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  • 本發(fā)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(jù)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(shù)，分別計算目標時間段內每日的平均無故障工時；根據(jù)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(fā)明涉及一種應用于山區(qū)環(huán)境的充電站可達性測度方法、系統(tǒng)及產品。應用于山區(qū)環(huán)境的充電站可達性測度方法包括：S1、構建山區(qū)環(huán)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(fā)明公開了一種輕質建筑材料的損耗預測方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)篩選、損耗預測建模和輕質建筑材料損耗預測。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)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(tǒng)，本方案引入環(huán)境差異度量函數(shù)進行子區(qū)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(wǎng)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(jù)節(jié)點入度特征和節(jié)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(jié)點在歷史時段的歷史出力特征，預測每個新能源出力節(jié)點...
  • 本發(fā)明公開了一種基于強化學習的專家畫像刻畫與動態(tài)更新方法，包括如下步驟：S1、采集專家數(shù)據(jù)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(tài)生成網(wǎng)絡，生成專家...
  • 本發(fā)明涉及溫度場仿真應用技術領域，特別是涉及一種發(fā)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(shù)據(jù)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(fā)明提供了一種用于短線法高位滑移節(jié)段梁的監(jiān)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(jié)段梁在滑移過程中的受力情況以及結構姿態(tài)變化情況，在節(jié)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(jié)段梁的結構姿態(tài)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(jié)點并行Cholesky數(shù)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(jié)點，并確定所述超節(jié)點的數(shù)值分解任務；步驟二、構建任務池；步驟三、將所述數(shù)值分解任務添加到所...
  • 本發(fā)明涉及電磁加熱溫升均勻性優(yōu)化技術領域，公開了一種基于響應面法與多參數(shù)優(yōu)化的列車凍煤感應加熱溫升均勻性優(yōu)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(fā)明公開了一種無需共形網(wǎng)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(tǒng)，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(tǒng)有限元方法需要對模型進行復雜的共形網(wǎng)格剖分，在狹長/細小的特征區(qū)域往往需要特別密的單元，嚴重影...
  • 本發(fā)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(jié)點及管道參數(shù)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(shù)，裁剪制備管道；S3、基于...
  • 本發(fā)明公開了一種用于開源軟件的安全診斷評估方法及系統(tǒng)，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(fā)明公開了一種復雜巖石的不同礦物元素特征參數(shù)確定方法，所述方法包括：建立元素測井和元素錄井數(shù)據(jù)的一體化應用方法，結合巖心元素數(shù)據(jù)驗證一體化元素數(shù)據(jù)的可靠性；基于巖心礦物數(shù)據(jù)，按照巖性進行分類并統(tǒng)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(tǒng)。該方法包括：獲取動態(tài)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(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和相關因素數(shù)據(jù)，并進行基本數(shù)據(jù)預處理，高斯噪聲注入增強小樣本數(shù)據(jù)表達，同時利用多源異構數(shù)據(jù)融合技術整合多種類型數(shù)據(jù)；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(shù)，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(shù)，結合模擬柵極氧化層進行二次異常預測，獲得二...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、負載數(shù)據(jù)和溶解氣體濃度；確定當前周期的異常程度；基于負載數(shù)據(jù)與溶解氣體濃度之間的關聯(lián)關系對負載數(shù)據(jù)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(tǒng)中的傳感器信號數(shù)據(jù)；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...
  • 本申請公開了基于高階特征交互的個性化推薦方法、設備及介質，涉及深度學習領域，方法包括：將獲取的用戶信息，以及知識庫中的知識，輸入至預先訓練的個性化推薦模型中，輸出用于表示用戶是否已獲取知識的分類變量；根據(jù)所述分類變量對用戶進行知識的個性化推...
  • 本申請?zhí)峁┮环N逐時數(shù)據(jù)近實時處理方法，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，該方法由處理器執(zhí)行，包括：對目標時間執(zhí)行確定待用目標時間數(shù)據(jù)集；基于目標時間數(shù)據(jù)集執(zhí)行確定觀測數(shù)據(jù)以及軌道數(shù)據(jù)；基于目標時間數(shù)據(jù)集執(zhí)行確定參數(shù)輸入文件；執(zhí)行數(shù)據(jù)處理；對數(shù)據(jù)處...
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