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一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法
本发明公开了一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法。本发明公开的方法包括获取部件可靠度函数、设置部件维修参数、确定检测维修措施、部件运行寿命计算和备品备件需求预测五大步骤。其中，设置部件维修参数采用周期性预防维修方式，并考虑随机故障的影响；维修措施包括更换维修、不完全维修和最小维修，并以部件可靠度作为维修决策阈值。本发明提供的维修方法可以真实的反映部件实际运行维修情况，并可根据风电场情况作出应对调整，具有较强
华中科技大学
2021-04-14
一种机械零件表平面残余应力场的预测方法
本发明公开了一种机械零件表平面残余应力场的预测方法，包 括以下步骤:1)建立主残余应力分量的二元 n 阶三角级数多项式模型; 2)初步测试分析确定模型阶数 n 值;3)根据模型阶数 n，确定测试点个 数及测试方案并进行测试;4)根据预测模型和测试结果，对模型进行 矩阵形式整理求解模型系数;5)根据残余应力分量测试结果、已求的 模型系数和自平衡条件，求解其它残余应力分量预测模型系数;6)表 平面残余应力场形象表征。本发明方法避免了测试的盲目性
华中科技大学
2021-04-14
一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法与系统
本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参
华中科技大学
2021-04-14
一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法
本发明公开了一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法，包括下列步骤：(1)为难加工材料建立反映插铣最大铣削力的预测模型，该预测模型使用插铣过程中的侧向步距、切宽、进给和切削速度这些参数作为预测因子；(2)设计且进行难加工材料的插铣加工实验并采集其插铣加工过程中的铣削力数据曲线；(3)通过对数据曲线执行滤波和取极值处理以获得实验数据并计算出预测模型中的修正系数和指数，由此确定指数模型；以及(4)运用指数模型来执行最大铣削力值的预测过程。通过本发明，由于在预测模型中增加了侧向步距作为参数，因此更准确全面地预测难加工材料插铣过程中的最大铣削力大小，从而能够为难加工材料的高效加工提供有效指导。
华中科技大学
2021-04-11
一种永磁同步直线电机无权重双矢量推力预测控制方法
本发明公开了一种永磁同步直线电机无权重双矢量推力预测控制方法，属于电机控制领域，方法包括：获取给定推力Fe*；构建基于磁链参考矢量角和给定推力Fe*的磁链参考值矢量表达式；磁链参考值矢量解耦后构建推力预测控制的无权重价值函数，并在无权重价值函数中引入双电压矢量切换时刻的磁链误差；构建基于双电压矢量作用时间的约束条件，并在此约束条件下求解引入磁链误差的无权重价值函数，输出最优双矢量组合和其对应作用时间，以对永磁同步直线电机进行控制。本发明能够解决现有推力预测控制方法应用于永磁同步直线电机时存在的推力和磁链波动大、权重系数难以整定问题。
南京工程学院
2021-01-12
一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法
本发明公开了一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法，属于计算生物学技术领域。所示方法包括步骤1，采集HLA等位基因和独特肽段数据，构建HLA和抗原肽结合数据集；步骤2，构建HLA和抗原肽结合预测模型，使用所述HLA和抗原肽结合数据集对预测模型进行训练，获得训练后的预测模型；步骤3，将HLA序列和抗原肽序列输入预测模型，获得HLA和抗原肽结合的预测结果。该方法将基于序列和结构预测任务整合到统一模型中，分析预测pHLA关于序列和结构的潜力。这种双维度评估比现有方法提供了更全面的抗原免疫原性视角，为触发免疫反应的新抗原质量提供了新见解。
南京工业大学
2021-01-12
新一代基座大模型GLM-4
项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。
运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。
清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。
2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。
清华大学
2025-05-16
上海珊迦医学模型设备制造有限公司
上海珊迦医学模型设备制造有限公司
2025-06-20
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学
2022-06-09
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目公开招标公告
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。
北京交通大学
2022-06-14