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								      本發(fā)明涉及英語語言能力評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種英語語言能力評估方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：收集學(xué)生上傳的寫作文本，并分析其文體類別和句式結(jié)構(gòu)，得到內(nèi)容文體類別句式結(jié)構(gòu)；接著，基于這些結(jié)構(gòu)識別文本中的邏輯關(guān)系偏差，并進(jìn)行聚類，進(jìn)一步量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種識別火災(zāi)發(fā)生電力預(yù)警阻斷方法；基于獲取的電力預(yù)警信號，持續(xù)接收部署在各電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)，對電氣參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常波動(dòng)檢測，判定電力參數(shù)數(shù)據(jù)的異常類型，設(shè)置電氣參數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)警參數(shù)集合；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電力用戶聚類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取電力用戶歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；采用最小?最大歸一化方式，將所述歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)值域；從歸一化處理后的歷史用電的時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時(shí)刻參數(shù)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量并聚類，根據(jù)分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同周期。針對目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。模型訓(xùn)練方法包括：獲取帶有樣本標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集，并確定每個(gè)訓(xùn)練樣本的類內(nèi)密度，其中，樣本標(biāo)簽用于表征訓(xùn)練樣本的類型，類內(nèi)密度用于表征每類訓(xùn)練樣本內(nèi)的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電站設(shè)備狀態(tài)趨勢預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建趨勢預(yù)警模型、溫度時(shí)序預(yù)測子模型和振動(dòng)時(shí)序預(yù)測子模型；S3、通過模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據(jù)，計(jì)算各維度的特征數(shù)據(jù)與其他維度的特征數(shù)據(jù)的類別一致性，根據(jù)類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的薄片類部件性能快速預(yù)測方法，采集多工況仿真數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練樣本，構(gòu)建并編碼網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提取多維特征，經(jīng)特征融合與自注意力機(jī)制處理后，輸入感知機(jī)預(yù)測應(yīng)力并評估誤差。本發(fā)明中，通過引入仿真信息構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N乘員損傷預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：根據(jù)獲取到的原始工況碰撞脈沖確定脈沖曲線中兩個(gè)階段的間斷位置，以生成對應(yīng)多種碰撞工況的重構(gòu)碰撞脈沖曲線；將重構(gòu)碰撞脈沖曲線進(jìn)行二階半正弦波擬合處理，以得到二階半正弦簡化脈沖曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于局部徘徊活動(dòng)場景的船舶軌跡預(yù)測方法，屬于智能海事監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取AIS數(shù)據(jù)后進(jìn)行預(yù)處理，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；構(gòu)建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；將訓(xùn)練集輸入到混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中通過MSE和Adam進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UUSGSR的數(shù)控機(jī)床動(dòng)力刀座降噪方法，屬于數(shù)控機(jī)床伺服刀架動(dòng)力刀座監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明方法具體步驟包括：對監(jiān)測的刀架動(dòng)力刀座內(nèi)軸承振動(dòng)信號進(jìn)行希爾伯特變換和橢圓濾波預(yù)處理；構(gòu)建非飽和放縮型高斯勢隨機(jī)共振模型處理信號；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及發(fā)電機(jī)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種水輪發(fā)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集數(shù)據(jù)，通過輕量化TinyML推理模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過PCA對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)歸一化；通過特征提取模塊對歸一化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種頁巖儲(chǔ)層油氣運(yùn)移能力的評價(jià)方法，以巖石對流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻(xiàn)指數(shù)的算術(shù)平方根作為油氣運(yùn)移能力指數(shù)，用以評價(jià)油氣運(yùn)移能力；0<油氣運(yùn)移能力指數(shù)≤0.35時(shí)，油氣運(yùn)移能力為III類，油氣運(yùn)移能力差；0.35<油氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高并行度Softmax軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法，通過引入基于分布的和估計(jì)方法與Log2量化來改進(jìn)Softmax算法，實(shí)現(xiàn)更少的面積開銷、更快的運(yùn)行速度和更低的能耗。該方法包括：統(tǒng)計(jì)階段：處理整個(gè)輸入向量以生成直方分布圖和輸入序列的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)啟發(fā)式潮流方程矩陣最優(yōu)分塊計(jì)算方法和裝置，其中，方法包括：以負(fù)載平衡性和子矩陣計(jì)算總代價(jià)最小為目標(biāo)，構(gòu)建雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型；將所述雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型的目標(biāo)函數(shù)作為多目標(biāo)遺傳退火算法的適應(yīng)度函數(shù)，并進(jìn)行雅克比矩陣最...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種云臺角度解算方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該云臺角度解算方法包括：獲取初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù)，根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)和初始角速度數(shù)據(jù)，確定重構(gòu)重力加速度數(shù)據(jù)，根據(jù)初始重力加速度數(shù)據(jù)確定觀測模型，并根據(jù)重構(gòu)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源公開新聞?wù)卟杉椒捌脚_，具有多源公開新聞?wù)卟杉K、多源公開新聞?wù)吒袷交幚泶鎯?chǔ)模塊、多源公開新聞?wù)咦詣?dòng)采集模塊，所述系統(tǒng)采集多源公開新聞?wù)撸⒉杉男畔⑦M(jìn)行格式化處理存儲(chǔ)，能對采集到的格式化信息進(jìn)行檢索。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)和管理方法，該方法包括：基于集群創(chuàng)建指令確定集群部署策略，根據(jù)集群部署策略創(chuàng)建對應(yīng)的Zone，并確定各個(gè)Zone的副本數(shù)量；根據(jù)各個(gè)Zone的副本數(shù)量和圖數(shù)據(jù)庫配置的總分片數(shù)，在各Zone的物理機(jī)上輪詢分配分片副...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的可視化場景方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)字孿生與可視化建模技術(shù)領(lǐng)域，包括采集多格式源數(shù)據(jù)進(jìn)行字段標(biāo)準(zhǔn)映射，將字段標(biāo)準(zhǔn)映射后的多格式源數(shù)據(jù)執(zhí)行一致性校驗(yàn)；將一致性校驗(yàn)后的多格式源數(shù)據(jù)寫入待融合緩沖區(qū)，在待融合緩沖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種文字寫作修正輔助方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶的當(dāng)前文字描述，提取實(shí)體文本并進(jìn)行語義排序，生成實(shí)體文本序列；通過詞向量模型識別各實(shí)體文本的規(guī)范得分、情感得分和行文對象級別，生成第一投影點(diǎn)；以每個(gè)實(shí)體文本...
								
            
							
            
							
						
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