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          • 本發(fā)明公開了一種基于AI技術(shù)的火電廠燃料供應系統(tǒng)過程控制與優(yōu)化方法,屬于火力發(fā)電自動化控制領域。該方法構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合采集系統(tǒng),集成燃料特性檢測、設備狀態(tài)監(jiān)測、視覺識別及DCS/PLC數(shù)據(jù);采用深度學習與強化學習相結(jié)合的混合算法架構(gòu),包括基...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,提供了一種狀態(tài)更新方法和狀態(tài)更新系統(tǒng),旨在提升狀態(tài)信息更新效率和準確性。其中,狀態(tài)更新方法包括:第一客戶端接收用戶配置的更新條件,并將更新條件發(fā)送給服務器;其中,更新條件是用戶為第一客戶端的相應項目節(jié)點配置的,更...
          • 一種汽車展會的智能展示方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),涉及智能車展技術(shù)領域。方法包括:確定汽車展會中的多個感知觸發(fā)點,各所述感知觸發(fā)點對應預設的觸發(fā)區(qū)域;當檢測到至少一個用戶進入當前感知觸發(fā)點對應的觸發(fā)區(qū)域時,獲取各所述用戶的路徑軌跡;基于...
          • 本發(fā)明的實施例提供了一種AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法、裝置、電子設備、可讀存儲介質(zhì)和芯片,其中,AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法包括:獲取多個船舶的AIS數(shù)據(jù);確定每個船舶對應的海域類型;根據(jù)區(qū)域航道屬性確定對應于每個船舶的數(shù)據(jù)更新間隔閾值;確定更新頻率得...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N特征表示的確定方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及自然語言處理技術(shù)領域,該方法包括:獲取第一文本單元,并對第一文本單元進行向量化處理,獲取第一文本單元對應的向量,第一文本單元為對目標文本分割得到的任意一個文本單元。基于向量,確定...
          • 本發(fā)明公開了基于自編碼器與生成對抗網(wǎng)絡的電子鼻數(shù)據(jù)生成方法,包括:構(gòu)建電子鼻數(shù)據(jù)集S;構(gòu)建高斯混合嵌入生成對抗網(wǎng)絡模型GMEGAN;通過電子鼻數(shù)據(jù)集S對高斯混合嵌入生成對抗網(wǎng)絡模型進行訓練;基于重構(gòu)采樣法或先驗采樣法利用訓練后的高斯混合嵌入...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)異周期加權(quán)指標的機械設備狀態(tài)監(jiān)測方法及裝置,所述方法包括:采集設備的當前振動數(shù)據(jù);基于當前振動數(shù)據(jù),根據(jù)兩個相鄰時間段內(nèi)振動數(shù)據(jù)對應的波形因子的加權(quán)疊加,得到預警指標;若預警指標大于預設的預警閾值,則發(fā)出預警信號;其...
          • 本發(fā)明涉及地下洞室施工技術(shù)領域,公開了一種層狀巖體洞室開挖參數(shù)動態(tài)優(yōu)化決策系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括建立巖層數(shù)據(jù)庫模塊、開挖模擬模塊及優(yōu)化開挖模型模塊。方法包括收集工程地質(zhì)條件、巖石力學性質(zhì)以及地應力分布等基礎數(shù)據(jù);通過三維地應力測試和巖體滲透特...
          • 本發(fā)明公開了基于地質(zhì)大數(shù)據(jù)的礦產(chǎn)預測方法與裝置,涉及礦產(chǎn)預測技術(shù)領域,包括如下步驟:獲取待預測區(qū)域所在地區(qū)的相關元素含量數(shù)據(jù),并采集待預測區(qū)域土壤中的相關元素含量,得到土壤元素含量數(shù)據(jù);對待預測區(qū)域進行區(qū)域劃分,基于土壤元素含量數(shù)據(jù)計算相關...
          • 本申請公開了分布式光伏出力的預測方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及分布式光伏技術(shù)領域,其中方法包括:獲取預測日對應的分布式光伏出力歷史數(shù)據(jù),利用預測模型輸出預測日分布式光伏出力的基礎預測結(jié)果;基于臺區(qū)灰塵的日增長系數(shù),預測得到預測日灰塵量;根據(jù)預...
          • 本公開實施例公開了一種鬧鐘提示時間的確定方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領域,該方法包括:獲取設備的當前位置;獲取從所述當前位置到預設的目的地位置之間的一個或者多個路線的實時路況信息;基于所述實時路況信息,確定待選...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的庫存優(yōu)化方法,涉及庫存優(yōu)化技術(shù)領域,解決了無法依據(jù)時效性和環(huán)境影響因素對軍用物資的庫存進行有效優(yōu)化的問題,包括依據(jù)截止使用日期和最早報廢時長對庫存軍用物資進行初步分析,依據(jù)存儲環(huán)境對臨期庫存軍用物資的環(huán)境...
          • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的招標與非招標采購智能轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),包括獲取招標商的本次招標數(shù)據(jù);將所述本次招標數(shù)據(jù),輸入預先構(gòu)建的流標概率預測模型進行流標預測,得到流標概率;若所述流標概率大于預設概率閾值,觸發(fā)非招標采購流程;在所述非招標采購流...
          • 本發(fā)明公開了一種專利價值度評價系統(tǒng),涉及專利價值評估技術(shù)領域,包括:所述數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集與專利相關的多維度數(shù)據(jù);所述數(shù)據(jù)預處理模塊,用于對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、歸一化等預處理操作;所述評價指標計算模塊,用于根據(jù)預處理后的數(shù)據(jù)計算...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)。該方法包括:對輸入的第一圖像進行特征提取,得到第一圖像的圖像特征,第一圖像為低分辨率圖像;根據(jù)第一圖像的圖像特征,從第一圖像中確定M個圖像區(qū)域,并基于第一策略對M個圖像區(qū)域進行第一圖像...
          • 本說明書實施例提供了一種基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的變電站全景構(gòu)建系統(tǒng)及方法,其中,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于進行變電站全方位的數(shù)據(jù)采集,獲取變電站的精確數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理與建模模塊,用于對精確數(shù)據(jù)進行預處理和優(yōu)化處理,并根據(jù)處理后的精確數(shù)據(jù)構(gòu)建變電站...
          • 本披露公開了一種對預測植入支架后血管形變的預測模型進行訓練的方法。包括:分別對獲取到的植入支架前的術(shù)前顱腦影像數(shù)據(jù)和植入支架后的術(shù)后顱腦影像數(shù)據(jù)進行三維重建處理,得到術(shù)前血管模型和術(shù)后血管模型;將術(shù)后顱腦影像數(shù)據(jù)中支架的位姿信息映射至術(shù)前血...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領域,公開了一種基于多尺度特征的無監(jiān)督異常檢測方法,提出基于多尺度特征自適應無監(jiān)督檢測框架MSFA,對輸入圖像經(jīng)過預訓練網(wǎng)絡進行處理后,提取多尺度中間特征圖,所有特征圖被展平并統(tǒng)一映射至固定維度,同時疊加位置編碼;對...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于學生?教師網(wǎng)絡結(jié)合自編碼器的重力波光譜圖像異常檢測方法,包括:采集重力波光譜圖像數(shù)據(jù),對重力波光譜圖像進行預處理、維度壓縮;構(gòu)建學生?教師網(wǎng)絡與自編碼器結(jié)合的異常檢測模型;訓練異常檢測模型,采用硬特征損失訓練方法優(yōu)化學...
          • 本發(fā)明公開了一種新的引導編輯系統(tǒng)。本發(fā)明開發(fā)了一種雙條RNA策略,在使用一條介導切割的sgRNA的基礎上,引入與靶向鏈配對的輔助模板RNA(ActRNA:t);在此基礎上,進一步開發(fā)出單條的靶向鏈編輯pegRNA(tsp?pegRNA),將...
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