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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種管道絕熱防火材料耐火性能試驗方法，包括如下步驟步驟一、建模實(shí)驗；步驟二、建立有限元模型；步驟三、有限元模型輔助計算；步驟四、復(fù)核實(shí)驗：對步驟三中計算設(shè)計的防火系統(tǒng)進(jìn)行復(fù)核實(shí)驗以驗證計算結(jié)果；步驟五、應(yīng)用步驟四中達(dá)標(biāo)的有限元模...
  • 本申請公開了一種電感結(jié)構(gòu)的確定方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：首先獲取電感的設(shè)計參數(shù)數(shù)據(jù)；然后依據(jù)設(shè)計參數(shù)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的對稱磁芯形狀規(guī)則，確定電感對應(yīng)的磁芯結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；再依據(jù)設(shè)計參數(shù)數(shù)據(jù)，確定電感對應(yīng)的繞組...
  • 本申請涉及一種基于數(shù)字孿生模型的設(shè)備故障預(yù)測方法和裝置。所述方法包括：在設(shè)備監(jiān)測孿生模型未能檢測到設(shè)備故障時，首先獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、溫度和負(fù)載循環(huán)數(shù)據(jù)。將運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)代入固定故障和使用故障計算模型，得到相應(yīng)的固定故障數(shù)據(jù)和使用故障數(shù)據(jù)。隨...
  • 本申請公開了一種螺旋錐齒輪齒面與微織構(gòu)協(xié)同優(yōu)化設(shè)計方法、系統(tǒng)和設(shè)備，該方法基于目標(biāo)齒面構(gòu)建差曲面模型，基于差曲面模型優(yōu)化加工參數(shù)，得到新的加工參數(shù)；基于新的加工參數(shù)、基準(zhǔn)齒面和目標(biāo)齒面，對螺旋錐齒輪齒面進(jìn)行加載接觸分析和敏感性分析，得到目標(biāo)...
  • 一種用接觸角差和滾動圓半徑差反推設(shè)計車輪踏面外形的方法，涉及車輪踏面外形設(shè)計方法，選擇符合基本參數(shù)的車輪踏面外形；設(shè)定車輪踏面坐標(biāo)系原點(diǎn)為滾動圓所在點(diǎn)，軌頭坐標(biāo)系原點(diǎn)為軌面的公切點(diǎn)；改變輪對的橫移量，使用跡線法求得輪軌接觸點(diǎn)、接觸角和踏面外...
  • 本發(fā)明提供了一種用于支架體系設(shè)計的多工況梁控制參數(shù)智能篩分方法，涉及建筑工程技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于建筑信息模型提取屬性參數(shù)；檢查參數(shù)并生成需核查清單；歸類不同工況下的梁，并計算多工況下梁體支架最大高度；基于規(guī)范判斷架體是否需要考慮風(fēng)荷載影響；...
  • 本方案提供了一種基于康達(dá)效應(yīng)的深海礦產(chǎn)資源集礦頭的設(shè)計優(yōu)化方法，包括以下步驟：確定采集目標(biāo)參數(shù)；構(gòu)建粒徑受力模型；確定深海礦產(chǎn)資源集礦頭的初始參數(shù)；優(yōu)化深海礦產(chǎn)資源集礦頭的設(shè)計參數(shù)，該設(shè)計優(yōu)化方法根據(jù)實(shí)際采礦需求和礦產(chǎn)特性設(shè)計深海礦產(chǎn)資源集...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源信息融合的電子簽章生成與防偽系統(tǒng)，包括：多源信息采集模塊，用于同步獲取用戶指紋/虹膜特征、終端設(shè)備硬件指紋及操作時的時間戳、地理位置信息；信息融合處理模塊，采用加權(quán)特征融合算法與區(qū)塊鏈加密錨定技術(shù)，對多源信息進(jìn)行加密...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智慧城市公共信息管理方法及系統(tǒng)，涉及城市公共信息管理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取第一信息訪問請求，確定信息訪問來源；基于信息訪問來源，對第一信息訪問請求進(jìn)行內(nèi)容讀取，確定信息訪問內(nèi)容。本發(fā)明先是對第一信息訪問請求進(jìn)行來源...
  • 本發(fā)明提供一種零信任安全數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)檢索任務(wù)中的目標(biāo)關(guān)鍵字信息，確定待查詢數(shù)據(jù)樹節(jié)點(diǎn)集合；根據(jù)數(shù)據(jù)檢索任務(wù)中的目標(biāo)檢索范圍，確定目標(biāo)查詢范圍樹節(jié)點(diǎn)集合；對待查詢數(shù)據(jù)樹節(jié)點(diǎn)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于國密算法的隱私求交方法以及系統(tǒng)，包括：基于國密算法對第一數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速加密，得到第一加密數(shù)據(jù)集；基于國密算法對第二數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速加密，得到第二加密數(shù)據(jù)集；進(jìn)行局部特征哈希計算，得到對應(yīng)的第一哈希序列、第二哈希序列；以第一...
  • 本發(fā)明公開了保證運(yùn)行容器環(huán)境安全的信息處理方法、裝置，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括在被啟用的監(jiān)控環(huán)境確定對當(dāng)前服務(wù)進(jìn)行資源擴(kuò)展后，資源調(diào)度服務(wù)從監(jiān)控環(huán)境中獲取對某一服務(wù)進(jìn)行資源擴(kuò)展的請求，為所述某一服務(wù)確定新分配的資源；資源調(diào)度服務(wù)調(diào)用服...
  • 本發(fā)明公開了一種通訊軟件的安全性驗證系統(tǒng)，涉及安全性驗證技術(shù)領(lǐng)域，進(jìn)行多模態(tài)生物特征動態(tài)組合驗證，構(gòu)建物理環(huán)境安全態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)，執(zhí)行認(rèn)知邏輯驗證和行為特征驗證，建立量子安全通信信道，檢測并響應(yīng)非自愿操作行為，本發(fā)明通過引入動態(tài)生理響應(yīng)、跨層...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于ENSO的恙蟲病時空動態(tài)預(yù)測方法，包括：獲取目標(biāo)地區(qū)在待預(yù)測的月份之前設(shè)定時長內(nèi)每個月的ENSO E指數(shù)和C指數(shù)；按照預(yù)設(shè)的滯后期長度，將所述設(shè)定時長劃分為多個連續(xù)的滯后期，其中，所述滯后期長度為多個月；根據(jù)每個月...
  • 本說明書實(shí)施例提供老化臺前端隔離式開關(guān)電源的健康特征提取方法及裝置，其中，老化臺前端隔離式開關(guān)電源的健康特征提取方法包括：獲取老化臺前端隔離式開關(guān)電源的模擬量信號的多個歷史信號值；通過多層模型編碼器中的Transformer模型編碼器對多個...
  • 本申請公開了一種農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該農(nóng)業(yè)種植環(huán)境數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取農(nóng)業(yè)種植的環(huán)境數(shù)據(jù)；基于所述環(huán)境數(shù)據(jù)，獲取第一時序數(shù)據(jù)和第二時序數(shù)據(jù)；基于所述第一時序數(shù)據(jù)和所述第二時序數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前相關(guān)系數(shù)；基于所...
  • 本發(fā)明涉及多模態(tài)感知監(jiān)測相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于多模態(tài)感知的園區(qū)設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù)，生成融合矩陣，提取運(yùn)行特征，構(gòu)建設(shè)施狀態(tài)演化圖譜，配置監(jiān)測周期，識別潛在故障模式，與歷史數(shù)據(jù)匹配優(yōu)化監(jiān)測規(guī)則，輸出監(jiān)測報...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的施工數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集鉆孔機(jī)的負(fù)荷數(shù)據(jù)與電動機(jī)的電流數(shù)據(jù)，為各待預(yù)測負(fù)荷數(shù)據(jù)設(shè)定歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，計算歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出程度，并結(jié)合電流數(shù)據(jù)的變化趨勢，對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的突出...
  • 本發(fā)明涉及一種輸電線路隱患處置智能決策方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取識別得到的各隱患的類型、位置和標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險評估值；步驟S2：獲取風(fēng)災(zāi)持續(xù)期間的粗粒度氣象時序數(shù)據(jù)，并得到各隱患位置處的微粒度氣象時序數(shù)據(jù)；步驟S3：得到各...
  • 本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的敏感數(shù)據(jù)探查方法及系統(tǒng)，通過從電力相關(guān)數(shù)據(jù)源中采集包括桿塔位置數(shù)據(jù)、機(jī)場位置數(shù)據(jù)及重要場站位置數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行異常值清洗、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一等預(yù)處理操作，生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取包括位置分布、...
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