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          • 本發(fā)明公開了基于貝葉斯物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池退化模型構(gòu)建方法,包括以下步驟:基于電池老化機(jī)制,構(gòu)建偽二維電池?cái)?shù)據(jù)生成模塊;設(shè)計(jì)特征提取網(wǎng)絡(luò)提取IC特征參數(shù);構(gòu)建老化參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)刻畫IC特征參數(shù)與電池老化參數(shù)的關(guān)系;通過參數(shù)隨機(jī)化的方式,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開一種基于多級校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法,涉及半導(dǎo)體器件建模技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有MOSFET器件建模導(dǎo)致工藝波動下器件?電路性能的系統(tǒng)性偏差過大的技術(shù)問題;本發(fā)明的基于多級校準(zhǔn)的MOSFET器件建模方法,包括:建立MOSFET...
          • 本發(fā)明提供了一種電力信息的智能審核方法和系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)方案為:對第一區(qū)域電網(wǎng)的電力信息待公開內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵詞識別,得到關(guān)鍵詞序列;對關(guān)鍵詞序列進(jìn)行情感極性分析,得到第一輿情得分序列;基于關(guān)鍵詞序列中各個關(guān)鍵詞的左相鄰關(guān)鍵詞和右相鄰關(guān)鍵詞之間的內(nèi)容...
          • 本發(fā)明涉及公路壓實(shí)度監(jiān)測領(lǐng)域,具體涉及基于數(shù)字孿生的公路壓實(shí)度實(shí)時調(diào)控方法及系統(tǒng),方法包括:采集振動加速度、溫度及位置數(shù)據(jù),處理后生成時空對齊的多源融合特征數(shù)據(jù)集;輸入預(yù)訓(xùn)練LSTM模型構(gòu)建動態(tài)更新的數(shù)字孿生體,輸出三維壓實(shí)能量圖譜;離散圖...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能體因果關(guān)系推理的信息服務(wù)方法及系統(tǒng),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法的實(shí)現(xiàn)包括以下步驟:構(gòu)建關(guān)系抽取智能體,對領(lǐng)域內(nèi)信息文件進(jìn)行實(shí)體抽取,并提取實(shí)體屬性,構(gòu)建實(shí)體庫;根據(jù)實(shí)體庫信息,進(jìn)行基礎(chǔ)關(guān)系抽取,建立基礎(chǔ)關(guān)系庫;構(gòu)建...
          • 本申請實(shí)施例提供一種區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估方法、程序產(chǎn)品、設(shè)備及介質(zhì),涉及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。所述區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估方法,包括:根據(jù)待評估區(qū)域的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行植被冠層高度反演,確定植被冠層高度指數(shù);其中,所述多源數(shù)據(jù)包括針對所述待評估區(qū)域獲...
          • 本發(fā)明提供一種基于GIS的鄉(xiāng)鎮(zhèn)國土空間規(guī)劃方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟:利用GIS工具采集空間數(shù)據(jù);基于預(yù)規(guī)劃數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)生成初始地塊節(jié)點(diǎn)集;基于規(guī)劃策略及搜索強(qiáng)度因子,對初始地塊節(jié)點(diǎn)集中的各規(guī)劃地塊生成擾動向量;基于擾動向量,根據(jù)目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于主被動遙感技術(shù)的大尺度林地碳儲量估算方法及系統(tǒng),包括獲取研究區(qū)不同傳感器的星載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、L波段和C波段的SAR數(shù)據(jù)、多光譜遙感影像數(shù)據(jù)、機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù),以及包含林地的土地覆蓋類別數(shù)據(jù);利用不同傳感器的星載...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多AGV協(xié)同的柔性生產(chǎn)線調(diào)度方法及系統(tǒng),具體涉及柔性制造系統(tǒng)資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有動態(tài)優(yōu)先級機(jī)制在高優(yōu)先級任務(wù)并發(fā)時引發(fā)AGV資源鎖死的缺陷;通過獲取產(chǎn)線任務(wù)優(yōu)先級數(shù)據(jù);評估高優(yōu)先級任務(wù)耦合關(guān)聯(lián)強(qiáng)度;基于強(qiáng)度閾值...
          • 本發(fā)明公開了基于多指標(biāo)融合的生物技術(shù)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)識別方法及系統(tǒng),涉及生物安全管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、從轉(zhuǎn)基因作物生命周期各階段獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),構(gòu)建包含分子結(jié)構(gòu)序列、功能表現(xiàn)指標(biāo)和生態(tài)影響因子的動態(tài)數(shù)據(jù)集,提取分子結(jié)構(gòu)序列隨時間變化...
          • 本發(fā)明提出了一種國土空間用途管制指標(biāo)評價監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及指標(biāo)評價監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,根據(jù)建設(shè)項(xiàng)目規(guī)劃對全生命周期進(jìn)行階段劃分,獲得多個監(jiān)測階段,根據(jù)監(jiān)測指標(biāo)特性對監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行劃分,獲得監(jiān)測指標(biāo)信息;根據(jù)監(jiān)測指標(biāo)信息對所述國土空間用途數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)...
          • 本發(fā)明涉及供應(yīng)商管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的采購需求與供應(yīng)商智能匹配方法。基于大數(shù)據(jù)的采購需求與供應(yīng)商智能匹配方法,包括以下步驟:S1:獲取各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù),并根據(jù)所述各供應(yīng)商的發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù),獲得一級供應(yīng)商的發(fā)展數(shù)據(jù)、一級供應(yīng)商...
          • 本發(fā)明涉及臺區(qū)電能質(zhì)量評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)融合的分布式光伏臺區(qū)電能質(zhì)量評估方法和系統(tǒng),包括獲取分布式光伏臺區(qū)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并進(jìn)行特征提取,得到多源特征向量;對多源特征向量進(jìn)行維度擴(kuò)展和外積運(yùn)算,得到融合張量,并進(jìn)行降維和特征提...
          • 本發(fā)明提供一種智慧園區(qū)移動設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于資源調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明的智慧園區(qū)移動設(shè)備資源動態(tài)調(diào)度方法包括:管理記錄有多個充電資源的時空地圖,所述時空地圖包括每個充電資源在未來時間軸上的多個可用時間段;在目標(biāo)移動設(shè)備處于可調(diào)度...
          • 本發(fā)明涉及無人裝車場景下的數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于無人裝車場景下的共享托盤數(shù)據(jù)跟蹤方法,其包括獲取實(shí)時與歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)、劃分?jǐn)?shù)據(jù)類別、篩選關(guān)鍵特征維度、計(jì)算數(shù)據(jù)權(quán)重分配、優(yōu)化數(shù)據(jù)跟蹤模型及執(zhí)行動態(tài)數(shù)據(jù)跟蹤操作。本發(fā)明能夠通過分析托...
          • 本發(fā)明公開了一種分布式光伏電站智能安全運(yùn)維管理方法及系統(tǒng),涉及智能安全運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,通過采集光伏組串運(yùn)行數(shù)據(jù),進(jìn)行特征參數(shù)提取,并依據(jù)提取的特征參數(shù),進(jìn)行擾動風(fēng)險(xiǎn)識別,以標(biāo)記風(fēng)險(xiǎn)光伏組串,并計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)光伏組串的電位泄漏概率
          • 本發(fā)明公開了基于多方安全計(jì)算的區(qū)塊鏈錢包交易驗(yàn)證方法及裝置,方法包括:根據(jù)組網(wǎng)配置信息配置交易策略并發(fā)送節(jié)點(diǎn)身份信息至管理節(jié)點(diǎn)及其它各節(jié)點(diǎn),根據(jù)接收的注冊反饋信息生成本地錢包賬戶,接收到本地錢包賬戶的錢包交易信息則獲取與當(dāng)前時間對應(yīng)的同步節(jié)...
          • 本發(fā)明涉及旅游評價反饋技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種智能化老年旅游產(chǎn)品點(diǎn)評反饋方法及系統(tǒng);本方案首先通過游客終端確定用戶需要進(jìn)行點(diǎn)評的旅游產(chǎn)品(即目標(biāo)產(chǎn)品),然后反饋至云服務(wù)器,云服務(wù)器生成目標(biāo)產(chǎn)品對應(yīng)的問卷數(shù)據(jù),并發(fā)送至游客終端;游客終端基于問卷...
          • 本發(fā)明涉及一種電商異常群體自適應(yīng)識別與處理方法及系統(tǒng),包括:對從多模態(tài)電商平臺交互數(shù)據(jù)提取出的多模態(tài)特征進(jìn)行跨模態(tài)關(guān)聯(lián),輸出異常群體概率評分;根據(jù)歷史庫匹配數(shù)與實(shí)時訪問量的關(guān)聯(lián)關(guān)系、異常訪問增速的影響關(guān)系以及異常店鋪數(shù)與活躍店鋪總數(shù)的比例關(guān)...
          • 本發(fā)明提出一種用于電商平臺的智能推薦方法及系統(tǒng),包括:實(shí)時收集用戶交互行為及時空上下文數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶行為多模態(tài)特征矩陣;同時提取商品多層次特征,生成商品綜合特征矩陣;基于用戶行為特征矩陣識別并預(yù)測用戶意圖,生成意圖分布向量;結(jié)合商品特征矩陣...
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