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  • 本發(fā)明涉及土壤數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的耕地土壤鎘含量分布預(yù)測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域耕地土壤的多維度指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)以及已知土壤點(diǎn)位鎘含量數(shù)據(jù)；根據(jù)多維度指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算特征因子；根據(jù)多維度指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)、特征因...
  • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種配網(wǎng)設(shè)備異常監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其能夠提高電力設(shè)備異常檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障；方法包括：收集配網(wǎng)內(nèi)待檢測電力設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)信息；對運(yùn)行數(shù)據(jù)信息進(jìn)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)自適應(yīng)交互的少樣本工業(yè)異常檢測方法，根據(jù)對齊后的最終特征，正常語義投影，異常語義投影，優(yōu)化后的視覺特征以及優(yōu)化后的文本特征計(jì)算總損失，并利用總損失對工業(yè)異常檢測模型參數(shù)更新，得到訓(xùn)練好的工業(yè)異常檢測模型；將待檢測的...
  • 本說明書實(shí)施例提供基于移動(dòng)終端對車輛系統(tǒng)進(jìn)行病毒處理方法及裝置，其中所述基于移動(dòng)終端對車輛系統(tǒng)進(jìn)行病毒處理方法包括：在與目標(biāo)車輛的控制終端保持連接的情況下，當(dāng)檢測到針對所述控制終端的移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備接入時(shí)，獲取所述移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備中待掃描文件的掃描...
  • 本申請公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的行政事業(yè)單位內(nèi)控信息處理方法及系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)領(lǐng)域，其通過采用基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別挖掘出業(yè)務(wù)領(lǐng)域與信息內(nèi)容的語義嵌入編碼特征，進(jìn)而通過捕捉業(yè)務(wù)領(lǐng)域與信息內(nèi)的局部內(nèi)容交互產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)特征...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了建筑平面與結(jié)構(gòu)承載設(shè)計(jì)智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)，其中方法包括：向用戶顯示支持對目標(biāo)建筑的建筑平面與結(jié)構(gòu)承載的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化的可視化模型；當(dāng)用戶使用可視化模型時(shí)，持續(xù)記錄生成用戶的優(yōu)化操作時(shí)間軸；實(shí)時(shí)基于輔助素...
  • 本申請公開了一種裝配式房屋結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，涉及房屋監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：建立裝配式房屋的三維模型，利用歷史環(huán)境數(shù)據(jù)對三維模型進(jìn)行仿真模擬，得到三維模型的形變和應(yīng)力數(shù)據(jù)；將三維模型劃分為多個(gè)監(jiān)測區(qū)域；建立目標(biāo)函數(shù)；求解目標(biāo)函數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種預(yù)測大型離岸浮式結(jié)構(gòu)對岸灘演變影響的定量方法，旨在提供一種更準(zhǔn)確高效的岸灘演變趨勢預(yù)測方法，以改善現(xiàn)有的沙灘演變預(yù)測模型中無法考慮離岸大型浮式結(jié)構(gòu)工程對波浪作用的問題。本發(fā)明是基于動(dòng)譜平衡方程，通過設(shè)置多段封閉的透射堤模擬模...
  • 本申請涉及一種基于自適應(yīng)線搜索網(wǎng)格光順的裝備仿真設(shè)計(jì)方法和系統(tǒng)。方法包括：獲取飛行器網(wǎng)格文件；對飛行器網(wǎng)格文件中低于質(zhì)量閾值的四面體網(wǎng)格單元進(jìn)行升序排序，并對排序結(jié)果進(jìn)行局部拓?fù)鋬?yōu)化，得到優(yōu)化網(wǎng)格單元集合；在優(yōu)化網(wǎng)格單元集合中選取包括唯一頂...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于智能優(yōu)化的NW型復(fù)合行星輪系傳遞效率優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取多組初始齒形修形參數(shù)，初始齒形修形參數(shù)用于對NW型復(fù)合行星輪系中的齒輪進(jìn)行修形；根據(jù)多組初始齒形修形參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到每組初始齒形修形...
  • 本申請公開了一種磁流變拋光角度的計(jì)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，本方法通過構(gòu)建磁流變?nèi)コ瘮?shù)的拋光角度種群，拋光角度種群包含隨機(jī)生成的多個(gè)拋光角度；計(jì)算磁流變?nèi)コ瘮?shù)根據(jù)拋光角度種群中每一拋光角度，加工待加工元件的殘余面形誤差和修行能力譜；基于...
  • 本申請公開了一種擠壓工藝參數(shù)優(yōu)化方法及相關(guān)裝置，涉及金屬成形工藝優(yōu)化與智能制造技術(shù)領(lǐng)域，首先采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理待優(yōu)化的工藝參數(shù)，得到管形件的外形預(yù)測結(jié)果，將管形件的仿真結(jié)果和外形預(yù)測結(jié)果輸入到插值模型中，得到插值后的均勻規(guī)律網(wǎng)格，然后，將...
  • 本發(fā)明屬于邊坡工程領(lǐng)域，具體涉及一種極角模式下三維邊坡通用潛在滑面模型的構(gòu)建方法，該方法采用滑面極角控制方式生成潛在滑面，并利用滑面下側(cè)、上側(cè)、左側(cè)和右側(cè)四個(gè)邊界點(diǎn)界定潛在滑面范圍，且建立下側(cè)、上側(cè)邊界點(diǎn)處滑面極角應(yīng)滿足的應(yīng)力約束條件，并應(yīng)...
  • 本發(fā)明屬于管道工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種受底部土體不均勻變形影響的剛性管道接頭剪力和轉(zhuǎn)角的計(jì)算方法，首先計(jì)算剛性管道沿縱向單位長度上的上覆土壓力；然后分別計(jì)算兩側(cè)剛性管道在接頭處產(chǎn)生的總豎向位移；基于管道接頭處橡膠墊圈的壓縮變形剛度，計(jì)算管...
  • 本發(fā)明公開了一種漸開線花鍵接觸副的參數(shù)化網(wǎng)格實(shí)現(xiàn)方法，包括：基于Python腳本生成漸開線花鍵接觸副幾何模型的stp文件；將stp文件導(dǎo)入Gmsh軟件進(jìn)行網(wǎng)格劃分，輸出包含網(wǎng)格信息的inp文件；將inp文件導(dǎo)入abaqus仿真軟件中進(jìn)行力學(xué)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的煤層水力壓裂參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法，屬于基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的煤層參數(shù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域；首先，采集具有空間連續(xù)性的煤層切片CT圖像；其次，設(shè)計(jì)煤層結(jié)構(gòu)?物理參數(shù)智能感知模型，對煤層圖像語義識(shí)別與物性估計(jì)進(jìn)行聯(lián)合預(yù)測；隨后，...
  • 本發(fā)明涉及水流數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)分析的船閘航道的水流狀態(tài)分析方法，包括：構(gòu)建水流狀態(tài)模型，之后根據(jù)采集時(shí)間將歷史水文數(shù)據(jù)分為多個(gè)數(shù)據(jù)組，并對數(shù)據(jù)組進(jìn)行合并與分析，確定關(guān)鍵影響參數(shù)，基于關(guān)鍵影響參數(shù)確定單項(xiàng)數(shù)集，通過對單項(xiàng)數(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于流形神經(jīng)算子的拓?fù)鋬?yōu)化方法，屬于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：步驟S1、確定給定拓?fù)鋬?yōu)化任務(wù)的設(shè)計(jì)域幾何，對其進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并求解定義在該網(wǎng)格上的一組拉普拉斯算子特征函數(shù)；步驟S2、基于拉普拉斯算子特征函數(shù)...
  • 本發(fā)明屬于氣溫預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種用于氣溫衍生品的氣溫預(yù)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取不同地區(qū)的氣溫?cái)?shù)據(jù)；對獲取的氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后所得到的氣溫?cái)?shù)據(jù)的預(yù)測集分別輸入至CAR模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行氣溫預(yù)測；根...
  • 本發(fā)明公開了基于大語言模型智能構(gòu)建二維水動(dòng)力模型的方法及系統(tǒng)，涉及人工智能與水利數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域，包括區(qū)域塊智能劃分模塊，用于通過大語言模型LLM解析地理信息數(shù)據(jù)，識(shí)別地形特征與工程設(shè)施，劃分區(qū)域塊；自適應(yīng)網(wǎng)格生成模塊，用于設(shè)置不同網(wǎng)格類型...
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