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          • 本發(fā)明適用于故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種變壓器運行故障檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:查找出預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的變壓器,設(shè)置若干個監(jiān)測指標(biāo),編輯評價規(guī)則,比對監(jiān)測指標(biāo)和評價規(guī)則,將變壓器聚類為穩(wěn)定組和風(fēng)險組;創(chuàng)建全局模型,采集變壓器的運行參數(shù),獲取...
          • 本發(fā)明涉及水電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種水電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)特征提取評估方法,包括:首先,基于設(shè)備物理結(jié)構(gòu),構(gòu)建能量傳遞拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)模型;其次,獲取各節(jié)點的多源異構(gòu)監(jiān)測信號,并將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為以瓦特為單位的能量耗散率;然后,基于所述拓?fù)?..
          • 本發(fā)明公開了一種實驗室數(shù)據(jù)分析方法,涉及實驗室數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域,該方法,包括:獲取實驗室中操作人員的標(biāo)識信息以及每個操作人員的實驗時間信息;獲取每個實驗人員操作依次接觸的儀器的儀器名稱、每個實驗人員操作依次接觸的樣本的樣本名稱;根據(jù)所述實驗時...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)中心制冷調(diào)控方法及調(diào)控系統(tǒng),涉及制冷調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,包括:使用紅外熱成像儀獲取高溫凝聚點;基于通風(fēng)口以及高溫凝聚點的位置獲取高溫凝聚類型以及制冷時間區(qū)間;建立深度學(xué)習(xí)模型,并基于實時凝聚點的高溫凝聚類型對數(shù)據(jù)中心...
          • 本發(fā)明涉及線纜安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的電纜熱風(fēng)險監(jiān)測方法及系統(tǒng),所述方法包括采集、標(biāo)準(zhǔn)化和處理多源數(shù)據(jù),提取熱風(fēng)險特征并識別異常點位,構(gòu)建區(qū)域網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鲲L(fēng)險傳播路徑,動態(tài)調(diào)整監(jiān)測資源配置。實時生成分級預(yù)警信號,模擬風(fēng)...
          • 本發(fā)明涉及岸線演化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于岸灘斷面形變特征的岸線演化預(yù)警方法,包括多源數(shù)據(jù)融合處理:整合目標(biāo)岸線的歷史與實時監(jiān)測數(shù)據(jù),包括水深資料與波浪資料,構(gòu)建多期岸灘斷面地形數(shù)據(jù)集,所述數(shù)據(jù)集包括斷面高程點集及平面坐標(biāo);形變特征矢量化...
          • 本發(fā)明公開了一種螺旋纏繞的線型設(shè)計方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,涉及螺旋纏繞技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過試?yán)p繞法,以纏繞過程中纏繞角度與起始纏繞角度間的偏差小于預(yù)設(shè)閾值為試?yán)p繞結(jié)束約束,在基于芯模形狀的幾何特征確定的目標(biāo)弧長積分區(qū)間內(nèi)計算首個循環(huán)的纏繞線...
          • 本申請公開了一種基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動機熱力循環(huán)參數(shù)評估方法,所述基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動機熱力循環(huán)參數(shù)評估方法在綜合考慮循環(huán)參數(shù)與各部件、空氣系統(tǒng)參數(shù)耦合影響的前提下,建立了熱力循環(huán)參數(shù)與各部件及整機成本的關(guān)系,并結(jié)合飛行器任務(wù)...
          • 本公開涉及一種三維各向異性介質(zhì)地震波場模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于地球物理勘探數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括:在用于描述三維各向異性介質(zhì)中地震波傳播、基于EAL邊界的初始彈性波方程組中引入基于時間和空間雙重因素進(jìn)行地震波在邊界區(qū)域衰減的速度衰減...
          • 本申請涉及一種三相MMC電流建模方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:建立三相MMC電流的全狀態(tài)空間建模方程;將全狀態(tài)空間建模方程轉(zhuǎn)化為矩陣形式建模方程,矩陣形式建模方程中構(gòu)建有全狀態(tài)空間建模方程對應(yīng)的多個向量和系數(shù)矩陣...
          • 本發(fā)明公開了一種支持打印寫碼同步的智能機場行李標(biāo)簽打印設(shè)備,屬于智能標(biāo)簽技術(shù)領(lǐng)域,包括:管理模塊和讀寫模塊;所述管理模塊用于實時采集旅客的航班信息,為每個旅客的每個行李分配標(biāo)簽ID,所述標(biāo)簽ID用于區(qū)分每一件行李,并生成行李管理報表,便后續(xù)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種低碳生產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:S1:采集目標(biāo)數(shù)據(jù)中心所在區(qū)域的實時電網(wǎng)碳排放強度值;S2:將實時電網(wǎng)碳排放強度值與預(yù)設(shè)碳強度閾值進(jìn)行比較,當(dāng)超過閾值時,輸出最大精度降級級別;S3:...
          • 本發(fā)明適用于碳足跡與車網(wǎng)互動技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于V2G的車網(wǎng)互動過程碳足跡核算方法,所述方法包括:電網(wǎng)輸送、V2G充電樁充電轉(zhuǎn)換、V2G車輛電池儲能、V2G充電樁放電轉(zhuǎn)換階段傳輸和損耗的電能的計算,以及在碳足跡評估階段中,發(fā)電廠發(fā)出單位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于半不變量法的變電站全生命周期碳排放評價方法,屬于電力系統(tǒng)碳排放評估領(lǐng)域,包括:S1、變電站全生命周期碳排放不確定性量化模型構(gòu)建:建立變電站全生命周期碳排放數(shù)據(jù)質(zhì)量評價矩陣,利用Beta函數(shù)建立不確定性量化模型;S2、基于半...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自然語言處理與檢索增強的會議管理方法及系統(tǒng),屬于會議管理的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括基于關(guān)鍵參數(shù)輸出會議預(yù)定結(jié)果;若預(yù)定成功,獲取會議過程中的音頻流數(shù)據(jù),對音頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行語音分段、初始聲紋提取與初始聚類,以輸出原始語音片段與說話...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型外掛知識庫的維修備件預(yù)測系統(tǒng),對歷史工單進(jìn)行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理,得到預(yù)處理文本;對預(yù)處理文本進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理,得到向量數(shù)據(jù)庫;從新工單提取屬性信息,對屬性信息進(jìn)行語義向量轉(zhuǎn)換,得到查詢向量;從向量...
          • 本發(fā)明公開了一種基于學(xué)習(xí)終端的智慧學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)及方法,屬于學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:用戶身份認(rèn)證模塊,用于接收用戶登錄信息并進(jìn)行身份驗證;學(xué)習(xí)記錄存儲模塊,用于存儲用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù);練習(xí)題生成模塊,響應(yīng)于身份認(rèn)證通過;練習(xí)評估模塊,判斷學(xué)習(xí)...
          • 本發(fā)明公開了一種三維海溫空間降尺度的方法、裝置及電子設(shè)備,涉及圖像處理領(lǐng)域,該方法包括獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)集,目標(biāo)數(shù)據(jù)集包括:風(fēng)場數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫數(shù)據(jù)及第二海溫數(shù)據(jù),將目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的風(fēng)場數(shù)據(jù)、海流數(shù)據(jù)、第一海溫數(shù)據(jù)及第二海溫數(shù)據(jù)輸入三維海溫...
          • 本發(fā)明公開了一種面向極端場景的遙感圖像特征增強方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一圖像集和第二圖像集,從第一圖像集中抽取第一遙感圖像,從第二圖像集中抽取多張第二遙感圖像;對第一遙感圖像進(jìn)行第一分辨率增強,獲得第三遙感圖像;選擇一...
          • 本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,具體是一種基于PET/MR多模態(tài)影像的肺癌智能檢測系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、智能多模態(tài)分類模塊和肺癌檢測模塊;本發(fā)明采用基于雙向注意力機制的跨模態(tài)特征融合方法,在多模態(tài)融合的基礎(chǔ)上,通過視覺嵌入考慮細(xì)粒...
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