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  • 本申請公開了一種運輸車輛與集裝箱匹配方法、裝置、設備、介質及產品，涉及集裝箱運輸技術領域，該方法包括基于第一匹配區間對存儲于數據庫內所有掛車的參數數據進行篩選，得到與集裝箱相匹配的第一目標掛車；基于第二匹配區間對第一目標掛車進行篩選，得到第...
  • 本申請公開了一種智能政數中臺及其應用的數據處理方法，涉及數字政務服務技術領域，智能政數中臺包括事項模型模塊，用于建立政務服務事項與證照、數據、系統的四位一體事項模型，實現事項關聯關系的動態建模與優化；數字辦件模塊，配置統一接口API和標準化...
  • 本發明公開了一種工程車輛的質量評估方法、裝置、設備及介質。該方法包括：根據工程車輛上傳的故障信息以及針對各類型故障預先設置的故障等級系數，分別計算目標時間段內每日的平均無故障工時；根據目標時間段內每日的平均無故障工時，確定目標時間段內無故障...
  • 本發明涉及一種應用于山區環境的充電站可達性測度方法、系統及產品。應用于山區環境的充電站可達性測度方法包括：S1、構建山區環境的交通拓撲結構，將交通拓撲結構劃分為I個柵格單元G1~G
  • 本發明公開了一種輕質建筑材料的損耗預測方法及系統，方法包括數據獲取、數據篩選、損耗預測建模和輕質建筑材料損耗預測。本發明屬于數據處理領域，具體是指一種輕質建筑材料的損耗預測方法及系統，本方案引入環境差異度量函數進行子區域合并，捕捉局部損耗特...
  • 本申請實施例提供了一種基于對抗時空網絡的新能源功率魯棒預測方法、裝置，屬于人工智能技術領域。該方法包括：根據節點入度特征和節點出度特征構建鄰接矩陣，通過預設模型基于鄰接矩陣和每個新能源出力節點在歷史時段的歷史出力特征，預測每個新能源出力節點...
  • 本發明公開了一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態更新方法，包括如下步驟：S1、采集專家數據并進行預處理，生成知識向量、行為向量和語義向量S2、構建以潛在認知標簽為核心的專家認知表示張量；S3、將專家認知表示張量輸入變維擬態生成網絡，生成專家...
  • 本發明涉及溫度場仿真應用技術領域，特別是涉及一種發電機定子繞組溫度場在線仿真方法，包括：建立仿真模型，獲取離線仿真計算樣本集；獲取歷史正常運行數據集合，修正獲得的樣本集，得到修正樣本集；對仿真模型進行降階處理，得到降階模型；利用降階模型構建...
  • 本發明提供了一種用于短線法高位滑移節段梁的監測方法，涉及交通土建工程領域，包括：構建有限元計算模型，分析節段梁在滑移過程中的受力情況以及結構姿態變化情況，在節段梁的結構受力不利位置安裝應力傳感器和溫度傳感器，在節段梁的結構姿態變化敏感部位安...
  • 本申請屬于飛機結構剛度設計領域，特別涉及一種結構有限元剛度矩陣超節點并行Cholesky數值分解方法。方法包括：步驟一、獲取結構有限元剛度矩陣中的超節點，并確定所述超節點的數值分解任務；步驟二、構建任務池；步驟三、將所述數值分解任務添加到所...
  • 本發明涉及電磁加熱溫升均勻性優化技術領域，公開了一種基于響應面法與多參數優化的列車凍煤感應加熱溫升均勻性優化方法，通過建立包含車廂、轉向架、感應線圈和空氣域的精細化電磁?熱耦合模型，采用中心復合試驗設計建立二階多項式響應面模型，設計了基于首...
  • 本發明公開了一種無需共形網格剖分的面向邊界表示的三維機械部件的直接靜力學仿真方法及系統，尤其適用于飛機、電子產品在載荷作用下的應力與變形分析。傳統有限元方法需要對模型進行復雜的共形網格剖分，在狹長/細小的特征區域往往需要特別密的單元，嚴重影...
  • 本發明公開了一種建筑給排水及供暖工程用防水與保溫施工方法，包括以下步驟：S1、利用BIM技術構建管道線路的三維模型，并對管道線路的管道節點及管道參數進行備注；S2、建立自動化管道預制生產線，基于三維模型中的管道參數，裁剪制備管道；S3、基于...
  • 本發明公開了一種用于開源軟件的安全診斷評估方法及系統，涉及安全診斷技術領域；對代碼屬性圖進行依賴提取后構建代碼關系樹；通過上下文切片提取源代碼中與漏洞相關的上下文代碼得到目標代碼片段，對目標代碼片段進行特征提取得到第一特征；對源代碼中的變量...
  • 本發明公開了一種復雜巖石的不同礦物元素特征參數確定方法，所述方法包括：建立元素測井和元素錄井數據的一體化應用方法，結合巖心元素數據驗證一體化元素數據的可靠性；基于巖心礦物數據，按照巖性進行分類并統計不同巖心的礦物分布特征，確定不同復雜巖性的...
  • 本公開涉及光計算技術領域，尤其涉及一種空時譜智能全光可重構表征方法、架構與系統。該方法包括：獲取動態光場在當前時間幀下輸入的多光譜光場，并對多光譜光場對應的光譜空間信息集合進行加權融合，得到多光譜空間光場；對多光譜空間光場進行時序調制，得到...
  • 本發明公開了一種基于多源數據融合與自適應殘差的高精度預測方法，涉及深度學習技術領域，包括以下步驟：收集大量的數據和相關因素數據，并進行基本數據預處理，高斯噪聲注入增強小樣本數據表達，同時利用多源異構數據融合技術整合多種類型數據；利用注意力機...
  • 本申請涉及半導體技術領域，提供面向碳化硅高壓MOSFET的自對準工藝異常預測方法。所述方法包括：獲取柵極氧化層沉積參數，生成模擬柵極氧化層，進行一次異常預測，獲得一次異常概率；獲取柵極金屬沉積參數，結合模擬柵極氧化層進行二次異常預測，獲得二...
  • 本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及一種基于大數據的變電設備故障預測方法，該方法包括：獲取變電設備在多個周期中的電流數據、負載數據和溶解氣體濃度；確定當前周期的異常程度；基于負載數據與溶解氣體濃度之間的關聯關系對負載數據和溶解氣體濃度進行聚...
  • 本申請公開了一種基于PSO?AWDV算法的風電機組的故障分類方法及設備，所述方法包括：采集SCADA系統中的傳感器信號數據；將堆疊多級自編碼器與多級噪聲訓練相結合，以構建堆疊多級去噪自編碼器模型；在所述堆疊多級去噪自編碼器模型中引入稀疏性約...
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