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用于油氣巡檢無(wú)人設(shè)備的多目標(biāo)非接觸電能傳輸方法研究

擴(kuò)散模型賦能的 CNN-Transformer：天然氣井小樣本故障診斷新方法

面向高效深度學(xué)習(xí)計(jì)算的細(xì)粒度流多處理器資源調(diào)度方法

端到端多模態(tài)擴(kuò)散Mamba模型

智能油藏注采生產(chǎn)調(diào)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

基于Louvain算法的電網(wǎng)彈性提高方法研究

基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)閾值的鉆井溢流風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警新方法

考慮在線(xiàn)更新和災(zāi)難性遺忘的增量光伏發(fā)電預(yù)測(cè)模型

基于多維時(shí)序聯(lián)動(dòng)無(wú)監(jiān)督模型的溢流智能預(yù)警方法

一種多階段知識(shí)增強(qiáng)型物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在成品油管道水力瞬態(tài)仿真方法

基于CEEMDAN-SVD-MEAE的抽油機(jī)電機(jī)聲音異常檢測(cè)

基于Transformer增強(qiáng)原型網(wǎng)絡(luò)的潛油電泵小樣本故障診斷

航天器結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

平均池化時(shí)域圖卷積網(wǎng)絡(luò)用于潛油電泵異常檢測(cè)