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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及流體機械設計與人工智能交叉技術領域，具體而言，涉及一種面向葉輪機械的優(yōu)化設計方法、系統(tǒng)、存儲介質和計算機程序。本發(fā)明方法以“參數(shù)層、配置層、幾何層、結果層”的標準化數(shù)據(jù)總線貫通平均線設計、參數(shù)化幾何與多目標優(yōu)化，統(tǒng)一熱物性口徑并實...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及光纖通信監(jiān)測技術領域，具體為無源光纖多參量數(shù)字孿生驅動異常根因定位方法及系統(tǒng)；采集溫度、應力、聲學與偏振信號，構建時域、頻域和能量域耦合特征張量與時序數(shù)據(jù)集；以β?VAE模型進行非線性降維與特征解耦，并用積分梯度動態(tài)量化各參量對異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于拓撲感知的電網(wǎng)故障診斷方法。基于TS2000電網(wǎng)故障仿真系統(tǒng)建立電網(wǎng)故障事件樣本庫；基于故障事件樣本庫，提取有效告警信息，構建能被計算機理解、計算的告警信息文本庫；分析告警信息文本中的設備連接關系，利用CLIP文本驅動圖生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及港口智能化技術領域，公開了基于差分盒算法的碼頭自卸車運行模式優(yōu)化方法及系統(tǒng)，通過采集自卸車運行過程圖像，利用差分盒算法計算分形維數(shù)特征，建立分形維數(shù)與能耗數(shù)據(jù)的關聯(lián)模型。首先對多組運行圖像進行預處理，提取分形維數(shù)特征并構建特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)預處理的水廠智慧加藥量預測方法，屬于深度學習和智慧加藥技術領域。基于歷史流量、pH、水溫和濁度算出理論加藥量；進行多個簇的劃分和拼接查詢歷史加藥量數(shù)據(jù)；加權融合理論加藥量和查詢的歷史加藥量作為預處理加藥量；學習流量、p...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例本申請?zhí)峁┮环N客戶流失預測方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品，涉及人工智能領域。該方法包括：通過對多個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)進行對比學習訓練得到預測模型，且上述多個源域之間的歷史客戶數(shù)據(jù)分布不同，每個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)包括已流失類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種低光照環(huán)境中的松材線蟲病識別方法及系統(tǒng)，屬于林業(yè)病蟲害監(jiān)測領域。方法包括：獲取待檢測的松林航拍圖像，并對圖像進行預處理；采用基于 CLIP 的圖像增強方法對預處理后的圖像進行處理，得到增強后的圖像；將所述增強后的圖像輸入到訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于動物行為識別與情感計算技術領域，具體為一種文本與掩碼多模態(tài)引導的動態(tài)視頻情感識別方法，方法包括：構建了動態(tài)金絲猴情感數(shù)據(jù)集，構建包含視頻、關鍵點、掩碼和文本描述的多模態(tài)輸入；獲取金絲猴視頻序列，提取面部關鍵點和掩碼信息；將視頻序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生產管理與信息技術領域，公開了醫(yī)療檢測試紙生產需求預測與排產決策系統(tǒng)，包括需求推斷模塊，其基于因果知識圖譜和前導性指標，生成包含多種未來需求場景及對應概率的需求概率云；狀態(tài)采集模塊，其獲取生產現(xiàn)場的實時狀態(tài)向量；需求校準模塊，其結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺技術領域，公開了一種空頻協(xié)同編碼與多尺度特征融合的遙感圖像語義分割方法，采用編碼器和解碼器結構，并使用MSACPF模塊作為跳躍連接處，編碼器采用空域?頻域協(xié)同編碼的雙分支編碼架構，包括提取空域層次特征的主編碼器和輔助編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于等頻分箱的電纜壽命評估方法、裝置、終端設備及存儲介質，屬于電力電纜領域。方法包括將待評估電纜設備的已使用年限、臺賬數(shù)據(jù)、缺陷數(shù)據(jù)、事故事件、試驗數(shù)據(jù)及運行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預設的電纜壽命評估模型中，得到總壽命；電纜壽命評估模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進ResNet?18的變壓器局部放電PRPD圖譜診斷方法，涉及電力設備狀態(tài)監(jiān)測與人工智能交叉技術領域，包括采集變壓器局部放電信號，生成PRPD基礎圖譜；對PRPD基礎圖譜進行預處理，并將預處理后的PRPD基礎圖譜輸入改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自監(jiān)督學習和預訓練模型的跨模態(tài)行人重識別方法，其步驟包括：1、獲取大規(guī)模的無標簽行人數(shù)據(jù)集，并利用跨模態(tài)災難性遺忘評分對采集到的行人數(shù)據(jù)集進行篩選；2、將篩選出的行人數(shù)據(jù)通過通道組合模塊生成正負樣本，構建自監(jiān)督對比學習網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于非平行虛擬雙目的全向魚眼圖像特征跟蹤與提取方法，包括構建四目魚眼相機系統(tǒng)，基于預標定外參獲取相對位姿變換，基于勻速模型或IMU預積分預測位姿，利用共視特征點構建重投影誤差函數(shù)等步驟，本發(fā)明通過構造四組虛擬雙目組合，在不增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，具體是一種供熱站負荷預測方法及系統(tǒng)，基于供熱站的歷史運行數(shù)據(jù)來構建多因子的統(tǒng)計模型，通過多因子統(tǒng)計模型以及氣象預測數(shù)據(jù)來對未來時間點的運行負荷進行預測，得到第一預測值，由于歷史運行數(shù)據(jù)中包含了大量老舊鍋爐的運行數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N高溫風機電耗預測方法、裝置、設備及存儲介質，其中，方法包括：定義預測周期，獲取高溫風機歷史運行參數(shù)并使用機器學習模型預測工況在預測周期內變化的初始編碼序列；接收用戶根據(jù)實際情況對初始編碼序列的調整，得到最終編碼序列；將歷史運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能自動識別并分析基于經(jīng)顱超聲影像中腦黑質高回聲輔助診斷帕金森病系統(tǒng)，涉及圖像識別技術領域，包括超聲影像數(shù)據(jù)收集與預處理模塊、深度學習模型構建與訓練模塊、黑質區(qū)精準識別與分割模塊、黑質區(qū)面積測量與統(tǒng)計分析模塊、診斷結果驗證與可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力服務敏感訴求工單的智能化處理過程管控方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于電力服務技術領域，包括：獲取客戶通過服務熱線發(fā)起的初始服務請求信息；確定與初始服務請求信息匹配的至少一個第一敏感詞，并生成敏感訴求工單；確定與初始服務請求信息關...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多維度混合驅動的故障預測模型增強方法、設備及介質，其中，方法包括：采集航空裝備的部件的全壽命周期信號，結合實驗環(huán)境約束和所述部件的振動響應機理建立動力學模型，基于所述動力學模型生成孿生數(shù)據(jù)；通過方差分析篩選故障敏感特征，并提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于CVA和PLSR的風機故障診斷方法，其結合PLSR與CVA提煉出一個新的統(tǒng)計量來識別風機的故障，采用此方法后，識別準確率極大提高，并且此方法具有機理明確，閾值判斷簡單，易于實現(xiàn)，實用性強的優(yōu)點。其包括如下步驟：步驟1、獲...
								
            
							
            
							
						
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