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          • 本發(fā)明涉及電故障監(jiān)控技術(shù)領域,具體為一種智能移動式變電站電故障監(jiān)控方法,該方法通過多源傳感器同步采集移動式變電站的電氣監(jiān)測信號、多維環(huán)境噪聲信號及動態(tài)工況參數(shù);采用多尺度頻譜模態(tài)分解構(gòu)建環(huán)境噪聲基底向量組,通過正交投影濾波從電氣監(jiān)測信號中濾...
          • 本發(fā)明具體涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領域,公開了一種用于智能照明網(wǎng)絡的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實時監(jiān)測方法,包括S1:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集:構(gòu)建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)集;S2:多源數(shù)據(jù)預處理;S3:邊緣聚合與特征提取:構(gòu)建網(wǎng)絡照明多源數(shù)據(jù)特征集;S4:多維度數(shù)據(jù)分析:計...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N聯(lián)合建模的參與方貢獻度評估方法和系統(tǒng),涉及聯(lián)邦學習技術(shù)領域,所述方法包括:根據(jù)設置的數(shù)據(jù)時效性、數(shù)據(jù)覆蓋率和數(shù)據(jù)稀缺性三個維度對應的權(quán)重分配規(guī)則,確定訓練聯(lián)合模型中各參與方的數(shù)據(jù)貢獻度;根據(jù)聯(lián)合模型迭代過程中所述第一參與方的...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域,提供一種基于融合模型的工程問題求解方法及系統(tǒng),該方法包括:通過物理約束噪聲擾動對真實樣本進行數(shù)據(jù)增強,得到增強樣本集;根據(jù)所述增強樣本集,對物理本構(gòu)模型進行參數(shù)優(yōu)化,得到最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù);通過所述最優(yōu)本構(gòu)模型參數(shù)優(yōu)化...
          • 本發(fā)明涉及一種基于注意力和條件概率分布的電動汽車充電數(shù)據(jù)生成方法、設備、存儲介質(zhì),包括如下步驟:構(gòu)建電動汽車充電行為的特征空間,分別針對連續(xù)值特征、時間相關(guān)特征和離散值特征,進行特征級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡增強的條件概率建模,得到基于特征注意力和殘...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領域,提出了一種基于增強大模型的心理醫(yī)療圖譜檢索方法,包括:針對用戶輸入問題,采用大語言模型抽取主題實體;采用輕量大模型獲取用戶意圖標簽;基于用戶意圖標簽控制知識圖譜的關(guān)系篩選與路徑擴展過程,構(gòu)建語義路徑集合;判斷...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于引用驗證與相似度約束的問答生成方法、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:獲取與用戶輸入的問題相關(guān)的文檔內(nèi)容;利用生成模型從文檔內(nèi)容中提取的原文片段生成引用列表并不允許改寫原文片段;對引用列表中的每一引用內(nèi)容進行一致性驗證,若任...
          • 本申請公開了一種對支付系統(tǒng)進行測試的方法、電子設備及計算機可讀介質(zhì),生成與業(yè)務流程中資金處理節(jié)點一一對應的多個頂點并根據(jù)節(jié)點之間的調(diào)用關(guān)系在各頂點之間添加跨節(jié)點有向邊,獲得該業(yè)務流程對應的業(yè)務圖模型;為各頂點和各跨節(jié)點有向邊添加業(yè)務線標簽及...
          • 本發(fā)明公開了一種測試方法、電子設備和介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領域,包括一種測試方法,所述測試方法包括:獲取多個被測代碼段和多個測試用例之間的初始映射關(guān)系,其中,所述測代碼段和所述測試用例均為所述初始映射關(guān)系的對象;在確定出所述初始映射關(guān)系已被破...
          • 本發(fā)明公開了一種嵌入式系統(tǒng)及其調(diào)試方法,對每個業(yè)務模塊需要監(jiān)測的程序部分均具有預設輸出級別,可以根據(jù)不同程序的重要程度設置不同的輸出級別,以多輸出需要重點監(jiān)測的部分程序;通過調(diào)試設置模塊可以根據(jù)需求設置需要獲取調(diào)試信息的待調(diào)試業(yè)務模塊,以僅...
          • 本發(fā)明提供一個基于大模型的微服務故障診斷與自愈系統(tǒng),屬于軟件工程與人工智能技術(shù)領域,本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集層采集微服務架構(gòu)下各服務實例的多維度運行數(shù)據(jù),并對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理以適應大模型的輸入要求。隨后,大模型分析層基于預訓練的故障診斷大模...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)模型與深度學習快速生成GUI代碼方法及系統(tǒng),涉及圖形用戶界面設計技術(shù)領域,包括以下步驟:接收多模態(tài)輸入,并進行特征提取獲得多模態(tài)特征;采用多模態(tài)融合注意力網(wǎng)絡對多模態(tài)特征進行融合獲得融合特征;采用基于Transform...
          • 本發(fā)明公開了一種需求提交過程智能質(zhì)量閥實現(xiàn)方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及金融科技中需求過程質(zhì)量評審場景領域,該方法包括獲取需求描述并上傳至創(chuàng)建的大模型智能平臺,基于與已有同類需求的比對進行文檔擴寫,并進行規(guī)范化處理以補齊缺失要素,生成需求文檔...
          • 本申請公開了基于負載預測的固態(tài)硬盤功耗優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及固態(tài)硬盤技術(shù)領域,該方法包括以下步驟:S1.數(shù)據(jù)采集;S2.負載預測模型構(gòu)建與訓練;S3.負載預測;S4.功耗優(yōu)化:根據(jù)負載預測結(jié)果,采用多目標優(yōu)化的動態(tài)功耗調(diào)節(jié)算法對固態(tài)硬盤的...
          • 本申請實施例提供了一種通用閃存存儲的垃圾回收策略的驗證方法、平臺、設備及存儲介質(zhì),屬于存儲器技術(shù)領域;方法包括:根據(jù)垃圾回收基本單位對目標UFS進行等分分區(qū),得到多個目標存儲區(qū)域;獲取單筆寫數(shù)據(jù)并將各個目標存儲區(qū)域的起始地址作為目標寫入地址...
          • 本發(fā)明涉及集成電路設計技術(shù)領域,具體公開一種跟隨負載電流變化的class?AB輸出級偏置電路和方法,該電路包括:IBOOSTP灌電流源,兩端與確定class?AB的輸出NMOS管靜態(tài)電流的柵極偏置電路中連接電源的PMOS管的源漏極并聯(lián),大小...
          • 本申請公開了一種云臺控制方法、系統(tǒng)、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及云臺技術(shù)領域,包括:在檢測到目標云臺發(fā)生外力偏移時,確定目標云臺的云臺停留狀態(tài);若云臺停留狀態(tài)為等待觸發(fā)停留狀態(tài),則確定目標云臺中電機當前位置與外力觸發(fā)前的原目標位置之間的位...
          • 本發(fā)明涉及無人機故障檢測技術(shù)領域,具體涉及了基于深度匹配網(wǎng)絡的無人機飛控系統(tǒng)異常溯源方法。通過預處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建含實體及語義關(guān)系的異常知識圖譜,通過圖譜編碼器將異常誘因映射為誘因標簽向量;通過深度時序特征提取網(wǎng)絡生成飛控狀態(tài)異常表征...
          • 本發(fā)明涉及船舶航海作業(yè)技術(shù)領域,具體公開了一種水下航行器的礙航物規(guī)避方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品,方法包括:實時獲取水下航行器導航定位信息、靜態(tài)礙航物信息和動態(tài)礙航物信息;計算各靜態(tài)礙航物與水下航行器之間的三維正橫距離;判斷是否存在安全隱患;計算...
          • 本發(fā)明屬于無人戰(zhàn)斗機對抗技術(shù)領域,提出基于狀態(tài)機?大模型的多智能體空戰(zhàn)協(xié)同控制方法及裝置。系統(tǒng)包括:空中對抗環(huán)境、無人戰(zhàn)斗機智能體、動作有限狀態(tài)機、隊伍戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)機及語言大模型決策模塊。無人戰(zhàn)斗機的行為由動作狀態(tài)機(含起飛、戰(zhàn)斗、整備三態(tài))與...
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