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  • 本申请提供了一种车辆个性化多维驾驶工况构建方法及装置,属于车辆行驶工况分析技术领域,获取车辆的原始数据,并且通过标识的怠速状态划分为多个独立的短行程数据;针对同一车辆的短行程数据进行多维度特征提取,并且为每个短行程数据标记累计里程类型、拥堵...
  • 本发明公开一种电力电子动态系统仿真模型生成方法,属于电力电子领域;对基础模型进行微调建立仿真通用大模型;利用训练后的仿真大模型对用户输入仿真需求进行解析,生成结构化的设计意图图谱;将结构化的设计意图图谱输入仿真大模型中,生成仿真模型基础指令...
  • 本发明涉及工业智能制造与设备健康管理技术领域,具体为一种基于强化学习的工业智能体设备分析系统及其方法,包括:采集工业设备的多维实时传感器数据;利用配置的变分自编码器嵌入模块,将多维实时传感器数据映射至连续的潜在黎曼流形空间;输出流形状态坐标...
  • 本发明提供了一种基于三维高斯溅射的可微分仿真方法、装置及电子设备,基于机器人工作区域的图像数据和姿态数据构建三维高斯模型,并基于三维高斯模型、机器人的内部运动状态和策略网络输出的动作,进行三维高斯溅射可微分渲染以生成高保真图像,进而基于高保...
  • 本发明涉及基于机器学习的非饱和土抗拉强度预测方法及系统,获取试验土体的基本物理性质参数及拉伸应力‑位移曲线;基于所获取的数据构建数据集,确定用于模型训练的输入特征;设计混合评估指标及训练与测试策略;利用机器学习算法确定非饱和土在拉伸试验中失...
  • 本发明公开了融合图神经网络与遗传优化的风墙空调调控方法及系统,方法包括:采集多源数据;对多源数据进行数据预处理,得到预处理数据;构建包含节点集合和边集合的图结构模型,结合图注意力网络生成初始图神经网络预测模型;收集训练数据,并通过训练数据对...
  • 本发明公开了一种基于改进广义回归神经网络的超塑成形装备产品质量预测方法。包括以下步骤:构建超塑成形过程的热‑力‑气耦合机理模型以生成样本数据;建立针对厚度均匀性与生产时间的多目标GRNN质量预测模型,并采用粒子群算法对超参数σ进行优化;针对...
  • 本发明提供一种基于数据增强物理信息神经网络的加筋壁板寿命预测方法,包括:确定加筋壁板裂纹扩展疲劳寿命的影响参数及其论域,通过抽样获取样本点并基于有限元模型计算应力强度因子与疲劳寿命,构建训练集;建立双层物理信息神经网络,第一子模型以影响参数...
  • 本发明属于纳米光学光谱领域,具体涉及一种纳米材料的介电特征反演方法。本发明将物理模型与神经网络深度融合,构建混合优化框架;所用s‑SNOM响应模型符合理论物理机理,融合理论介电模型、有限偶极子模型,其仿真光谱与实测光谱验证匹配;使用拉丁超立...
  • 本申请公开了一种面向人工智能芯片的模型性能自动寻优方法,涉及模型自动寻优领域,首先,通过获取目标芯片的硬件约束并对动态输入维度进行空间采样,挖掘包含硬件边界特征的训练数据,利用遗传规划进行基准符号回归,从而构建出具备泛化能力的基准参数映射模...
  • 本发明属于瓷器设计技术领域,提供了一种基于用户需求的瓷器图案生成方法及其系统,包括解析用户需求并基于预构建的瓷器领域知识图谱进行需求映射,生成领域指令;根据构图范式标识生成第一骨架图,并依据目标工艺参数对第一骨架图进行工艺可行性评估,通过迭...
  • 一种基于多源数据融合的燃料电池使用状态监测及生产工艺优化系统及方法。通过为燃料电池单元分配唯一批次标识,将生产阶段形成的生产工艺数据与燃料电池运行阶段采集的运行数据进行持续关联,构建覆盖燃料电池全周期的多源数据集合;对运行数据进行预处理并提...
  • 本发明公开了一种面向复杂地形的风机叶片覆冰预报建模方法,具体涉及风机叶片覆冰预报建模技术领域,包括获取风电场的历史多源数据,根据风机叶片安装高度构建统一空间格点,将历史多源数据插值或映射到空间格点上,生成历史覆冰环境数据集;通过构建覆盖风机...
  • 本申请提供了一种MeT结构仿真基座大模型构建方法,涉及工程力学仿真技术领域,包括:提取有限元模型的节点信息,并将每个节点的坐标、材料属性、约束条件和载荷信息进行标准化处理,构建为统一的节点特征向量;将各节点的特征向量组合为序列输入,基于Tr...
  • 本申请提供了一种涡轮故障诊断方法及其适用的系统和计算机可读介质,涉及涡轮技术领域。涡轮故障诊断方法包括如下步骤:构建训练数据集和发动机对应的代理模型,其中,代理模型包括对应发动机对应的耦合仿真模型的仿真计算过程的映射函数;构建神经网络模型,...
  • 本发明属于计算机辅助设计与仿真的技术领域,涉及了一种基于BIM的国土空间智能规划方法及系统,包括以下步骤:监控数据库原子级变更事件,匹配知识图谱生成动态因果事件包;在三维场中定位触发位置注入因果能量,实例化耗散梯度场;执行基于元胞自动机的迭...
  • 本发明涉及一种适用于功率 VDMOS 器件单粒子效应预测的专有算法,属于集成电路器件设计与AI交叉技术领域。本发明通过在传统 TCAD 仿真技术基础上,融合深度学习算法,构建针对单粒子效应进行专门优化后的多任务 MLP 与Transform...
  • 本发明公开了一种基于双轨神经网络的LDMOS器件逆向设计方法。该方法包括:S1:利用TCAD仿真获取LDMOS样本数据集;S2:对数据进行对数变换与Z‑score标准化,消除量级差异;S3:构建双轨并联MLP模型,独立训练BV与Ron, s...
  • 本发明涉及一种基于机器学习的LIGBT器件性能预测与参数量化分析方法,属于半导体与人工智能交叉领域,实现步骤包括:S1:利用Sentaurus TCAD搭建LIGBT器件结构并进行电学特性仿真;S2 : 设定器件结构参数变化范围,改变漂移区...
  • 一种基于遗传算法的花键幅结构优化方法、系统、设备及介质,该方法包括:构建花键副参数化有限元模型和其多目标优化数学模型,定义内、外花键的齿端倒角、齿厚修形量与有效接触长度等微观修形特征参数为设计变量;采用最优拉丁超立方采样方法构建数据集,并训...
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