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  • 本發(fā)明公開了一種面向時變網(wǎng)絡的通用決策架構及方法，主要解決現(xiàn)有技術無法適應對抗環(huán)境中的實時變化、不能在網(wǎng)絡斷連情況下下級自主產(chǎn)生與上級一致的任務的問題。其實現(xiàn)方案是：指揮中心將環(huán)境狀態(tài)作為輸入，同時在整體對抗目標約束下生成子任務；指揮中心使...
  • 本申請涉及分數(shù)階微積分和偏微分方程求解領域，公開了一種新型分數(shù)階子方程神經(jīng)網(wǎng)絡解析求解器，包括以下步驟：通過構建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將其公式代入分數(shù)階偏微分方程，并利用滿足鏈式法則的Jumarie修正Riemann?Liouville分數(shù)階...
  • 本發(fā)明公開了一種基于CNN?Transformer的短期風電功率預測方法，包括：使用箱線圖代碼檢測原始風電數(shù)據(jù)中的異常值，并使用樣條插值法對異常值進行處理，得到預處理的風電數(shù)據(jù)集；構建包括兩個編碼器和一個解碼層的混合模型；兩個編碼器分別為C...
  • 本發(fā)明提供一種物理可實現(xiàn)的相機污染對抗補丁生成方法，屬于圖像處理技術領域。包括：初始化相機污染補丁的參數(shù)；將訓練集中的干凈圖片與相機污染補丁疊加，構成對抗樣本；對抗樣本與干凈圖片一起饋送給基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的檢測器，檢測器輸出檢測結果；根據(jù)檢...
  • 本發(fā)明公開了基于AI的國際遠程翻譯系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，屬于人工智能技術領域。包括語音輸入模塊、情緒感知模塊、預測性同聲傳譯模塊、基于少樣本學習的語言適應模塊、動態(tài)翻譯質(zhì)量評估與反饋模塊、多語言協(xié)同處理模塊，能夠自動識別輸入語言，并在多語言環(huán)境...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型API的文本處理方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì)，涉及文本處理技術領域，包括：響應于用戶通過前端用戶界面發(fā)起的內(nèi)容處理請求，檢測內(nèi)容處理請求是否為靜態(tài)處理請求；如果是，通過前端Web服務器直接響應內(nèi)容處理請求，如果否，將請求...
  • 本發(fā)明提供一種基于angular的文件在線識別及在線編輯方法，涉及文件內(nèi)容識別技術領域。該方法包括：選擇導入文件模板，模板中已經(jīng)設置好相應字段；分析識別導入的文件模板中的字段并對字段進行分類；編輯字段，選擇將字段的值設置為特定值類型，特定值...
  • 本發(fā)明實施例提供一種文檔處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。方法包括：獲取包括體檢套餐的目標文檔，并確定目標文檔的文檔類型；響應于確定文檔類型為圖像文檔類型，通過光學字符識別技術對目標文檔進行格式轉換，得到格式轉換后的文檔，其中，格式轉換后的文...
  • 本發(fā)明涉及新能源建模等值領域，尤其涉及基于快速DB?SCAN算法且考慮低穿特性的風電場等值方法及系統(tǒng)。本方法通過選取機端電壓、有功功率、無功功率、發(fā)電機定子繞組的時間常數(shù)，作為分群指標，能夠兼顧反映穩(wěn)態(tài)運行狀態(tài)與暫態(tài)變化特性并通過理論驗證。...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的醫(yī)療廢物處理監(jiān)控方法，涉及醫(yī)療廢物處理技術領域，本發(fā)明，實時采集滲濾液擴散速率、氣體排放量及土壤濕度數(shù)據(jù)，通過CFD模型仿真，動態(tài)模擬滲濾液和氣體在不同地質(zhì)條件下的擴散規(guī)律，生成填埋場內(nèi)部高風險區(qū)域的空間分布圖...
  • 本發(fā)明公開了一種耦合邊界運動的近壁單空泡潰滅數(shù)值模擬方法及裝置，包括：步驟1、將近壁單空泡物理模型引入預構建的外流場中，獲得對應的流場物理模型；步驟2、對流場物理模型進行網(wǎng)格劃分；設置初始條件及流場邊界條件，設置滿足計算要求的時間步長；步驟...
  • 本發(fā)明涉及一種臨近空間非均勻大氣折射角計算方法，包括：獲取光線在大氣層中的偏折角，獲得折射角模型；確定大氣密度變化，獲取玻爾茲曼統(tǒng)計模型，進一步獲取玻爾茲曼能量分布模型；確定分子動能與勢能，將分子動能與勢能代入玻爾茲曼能量分布模型，獲取距離...
  • 本發(fā)明公開了一種偏航軸承動力學仿真方法和系統(tǒng)，屬于仿真技術領域，其中偏航軸承動力學仿真系統(tǒng)包括計算模塊、建模模塊、第一求解模塊、確定模塊、第二求解模塊和構建模塊。通過結合湍流風的三維功率譜密度，將風機的氣動、結構等多系統(tǒng)作用進行耦合，獲得偏...
  • 本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)暫態(tài)電壓嚴重性指標計算模型的搭建方法，能夠根據(jù)模擬隨機條件構建電網(wǎng)的靜態(tài)場景集和暫態(tài)場景集，進一步構建出電網(wǎng)異質(zhì)圖結構數(shù)據(jù)；根據(jù)靜態(tài)場景集構建出故障集，通過對故障集進行時域仿真計算所有節(jié)點的暫態(tài)電壓嚴重性指標，根據(jù)電網(wǎng)異質(zhì)...
  • 本發(fā)明涉及一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅動的飛灰二噁英低溫熱解優(yōu)化控制方法及系統(tǒng)，包括構建多模態(tài)數(shù)據(jù)多流多尺度特征共享的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，模擬飛灰二噁英低溫熱解過程；步驟二，通過數(shù)據(jù)驅動方式對多流多尺度特征共享的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化；向多流多尺度特征共享的神...
  • 本發(fā)明公開了一種基于三周期極小曲面的固體氧化物燃料電池用高溫空預器優(yōu)化設計方法，首先建立三周期極小曲面單晶胞結構和水力特性參數(shù)間、封頭結構與局部阻力系數(shù)間的樣本數(shù)據(jù)庫，基于樣本數(shù)據(jù)庫構建單晶胞結構與水力特性、封頭與局部阻力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型...
  • 本發(fā)明公開一種航空發(fā)動機粒子分離器參數(shù)化設計方法，具體步驟如下：步驟一：確定含塵氣流的空氣參數(shù)，同時確定砂塵的材料參數(shù)；步驟二：進行粒子分離器初始幾何參數(shù)設計；步驟三：給定參數(shù)優(yōu)化范圍，利用優(yōu)化算法，以總損失ΔP作為優(yōu)化目標，以損失極小化為...
  • 本發(fā)明涉及建筑施工領域，具體為一種確定新建基坑與既有隧道間隔離樁施工設計參數(shù)的方法，通過三維數(shù)值模擬和DE?GWO?SVM非線性映射回歸模型，能夠精確預測隧道的水平位移和其他性能指標。這種預測能力使得施工過程中能夠實時調(diào)整隔離樁設計參數(shù)，從...
  • 本發(fā)明涉及基于IMPA的SPR光柵型傳感器性能優(yōu)化方法，是一種對Kretschmann型SPR光柵傳感器進行結構性能優(yōu)化的方法，本發(fā)明涉及傳感器與運籌學領域，其特征在于采用如下步驟：(1)確定傳感器結構及其參數(shù)；(2)確定傳感器結構設計中的...
  • 一種六維力傳感器彈性體優(yōu)化方法，屬于結構優(yōu)化領域。解決了現(xiàn)有的六維力傳感器彈性體結構優(yōu)化方法存在優(yōu)化效率低，且容易產(chǎn)生不收斂的問題。本發(fā)明方法采用有限元分析與數(shù)學計算相結合的方式，實現(xiàn)對影響條件數(shù)的主要結構參數(shù)變量的篩選，并獲取最優(yōu)彈性體安...
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