性和空間沖突的檢測不夠全面、高效的技術(shù)問題,本發(fā)明通過將提取的管網(wǎng)元素?cái)?shù)據(jù)與原始設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐元素對(duì)比,從元素類...
      • 本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種燃料電池測試架設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),包括以下步驟,獲取測試架構(gòu)件在典型使用周期的使用記錄,提取每個(gè)區(qū)域熱負(fù)載節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)溫度值、熱通量密度值和單位面積散熱功率值,計(jì)算每個(gè)區(qū)域的熱負(fù)載等級(jí)值,進(jìn)行熱負(fù)載區(qū)域分類,...
      • 本發(fā)明公開一種基于TESAformer的軸承剩余壽命預(yù)測方法,從原始振動(dòng)信號(hào)中提取時(shí)頻特征,并使用格拉姆角場特征結(jié)構(gòu)相似性方法進(jìn)行特征篩選,篩選后特征輸入基于信息增益的時(shí)間序列趨勢分割算法對(duì)軸承的退化階段進(jìn)行劃分,對(duì)不同退化階段使用不同的懲...
      • 本發(fā)明為基于多場景數(shù)據(jù)平衡的自動(dòng)駕駛大模型訓(xùn)練優(yōu)化方法。包括如下步驟:(1)構(gòu)建實(shí)車高速行駛場景庫;(2)構(gòu)建視覺語言自動(dòng)駕駛大模型,基于實(shí)車高速行駛場景庫,采用迭代式訓(xùn)練框架訓(xùn)練,設(shè)計(jì)多任務(wù)聯(lián)合損失函數(shù)及權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整策略,實(shí)現(xiàn)多任務(wù)目標(biāo)...
      • 本發(fā)明公開了復(fù)合新能源電力現(xiàn)貨交易輔助決策系統(tǒng)及方法,屬于電力交易技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于持續(xù)收集風(fēng)速實(shí)時(shí)監(jiān)測值、太陽輻照度測量數(shù)據(jù)、電力現(xiàn)貨市場動(dòng)態(tài)電價(jià)信息、歷史交易記錄及儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)與充放電能力數(shù)據(jù);預(yù)測優(yōu)化模塊,連...
      • 本發(fā)明公開了一種交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及交通基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域,包括依次連接的動(dòng)態(tài)時(shí)空網(wǎng)格編碼引擎、多模態(tài)特征向量融合引擎、雙重驗(yàn)證模塊及自進(jìn)化反饋模塊。該交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),通過動(dòng)...
      • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化倉儲(chǔ)智能調(diào)度系統(tǒng)及方法,該方法確定倉儲(chǔ)設(shè)備在目標(biāo)調(diào)度場景下的參數(shù)范圍,設(shè)置不同調(diào)度參數(shù)并讓設(shè)備據(jù)此調(diào)度倉儲(chǔ)任務(wù);然后采集不同參數(shù)下倉儲(chǔ)任務(wù)中物品的位置信息,生成倉儲(chǔ)空間狀態(tài)分布圖,同時(shí)采集...
      • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于電力設(shè)備的云端協(xié)同數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)及方法,涉及云端數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,通過云端采集電力設(shè)備數(shù)據(jù),將采集的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,得到運(yùn)行特征,云端下達(dá)指令后,統(tǒng)一記錄電力設(shè)備同一運(yùn)行特征,根據(jù)運(yùn)行特征的差異進(jìn)行初步報(bào)警,調(diào)用歷史特征...
      • 本發(fā)明公開了基于復(fù)合鏈?zhǔn)綖?zāi)害演化機(jī)制的林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,涉及林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域,通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,包括遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和災(zāi)害損失數(shù)據(jù),對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈?zhǔn)教卣鲌鰳?gòu)建,得到災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量,基于災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量...
      • 本發(fā)明公開了一種戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),包含信息存儲(chǔ)模塊、權(quán)重確定模塊和安全評(píng)價(jià)模塊;通過構(gòu)建戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,劃分動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo),對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán),分別計(jì)算動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo)的評(píng)分值,引入...
      • 本申請(qǐng)公開了基于數(shù)據(jù)監(jiān)測的巷道變形影響因素分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,基于開采設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和支護(hù)結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估;基于開采巷道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰近巷道影響性評(píng)估;基于巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果和鄰近巷道影響性評(píng)估結(jié)果進(jìn)行...
      • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能的兒童教育質(zhì)量分析方法及系統(tǒng),本發(fā)明基于兒童的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析結(jié)果以及兒童課程對(duì)應(yīng)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行教育質(zhì)量的評(píng)估,在基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析中,綜合考慮對(duì)應(yīng)學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的得分情況以及...
      • 本發(fā)明涉及任務(wù)協(xié)調(diào)執(zhí)行技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于康養(yǎng)陪護(hù)機(jī)器人的多任務(wù)智能協(xié)調(diào)執(zhí)行方法及系統(tǒng),包括以下步驟:步驟1,采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù),并整合生成多模態(tài)融合特征向量;步驟2,識(shí)別得到目標(biāo)事件對(duì)象,并聚類得到情境?情緒簇;步驟3,對(duì)目標(biāo)事件對(duì)象...
      • 本申請(qǐng)公開了一種針對(duì)完成指定微創(chuàng)手術(shù)動(dòng)作能力的量化方法,涉及手術(shù)技能評(píng)估領(lǐng)域,包括:將指定動(dòng)作對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)路徑和M條訓(xùn)練路徑進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算各條訓(xùn)練路徑中所有路徑點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)路徑中對(duì)應(yīng)路徑點(diǎn)間的距離,并按照從大到小進(jìn)行排序得到第...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人像攝影圖像仿色方法和系統(tǒng),基于特征交叉注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行原始圖像和參考圖像的特征交叉注意力編碼,對(duì)于具備高分辨率的人像攝影圖像,能夠高效的實(shí)現(xiàn)特征編碼;同時(shí),利用語義分割圖輔助解決細(xì)粒度元素風(fēng)格映射問題,使模型...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N雙空間聯(lián)合擴(kuò)散的通用圖像恢復(fù)方法及系統(tǒng),用于解決現(xiàn)有圖像恢復(fù)方法在不同退化模式情況下難以實(shí)現(xiàn)圖像全面恢復(fù)的問題。方法步驟為:構(gòu)建以退化圖像為輸入、真值圖像為輸出的雙空間擴(kuò)散模型DSDM;利用圖像數(shù)據(jù)集對(duì)DSDM模型進(jìn)行訓(xùn)練;通...
      • 本發(fā)明公開了一種基于視覺提示和視覺大模型的客車部件故障檢測方法及系統(tǒng),其中方法包括:針對(duì)每一種類型的零部件樣本圖像集,對(duì)每幅樣本圖像中的目標(biāo)進(jìn)行位置標(biāo)注,然后拼接成全景圖像,并生成掩碼圖像;通過異常描述文本對(duì)每一種類型的零部件的異常類型及各...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種腦靜脈血栓患者的多平面顱腦CT重建方法,包括:獲取患者CT掃描的每層平面的CT圖像的閉合區(qū)域;根據(jù)每張CT圖像的每個(gè)閉合區(qū)域的形狀分布和灰度分布得到每層平面的待分析區(qū)域;根據(jù)每層平面的待分析區(qū)域和相鄰...
      • 本發(fā)明公開了基于中子成像技術(shù)的稀疏視圖NCT三維圖像重建方法,涉及中子成像技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于中子計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng),中子計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng)包括射線生成子系統(tǒng)和中子成像子系統(tǒng),所述方法包括:射線生成子系統(tǒng)生成目標(biāo)射線;中子成像子系統(tǒng)基于目標(biāo)射線,獲取二...
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