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  • 本申請?zhí)峁┮环N基于修正Lie變換的卷浪海面建模方法、裝置和設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)建模技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在構(gòu)建卷浪海面模型時(shí)，可以先獲取待建模的目標(biāo)海面的海譜信息；并基于海譜信息，構(gòu)建目標(biāo)海面對應(yīng)的頻域維度的線性海面高度模型；對頻域維度的線性海...
  • 本申請?zhí)峁┮环N多峰信號的自動(dòng)尋峰方法、系統(tǒng)、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，以實(shí)現(xiàn)在多峰信號中自動(dòng)尋峰，進(jìn)而計(jì)算主峰譜線寬度。該方法包括：獲取熒光信號，并按照預(yù)設(shè)的微波頻率掃描范圍和步進(jìn)值對熒光信號進(jìn)行不同頻率的微波掃描，得到不同頻率下的熒光信號數(shù)量，并繪...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N對象確定方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；方法包括：確定第一對象映射關(guān)系，第一對象映射關(guān)系包括已知對象以及未知對象，已知對象與未知對象具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；對已知對象進(jìn)行編碼處理，得到已知對象的編碼向量，基于...
  • 本發(fā)明提供一種基于證據(jù)理論多模態(tài)數(shù)據(jù)決策融合的情緒識別方法和系統(tǒng)。該方法通過PCM聚類算法聚類出每條數(shù)據(jù)的兩個(gè)簇心，將其作為上下界構(gòu)建區(qū)間數(shù)模型，以此提高區(qū)間數(shù)模型在噪音環(huán)境下的效果。構(gòu)造識別框架，根據(jù)區(qū)間長度計(jì)算數(shù)據(jù)特征的支持度，以此提高...
  • 本發(fā)明提供了一種基于全球解析架構(gòu)的信任運(yùn)行區(qū)域驗(yàn)證方法及系統(tǒng)包括：分別為每一個(gè)運(yùn)行區(qū)域設(shè)置相應(yīng)的信任前綴，確定了若干個(gè)運(yùn)行信任區(qū)域，并分別為設(shè)置相應(yīng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控頻率，基于實(shí)時(shí)監(jiān)控頻率更新每一運(yùn)行信任區(qū)域?qū)?yīng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控日志，根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控日志分析...
  • 本公開提供了一種數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。獲取目標(biāo)判斷結(jié)果和根哈希值，根哈希值由被驗(yàn)證方設(shè)備按照預(yù)設(shè)算法、根據(jù)至少一個(gè)判斷結(jié)果產(chǎn)生的葉哈希值生成，每個(gè)葉哈希值對應(yīng)于目標(biāo)數(shù)據(jù)在一個(gè)判斷條件下的判...
  • 本發(fā)明公開了一種低溫容器剩余無損儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述預(yù)測方法包括，獲取低溫容器的基本參數(shù)；建立熱平衡模型獲取標(biāo)態(tài)下無損儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間；根據(jù)俄羅斯模型對標(biāo)態(tài)下無損儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間進(jìn)行修正，獲取修正的無損儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間；根據(jù)修正的無損儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間和標(biāo)態(tài)下高真空...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N電機(jī)冷卻結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，優(yōu)化方法包括：基于電機(jī)的多個(gè)特定冷卻結(jié)構(gòu)的尺寸參數(shù)、取值范圍及取值個(gè)數(shù)，進(jìn)行正交試驗(yàn)，得到多個(gè)試驗(yàn)組合；構(gòu)建針對特定冷卻結(jié)構(gòu)的多個(gè)三維有限元模型，并使用三維有限元模型對電機(jī)中的多...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N高速水流實(shí)驗(yàn)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺及方法，所述實(shí)驗(yàn)平臺包括：用戶登錄模塊、仿真實(shí)驗(yàn)選擇模塊、仿真實(shí)驗(yàn)過程模塊；用戶登錄模塊，用于接收用戶輸入的密碼與賬號信息，并對密碼與賬號信息進(jìn)行校驗(yàn)；仿真實(shí)驗(yàn)選擇模塊，用于接收用戶輸入的所需仿真的...
  • 本申請涉及涂布技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種堿金屬離子二次電池電極涂布仿真方法、設(shè)備及介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有鋰離子電池的制備成本較高的技術(shù)問題。為此目的，本申請的堿金屬離子二次電池電極涂布仿真方法包括：建立堿金屬離子二次電池非均相模型；建立描述堿金屬離...
  • 一種植被混凝土孔隙率預(yù)測方法，包括以下步驟：獲取混凝土的參數(shù)；構(gòu)建GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將混凝土的參數(shù)數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測試集，并歸一化處理；模型訓(xùn)練階段，以混凝土的參數(shù)作為輸入變量，孔隙率作為輸出變量，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練GA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模...
  • 本發(fā)明提供一種儲(chǔ)能電站機(jī)電暫態(tài)實(shí)用化等值建模方法及裝置，屬于新能源場站仿真建模領(lǐng)域。該方法包括：針對儲(chǔ)能電站中的每個(gè)型號的儲(chǔ)能變流器，獲取不同工況下該型號的儲(chǔ)能變流器在故障穿越期間的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，基于關(guān)鍵數(shù)據(jù)、故障穿越模型和目標(biāo)函數(shù)，求解得到該...
  • 本發(fā)明屬于激光焊接技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種激光焊接宏微觀多物理場跨尺度雙向耦合建模方法，本發(fā)明采用擴(kuò)散界面理論，考慮宏觀熱流信息修訂微觀相場和溶質(zhì)場演變方程，考慮微觀相質(zhì)信息修訂宏觀溫度場和流場演變方程，創(chuàng)新性地構(gòu)建宏觀熱流?微觀相質(zhì)多物理場雙...
  • 本發(fā)明提供了一種消防噴淋全系統(tǒng)裝配式施工方法，屬于建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，該消防噴淋全系統(tǒng)裝配式施工方法包括以下步驟：根據(jù)建筑內(nèi)結(jié)構(gòu)建立消防噴淋全系統(tǒng)BIM模型，結(jié)合物流及現(xiàn)場轉(zhuǎn)運(yùn)條件，在滿足規(guī)范及檢修需要的前提下對管道進(jìn)行分段；將管道分段加工圖...
  • 本發(fā)明公開了一種基于Selenium的熱處理工藝規(guī)程生成方法，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的熱處理工藝規(guī)程，得到熱處理工藝規(guī)程內(nèi)容基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和熱處理工藝狀態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；根據(jù)熱處理工藝規(guī)程內(nèi)容基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和熱處理工藝狀態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建熱處理工序工步生成模型及...
  • 一種基于RPA技術(shù)的機(jī)器人自動(dòng)開票方法，利用RPA機(jī)器人技術(shù)，自動(dòng)開票機(jī)器人代替人工登錄公司erp網(wǎng)站并進(jìn)入固定的開票模塊，讀取開票模塊中的每個(gè)公司的待開票結(jié)算單信息，根據(jù)事先設(shè)計(jì)好的規(guī)則，待開票結(jié)算單信息進(jìn)行分類處理生成不同的開票清單，再...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)隨機(jī)算法的移動(dòng)支付加密系統(tǒng)，所述支付服務(wù)器將移動(dòng)客戶端和收款商戶端之間建立支付連接，實(shí)現(xiàn)支付數(shù)據(jù)的傳輸，所述移動(dòng)客戶端用于移動(dòng)支付用戶發(fā)起支付請求并展示支付界面，方便移動(dòng)支付用戶進(jìn)行移動(dòng)支付操作，移動(dòng)客戶端與支付服務(wù)...
  • 本發(fā)明請求保護(hù)一種可靠的正品耗材防偽識別方法，打印時(shí)，當(dāng)主控模塊判斷未聯(lián)網(wǎng)時(shí)，則控制打印機(jī)打印包括打印機(jī)身份信息和耗材身份信息的信息碼提示頁；控制通訊設(shè)備掃描信息碼提示頁；當(dāng)云端服務(wù)器判斷有備案且建立通訊的為通訊設(shè)備時(shí)，則通過加密算法計(jì)算一...
  • 本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天文圖像質(zhì)量智能評估方法、系統(tǒng)及裝置，包括：步驟S1、構(gòu)建基于天文圖像質(zhì)量評估的數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于所述數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像，進(jìn)行特征提取和數(shù)據(jù)處理；步驟S3、搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立AQSA?Net模型；步...
  • 本發(fā)明屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。一種邊緣端設(shè)備裂痕檢測方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括如下步驟：S1、采集裂痕檢測數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集與測試集；S2、構(gòu)建YOLOv3?Tiny模型，并對該模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化；S3、將待檢測的圖像進(jìn)行處理...
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