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          • 本發(fā)明提出了一種城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,構(gòu)建低碳處理維度庫及其維度環(huán)節(jié)庫,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,獲得得分變量、指標(biāo)得分、環(huán)節(jié)得分、維度得分和城市低碳處理得分;建立指標(biāo)模型、環(huán)節(jié)模型和維度模型,進(jìn)行增長和減小...
          • 本發(fā)明涉及耗電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的電力物聯(lián)網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對不同設(shè)備在每一時刻的鄰域范圍內(nèi)不同時刻的耗電量分布進(jìn)行分析,獲得設(shè)備之間在每一時刻的耗電關(guān)聯(lián)程度,并獲得每個設(shè)備的關(guān)聯(lián)設(shè)備;根據(jù)每個設(shè)備在每...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)急決策推演系統(tǒng)及方法,涉及應(yīng)急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù),基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時空災(zāi)害矩陣和社會脆弱性圖譜,基于對時空災(zāi)害矩陣和社會脆弱性圖譜進(jìn)行分析確定耦合數(shù)據(jù)體,基于耦...
          • 本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點客流風(fēng)險評估方法及系統(tǒng),其方法包括:基于不同日期和不同時間顆粒度統(tǒng)計站點在各時間窗口內(nèi)的進(jìn)、出站客流量;利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點的通勤屬性;構(gòu)建差異化通勤類客流風(fēng)險評價指標(biāo)體系;利用熵權(quán)法結(jié)...
          • 一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及危險化學(xué)品管理領(lǐng)域。在該方法中,對化學(xué)相容性風(fēng)險值、環(huán)境失控風(fēng)險值、設(shè)備故障風(fēng)險值和操作風(fēng)險值進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合風(fēng)險值;當(dāng)綜合風(fēng)險值小于預(yù)設(shè)第一閾值時,預(yù)測本地需求預(yù)測值,根據(jù)服務(wù)水平與...
          • 本發(fā)明涉及隧道通風(fēng)控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風(fēng)量預(yù)測方法。所述方法包括以下步驟:根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列;利用多層傳感器陣列進(jìn)行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集,同時整合交通流...
          • 本申請實施例公開了一種動態(tài)補給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:實時獲取參賽人員的運動狀態(tài)信息,對運動狀態(tài)信息進(jìn)行解析,確定待補給人員;判斷待補給人員距離最近補給站的擁堵程度和補給供應(yīng)狀態(tài)是否滿足供給需求,在不滿足供給需求的情況下,...
          • 本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預(yù)制任務(wù)調(diào)度方法,涉及任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,該方法將建筑預(yù)制任務(wù)抽象為量子優(yōu)化模型,以量子比特概率幅編碼任務(wù)分配方案;通過蒙特卡洛觀測把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解,并以加權(quán)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)量化評價。引入受控相...
          • 本申請涉及機電設(shè)備進(jìn)度管理領(lǐng)域,公開了一種基于BIM技術(shù)的機電設(shè)備進(jìn)度管控方法,包括以下步驟:S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項機電設(shè)備參數(shù)建立基礎(chǔ)機電設(shè)備BIM模型;S2、在步驟S1建立的基礎(chǔ)機電設(shè)備BIM模型上對機電設(shè)備進(jìn)度...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)田水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種水肥耦合碳效應(yīng)智能調(diào)控方法,該方法先獲取農(nóng)田環(huán)境感知信息,解析后構(gòu)建水肥碳耦合場景,確定初始調(diào)控參數(shù)集;再獲取用戶反饋的動態(tài)調(diào)整操作,確定調(diào)控調(diào)整信息集;接著對調(diào)控調(diào)整信息集層級化拆解分類統(tǒng)計,確定...
          • 本申請公開了一種風(fēng)電場設(shè)備管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于海上風(fēng)電場設(shè)備對應(yīng)的設(shè)備實際使用環(huán)境數(shù)據(jù)確定海上風(fēng)電場設(shè)備對應(yīng)的第一預(yù)測使用壽命;基于第一預(yù)測使用壽命和海上風(fēng)電場設(shè)備對應(yīng)的設(shè)備使用狀態(tài)數(shù)據(jù)集確...
          • 本發(fā)明公開了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng),涉及生態(tài)流量核算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點圖;基于劃分散點圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間;分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的智能農(nóng)作物生長預(yù)測與優(yōu)化方法,屬于作物分析技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:獲取空間遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),進(jìn)行時空對齊處理生成融合數(shù)據(jù)表示;將融合數(shù)據(jù)表示輸入預(yù)測模型,通過耦合作物生長機理與動態(tài)環(huán)境響應(yīng)關(guān)系,輸...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的低碳建筑監(jiān)控系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元、算力協(xié)同單元、調(diào)控執(zhí)行單元和用戶交互單元,通過數(shù)據(jù)采集單元進(jìn)行區(qū)域針對性定時監(jiān)測,搭建統(tǒng)一語義標(biāo)準(zhǔn)和動態(tài)知識圖譜,提升數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的全面性和效...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的知識庫構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,采用該方法、系統(tǒng)及設(shè)備,通過大模型提取原始語料數(shù)據(jù)中的主體及預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬性,從而通過大模型得到主體與預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)屬相關(guān)聯(lián)的候選知識單元,即,通過扁平化冗余存儲與大模型驅(qū)動...
          • 本申請?zhí)峁┮环N掃碼真實性驗證方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:在二維碼圖像生成前,基于擾動參數(shù)依據(jù)擾動類型選擇機制動態(tài)配置擾動類型及擾動注入強度等級,生成擾動圖層邏輯結(jié)構(gòu),并構(gòu)建對應(yīng)的預(yù)期擾動結(jié)構(gòu)特征;在二維碼圖像生成階段,基于擾動圖...
          • 本發(fā)明涉及工程檢測信息技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種力學(xué)試驗真?zhèn)巫匪莘椒ǎ襟E包括:試樣經(jīng)核酸條碼?三維掃描雙錨定生成唯一標(biāo)識并封裝第一數(shù)據(jù)包;事件流映射為三階稀疏張量,提取拓?fù)錀l碼并以門限簽名生成第二數(shù)據(jù)包;圖神經(jīng)常微分方程輸出一致性評分,異常時...
          • 本發(fā)明公開了一種合同風(fēng)險智能識別方法及系統(tǒng),涉及文本識別技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:提取待識別文件的語義向量;基于語義向量和審查清單獲得第一風(fēng)險識別結(jié)果;將語義向量和審查知識圖譜進(jìn)行語義匹配獲得潛在風(fēng)險;基于潛在風(fēng)險和審查知識譜圖獲得第一風(fēng)險類...
          • 本發(fā)明涉及電子數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于NLP的信貸文本數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。方法包括:對多個待測信貸文本進(jìn)行分詞;將每個單句中的各個詞組進(jìn)行重組,得到多個重組詞;根據(jù)各重組詞分別與高頻欺詐意圖詞、歷史正常信貸文本、以及上下文的關(guān)...
          • 本發(fā)明提供一種預(yù)防半導(dǎo)體封裝中晶圓MAP取錯的方法,涉及半導(dǎo)體器件封裝技術(shù)領(lǐng)域,包括,S1.指定人員將晶圓的MAP源文件中的方向旋轉(zhuǎn)至統(tǒng)一方向,并將旋轉(zhuǎn)后的MAP圖上傳至MAP服務(wù)器,技術(shù)人員從MAP服務(wù)器下載已轉(zhuǎn)換方向的MAP圖,避免人工...
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