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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及一種軸流風機葉片的主動優(yōu)化設計方法，包括以下步驟：采用前緣半徑等7個參數(shù)定義葉型構(gòu)造線，基于NURBS曲線控制點參數(shù)化表征二維葉型幾何特征；構(gòu)建二維葉型與三維風機坐標系，通過矩陣變換實現(xiàn)控制點坐標映射；基于拉丁超立方采樣獲取初始樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車起重機人員入侵監(jiān)測方法和裝置，屬于工程機械安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：同步采集包含行人信息的RGB圖像、視差圖以及三維點云數(shù)據(jù)，并進行時空配準并預處理后建立訓練集；構(gòu)建汽車起重機人員入侵監(jiān)測模型，包括特征提取模塊、吊...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于多級降噪與自適應峰篩選的混合去噪分析方法，屬于法醫(yī)生物信息與DNA分析領(lǐng)域，所述方法包括去噪步驟、偽峰篩除步驟以及峰值評分與匹配步驟；去噪步驟用以對原始STR峰高信號進行小波閾值降噪處理，以產(chǎn)生經(jīng)去噪的峰信號矩陣；偽峰篩除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的城市環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測方法，用于預測未來6小時的大氣污染指數(shù)API；該方法采集PM2.5、PM10、SO?、NO?、O?、CO六種污染物濃度數(shù)據(jù)，構(gòu)建包括雙層時序特征提取網(wǎng)絡和污染指數(shù)預測網(wǎng)絡的深度學習模型；雙層時序...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N材料本構(gòu)參數(shù)的反演方法，可以應用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該材料本構(gòu)參數(shù)的反演方法包括：獲取單次納米壓痕測試中待測材料的彈性模量和實測載荷深度曲線；對實測載荷深度曲線進行外推平移預處理，以得到等效理想曲線；對等效理想曲線進行特征化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N手指軌跡分析的操作類型識別方法、裝置、設備及介質(zhì)，適用于投影觸控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對原始圖像序列進行手指關(guān)鍵點提取獲得目標手指坐標序列，并對目標手指坐標序列進行卡爾曼濾波處理生成目標手指軌跡數(shù)據(jù)，對目標手指軌跡數(shù)據(jù)進行運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及橋梁施工技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種橋墩預埋直角牛腿支架設計方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取橋梁施工區(qū)域的地質(zhì)參數(shù)，并將地質(zhì)參數(shù)映射為橋墩位點的荷載折減系數(shù)；計算直角牛腿設計荷載，并同步生成貝雷盤扣的參數(shù)化模型，輸出集成盤扣結(jié)構(gòu)的初始牛腿模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超大跨度網(wǎng)架變形監(jiān)測方法，屬于變形監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過在風洞試驗段超大跨度網(wǎng)架關(guān)鍵桿件上安裝形狀傳感器，建立適用于風洞環(huán)境的雙光柵差分補償系統(tǒng)消除高速氣流、溫度沖擊和壓力波動引起的波長漂移，采用波分復用技術(shù)進行抗干擾信號采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設備巡檢數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種結(jié)合多階段漸進式多模態(tài)蒸餾機制的Grounding?DINO模型加速方法。本發(fā)明通過“構(gòu)建數(shù)據(jù)集→輕量級模型設計→三階段漸進式多模態(tài)蒸餾→部署優(yōu)化”全流程，系統(tǒng)性解決電力巡檢核心痛點。先...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N電力運行方式智能提取方法及裝置，包括：根據(jù)目標電力系統(tǒng)的邊界條件，對目標電力系統(tǒng)的運行方式進行模擬，得到與機組出力、線路潮流及負荷相關(guān)的初始運行數(shù)據(jù)；對初始運行數(shù)據(jù)執(zhí)行多維數(shù)據(jù)分析與場景化降維處理，得到用于定量分析的運行模式分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于用戶畫像的故事自動生成方法及系統(tǒng)，涉及用戶畫像建模技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集用戶實時交互數(shù)據(jù)，結(jié)合RAKE算法生成候選關(guān)鍵詞集，計算VAD情感向量，基于候選關(guān)鍵詞集和VAD情感向量生成情感共振關(guān)鍵詞集；基于情感共振關(guān)鍵詞集生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于踏板數(shù)據(jù)與人臉表情多模態(tài)的異常駕駛識別方法，過程如下：步驟1、采集車輛駕駛數(shù)據(jù)、人臉視頻數(shù)據(jù)，并標注出真實人臉異常表情標簽，得到多個原始多模態(tài)樣本構(gòu)成的原始多模態(tài)數(shù)據(jù)；步驟2、基于原始多模態(tài)數(shù)據(jù)集訓練得到原始異常駕駛模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于行為識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人體行為識別方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的模型在學習新行為的同時，對原有行為的識別性能顯著下降的技術(shù)問題。包括：將舊行為識別模型劃分為共享特征提取器和可更新分類器層，并對共享特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于行為模型的家禽采食飲水行為檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取序列圖像數(shù)據(jù)，輸入SEEC?YOLOv5s模型提取特征圖譜；劃分感興趣區(qū)域，篩選候選區(qū)域特征；用最大類間方差算法分割區(qū)域；提取頭部運動軌跡等行為參數(shù)；與特征庫匹配判定行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及機器學習領(lǐng)域，具體而言，涉及一種模型訓練系統(tǒng)，旨在實現(xiàn)模型訓練的集中配置，高效管理。所述系統(tǒng)包括：配置管理模塊，用于管理所述模型訓練系統(tǒng)中的配置信息；數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從所述配置管理模塊中獲取數(shù)據(jù)庫連接信息，根據(jù)所述數(shù)據(jù)庫連接信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于Kriging代理模型輔助的齒輪減速器穩(wěn)健優(yōu)化設計方法，構(gòu)建目標和約束的Kriging代理模型，獲取目標和約束的預測均值及預測方差；根據(jù)可行性概率策略或最大約束期望改進準則實現(xiàn)樣本填充；循環(huán)迭代更新樣本庫，直至達到最大迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種施工進度與資源協(xié)同的預測數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)產(chǎn)品, 包括：構(gòu)建BIM知識圖譜；實時監(jiān)控實時動態(tài)數(shù)據(jù)，若識別到存在偏離施工計劃的風險事件，生成多維風險預測向量；構(gòu)建多目標優(yōu)化模型，求解生成協(xié)同優(yōu)化策略；執(zhí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑工程規(guī)劃領(lǐng)域，提供了一種基于CIM的建筑退讓距離審查方法，針對城市信息模型CIM審查中的建筑退讓道路紅線單項審查任務，通過計算建筑與道路的最短距離，與理論最小退讓距離進行比較，并通過構(gòu)建二三維協(xié)同審查機制，實現(xiàn)建筑輪廓與道路紅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于生成式遷移學習的多品類工業(yè)質(zhì)檢方法，所述方法包括：在多品類工業(yè)質(zhì)檢服務平臺中部署檢測模型，然后利用相機對流水線工作臺上的待檢測產(chǎn)品進行拍照獲取得到的待檢測產(chǎn)品樣本數(shù)據(jù)，然后將待檢測產(chǎn)品樣本數(shù)據(jù)傳入工控機中，利用從多品類工...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種危大工程全流程安全管理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及建筑施工與工業(yè)安裝技術(shù)領(lǐng)域，本申請的方法包括：獲取危大工程的危險預測模型、三維模型數(shù)據(jù)、施工方案文本、實時傳感器數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場的全景視頻流；將所述三維模型數(shù)據(jù)與所述施工方案...
								
            
							
            
							
						
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