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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于一體化方法的吸力筒疲勞壽命評估方法、裝置及設(shè)備，可用于海洋工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：構(gòu)建海上風(fēng)電機組及支撐結(jié)構(gòu)的一體化整體模型；其中，海上風(fēng)電機組及支撐結(jié)構(gòu)包括風(fēng)機、塔筒、導(dǎo)管架、吸力筒和土體；對一體化整體模型進(jìn)行風(fēng)浪聯(lián)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種靜磁屏蔽箱的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，包括：構(gòu)建多層正方體疊層結(jié)構(gòu)的靜磁屏蔽箱；等體積變換處理，得到靜磁屏蔽箱第n層屏蔽層的等效球體半徑；根據(jù)屏蔽層的結(jié)構(gòu)參數(shù)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；建立靜磁屏蔽箱每層屏蔽層的厚度與對應(yīng)的等效球體屏蔽層的厚度之間的等...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種新型電力系統(tǒng)的設(shè)備清單構(gòu)建方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對多源的源網(wǎng)荷儲異構(gòu)數(shù)據(jù)執(zhí)行語義歸一化，形成標(biāo)準(zhǔn)化初始清單；動態(tài)配置四維量化指標(biāo)權(quán)重集，對初始清單加權(quán)篩選得到典型設(shè)備候選集；解析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光伏治沙環(huán)境植被種植技術(shù)領(lǐng)域，公開一種光伏治沙環(huán)境下植被種植優(yōu)先級推薦方法。本發(fā)明綜合考慮光伏遮擋影響與生態(tài)修復(fù)緊迫性，在二次補種時能準(zhǔn)確篩選出既不影響發(fā)電量又急需修復(fù)的區(qū)域。避免了二次補種時因區(qū)域選擇不當(dāng)導(dǎo)致的發(fā)電效率下降或生態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種揚塵污染源圖像增強處理方法及系統(tǒng)，具體如下：采集揚塵污染源圖像與環(huán)境參數(shù)，標(biāo)注揚塵區(qū)域和背景以構(gòu)建數(shù)據(jù)集；用多尺度高斯核卷積估計圖像光照、反射分量并融合得增強圖，再經(jīng)自適應(yīng)形態(tài)學(xué)操作強化輪廓，生成形態(tài)學(xué)增強圖像；通過隨機形變場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種針對漁業(yè)環(huán)境動態(tài)監(jiān)控的水體圖像強化方法，涉及圖像增強領(lǐng)域。本發(fā)明構(gòu)建了水體圖像增強模型，采用自適應(yīng)特征增強模塊，通過頻域特征學(xué)習(xí)與信息提取強化水體圖像關(guān)鍵區(qū)域的高頻信息，并結(jié)合非線性增強策略提升圖像質(zhì)量；引入細(xì)節(jié)恢復(fù)模塊，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于輕量級稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及機器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待處理的圖像數(shù)據(jù)；對圖像數(shù)據(jù)依次進(jìn)行隨機翻轉(zhuǎn)、隨機裁剪的數(shù)據(jù)增強及張量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，得到符合模型輸入要求的規(guī)范張量數(shù)據(jù)；將規(guī)范張量數(shù)據(jù)輸入至輕量級...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于災(zāi)害響應(yīng)的地物識別方法及其裝置、電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，該地物識別方法包括：獲取災(zāi)害地區(qū)的遙感影像，并對遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)遙感影像，對目標(biāo)遙感影像進(jìn)行標(biāo)注，生成初始標(biāo)簽圖，基于初始標(biāo)簽圖對預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種卷煙制絲線噴嘴霧化視頻圖像的處理及特征提取方法，涉及煙草制絲過程檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括采集卷煙制絲線噴嘴霧化過程的視頻圖像序列，該視頻圖像序列包括連續(xù)多幀霧化圖像。采用混合高斯模型提取視頻圖像序列中每一幀霧化圖像的前景目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于視覺模型的圖像含義解析場景一致性評估系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在光照變化、角度偏移和局部遮擋等復(fù)雜環(huán)境下識別穩(wěn)定性不足的問題。該系統(tǒng)包括：圖像輸入模塊，用于接收并預(yù)處理多張圖像；視覺大模型解析模塊，對預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種內(nèi)存訪問控制方法、裝置及電子設(shè)備，涉及內(nèi)存訪問管理技術(shù)領(lǐng)域，通過任務(wù)環(huán)形緩沖區(qū)控制器的環(huán)形緩沖區(qū)存儲管理待處理的新任務(wù)，實現(xiàn)了采用單級環(huán)形存儲結(jié)構(gòu)即可完成任務(wù)分配和并行處理，提高了資源的利用率且相比于FIFO的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提高了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圍龍屋建筑地理空間定位方法，步驟如下：制作全類型圍龍屋建筑遙感影像的訓(xùn)練集和驗證集，包含3類形態(tài)微差的圍龍屋影像，以及破損倒塌的圍龍屋影像；使用上述訓(xùn)練集和驗證集，在預(yù)訓(xùn)練權(quán)重模型YOLOv5x的基礎(chǔ)上，訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合雙域特征的寬頻電能質(zhì)量數(shù)據(jù)智能清洗方法及系統(tǒng)，旨在解決新能源與電力電子設(shè)備高比例接入下，電網(wǎng)寬頻振蕩及數(shù)據(jù)異常影響分析準(zhǔn)確性的問題。方法包括：獲取分相寬頻電能質(zhì)量數(shù)據(jù)，經(jīng)滑動窗口秒級取樣得樣本數(shù)據(jù)并參數(shù)擬合，通過異常值檢...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于能量引導(dǎo)的精化擴散圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐檢測方法，涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域。設(shè)計了一個混合欺詐潛在感知器，目的用來綜合構(gòu)建節(jié)點的初始欺詐概率表示和對比語義特征，為后續(xù)建模提供判別性的先驗信息；設(shè)計了一種能量軌跡建模網(wǎng)絡(luò)，該能量軌跡建模網(wǎng)絡(luò)估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于耦合MCCA?inVEST模型的碳儲量預(yù)測方法，涉及混合土地利用預(yù)測與碳循環(huán)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取與待評估混合土地對應(yīng)的影響因子數(shù)據(jù)，生成MCCA訓(xùn)練數(shù)據(jù)；根據(jù)影響因子數(shù)據(jù)和MCCA訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建MCCA模型，基于MCC...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的倉儲吞吐量預(yù)測方法，其包括以下步驟：采集倉儲場景下的多源數(shù)據(jù)，所述多源數(shù)據(jù)包括訂單數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)；對采集的所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與特征級融合，得到融合特征矩陣；基于預(yù)處理與融合后的融合特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于混合專家網(wǎng)絡(luò)光流估計方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺與人工智能領(lǐng)域。先對輸入兩幀圖像預(yù)處理，通過含稀疏激活機制的混合專家特征提取器(MoEE)提取低分辨率特征，減少冗余計算；再對低分辨率特征圖執(zhí)行點積運算，構(gòu)建4D相關(guān)體積以捕...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種渦輪冷卻葉片旋流沖擊冷卻結(jié)構(gòu)參數(shù)化設(shè)計方法，其步驟為：S1，原始葉型外型截面數(shù)據(jù)獲取；S2，原始外型數(shù)據(jù)點處理；S3，原始外型線擴展；S4，擴展后外型線偏置；S5，旋流沖擊弦向特征參數(shù)定義與給定；S6，旋流沖擊展向特征參數(shù)定義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于粗糙集和反繹學(xué)習(xí)的竊電分析方法及系統(tǒng)，其中方法包括分類分析：根據(jù)竊電分析背景中標(biāo)簽數(shù)據(jù)是否充足分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種情況；樣本增廣：對用電數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)得到一組新的特征，并基于所述特征對用電數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行增廣；數(shù)據(jù)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于時空相干的海洋變量預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法通過對輸入張量進(jìn)行頻譜變換，得到頻譜變換結(jié)果，并將頻譜變換結(jié)果和科氏參數(shù)進(jìn)行融合，得到增強頻域特征；將增強頻域特征進(jìn)行多尺度小波分解，得到多尺度特征；將輸入張量中的深度變量進(jìn)行卷積...
								
            
							
            
							
						
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