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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于圖像分析的作物產(chǎn)量預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及產(chǎn)量預(yù)測領(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)地測產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建產(chǎn)量回歸模型，實(shí)現(xiàn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)地勢決策領(lǐng)域，尤其涉及基于無人機(jī)遙感監(jiān)測決策的地勢分析方法及系統(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)鄰域，尤其涉及一種風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測方法，方法包括：基于環(huán)境數(shù)據(jù)對給發(fā)電機(jī)進(jìn)行聚類，得到多個環(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)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的致密砂巖儲層評價方法及系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，涉及地質(zhì)勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，為解決現(xiàn)有的評價方法往往存在數(shù)據(jù)割裂以及模型靜態(tài)化的問題。包括：步驟S100、采集致密砂巖儲層評價數(shù)據(jù)，構(gòu)建本體知識庫，基于知識及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的違章行為檢測方法，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，給每個客戶端分發(fā)基礎(chǔ)特征提取層并生成動態(tài)任務(wù)描述；每個客戶端的基礎(chǔ)特征提取層通過本地數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并通過服務(wù)端下...
								
        
							
        
							
						
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								      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)先存儲有統(tǒng)一標(biāo)識碼；所述方法包括步驟：在群體喚醒場景，通過發(fā)射機(jī)向至少一個處于休眠狀態(tài)的所述標(biāo)簽芯片發(fā)射統(tǒng)一信標(biāo)信號；所述標(biāo)簽芯片通過所述喚醒模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請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；采用當(dāng)前預(yù)覽層級對應(yīng)的預(yù)設(shè)內(nèi)容提取算法，在郵件附件中提取待翻...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請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)合時間戳判斷對話中斷情況，動態(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，計算語義相似度并動態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      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)解析模塊對清單文件監(jiān)聽識別，并輸出轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格...
								
        
							
        
							
						
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								      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：對歷史工程文檔中的工程造價信息提取問題，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提取目標(biāo)參數(shù)；S3：根據(jù)目標(biāo)參...
								
        
							
        
							
						
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								      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)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于磁流體動力學(xué)的風(fēng)扇葉片雷電附著仿真預(yù)測方法及系統(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種預(yù)報區(qū)域的風(fēng)暴潮漫灘預(yù)報方法及裝置，所述預(yù)報方法包括：獲取預(yù)報區(qū)域的臺風(fēng)預(yù)報數(shù)據(jù)和風(fēng)暴潮預(yù)報數(shù)據(jù)；對所述臺風(fēng)預(yù)報數(shù)據(jù)和風(fēng)暴潮預(yù)報數(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，在所述預(yù)設(shè)平臺中的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中檢索...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)策略優(yōu)化和長序列動態(tài)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的分布式儲能設(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：獲取分布式儲能設(shè)備數(shù)據(jù)，構(gòu)建分布式儲能設(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，利用物理時序約束評估...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種海洋風(fēng)電水下噪聲監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于海洋環(huán)境監(jiān)測、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)字孿生模型對系統(tǒng)與環(huán)境的未來狀態(tài)進(jìn)行推演，生成預(yù)測性狀態(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...
								
        
							
        
							
						
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								      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權(quán)重；結(jié)合每組宏粒子的相對權(quán)重對每組宏粒子進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及模型設(shè)計技術(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)計模型；基于五金配件三維設(shè)計模型進(jìn)行工藝敏感性集成評估，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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種通訊進(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，該方法獲取多個計算進(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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種散熱模組的裝配誤差處理方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：通過以預(yù)先確定的理論裝配位姿數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，預(yù)測散熱模組與目標(biāo)電路板上的發(fā)熱組件之間的相對位置形變量；根據(jù)相對位置形變量和基于理論裝配位姿數(shù)據(jù)和實(shí)際裝配位姿數(shù)據(jù)確定出的...
								
        
							
        
							
						
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