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          • 本發(fā)明公開了一種基于AI輔助的供應(yīng)鏈韌性風(fēng)險評估方法及系統(tǒng),包括:首先構(gòu)建風(fēng)險傳導(dǎo)拓撲網(wǎng)絡(luò);其次獲取各實體的實體特征拓撲及各風(fēng)險事件的風(fēng)險屬性拓撲;最后基于三類拓撲訓(xùn)練韌性評估模型,輸出供應(yīng)鏈實體針對風(fēng)險事件的抗風(fēng)險韌性系數(shù)。如此設(shè)計,通過...
          • 本發(fā)明公開了一種結(jié)合電網(wǎng)自適應(yīng)調(diào)控的儲能配置優(yōu)化方法及系統(tǒng),具體涉及儲能配置優(yōu)化領(lǐng)域,包括基于儲能節(jié)點的認證行為生成認證行為快照,所述認證行為快照包括認證發(fā)起者標(biāo)識、目標(biāo)身份標(biāo)識、角色切換標(biāo)志、認證時間戳和認證類型標(biāo)簽;根據(jù)所述認證行為快照...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的大宗散貨智慧物流調(diào)度方法及系統(tǒng),包括:首先獲取大宗散貨運輸任務(wù)并通過任務(wù)特征抽取網(wǎng)絡(luò)提取待調(diào)度任務(wù)特征;獲取待選運力的運力屬性數(shù)據(jù)并通過運力特征抽取網(wǎng)絡(luò)生成待選運力特征;篩選調(diào)度優(yōu)先級系數(shù)高于基準(zhǔn)值的優(yōu)選運力,...
          • 本發(fā)明公開了一種可調(diào)耦合器、可調(diào)耦合器電路、量子芯片以及量子計算機,可調(diào)耦合器包括與第一量子比特連接第一連接器;與第二量子比特連接第二連接器,作為可調(diào)耦合器的第一電容板的第三連接器,作為可調(diào)耦合器的第二電容板的第四連接器,第一電容板與第一連...
          • 本發(fā)明涉及移動終端數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種面向移動端深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)的CPU?GPU雙核心協(xié)同執(zhí)行方法及系統(tǒng)。所述方法在線下階段,對目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型進行結(jié)構(gòu)分析,并結(jié)合硬件特性預(yù)測每個算子的執(zhí)行時間和數(shù)據(jù)傳輸開銷;在在線階段,任務(wù)調(diào)度...
          • 本發(fā)明提供基于深度學(xué)習(xí)大模型的病歷信息提取與分析方法和系統(tǒng),該方法包括:利用深度學(xué)習(xí)模型對病歷文本進行語義理解,識別關(guān)鍵臨床特征;提取所述關(guān)鍵臨床特征,并對所述提取的關(guān)鍵臨床特征進行向量化處理;基于規(guī)則引擎和所述關(guān)鍵臨床特征對病例文本進行句...
          • 本發(fā)明提出了考慮彎曲效應(yīng)的鋼桁架拱橋吊桿疲勞損傷工程評估方法,首先,根據(jù)列車所在車道和車廂數(shù)目區(qū)分荷載工況,綜合考慮彎曲效應(yīng)的影響,通過分析列車橫向位置對吊桿疲勞損傷的影響程度,簡化評估方法;然后,提取各種工況下最短吊桿的軸向應(yīng)變ε<...
          • 本申請實施例提供了一種針對輸電線路的脫冰仿真方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法具體為:獲取目標(biāo)輸電線路對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集;基于所述幾何特征子集中的各檔檔距和各檔高差角計算目標(biāo)輸電線路的線路初始應(yīng)力;結(jié)合特征數(shù)據(jù)集和線路初始應(yīng)力,基于改變...
          • 本發(fā)明一種浸沒式噴射推進器低頻非定常寬帶力預(yù)測方法,屬于船舶工程領(lǐng)域;方法步驟包括:建立艇體?浸沒式噴射推進器耦合系統(tǒng)的三維流場模型;對所述三維流場模型進行網(wǎng)格劃分;基于大渦模擬湍流模型和滑移網(wǎng)格方法建立低頻非定常寬帶力預(yù)測模型;設(shè)定初始條...
          • 本申請涉及一種散熱器的布置方法及其相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)住宅的基礎(chǔ)信息,基礎(chǔ)信息包括目標(biāo)住宅中每個區(qū)塊的類型標(biāo)識、家具參數(shù)、建筑構(gòu)件參數(shù),建筑構(gòu)件參數(shù)包括墻體參數(shù)、窗體參數(shù)和門體參數(shù);根據(jù)每個區(qū)塊的類型標(biāo)識,確定散熱器的待布置區(qū)域;根據(jù)待...
          • 本發(fā)明涉及建筑通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域,公開了一種住宅加壓送風(fēng)系統(tǒng)的生成方法及其裝置、設(shè)備,該方法通過讀取目標(biāo)建筑的BIM模型數(shù)據(jù),提取空間結(jié)構(gòu)信息;基于空間信息和對應(yīng)的系統(tǒng)類型確定風(fēng)量的計算方式并計算送風(fēng)量,基于送風(fēng)量匹配風(fēng)機參數(shù);根據(jù)構(gòu)件信息和...
          • 本申請涉及一種圖元網(wǎng)格的生成方法及其相關(guān)裝置,包括:獲取目標(biāo)圖紙,并識別目標(biāo)圖紙中的圖元,圖元至少包括邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元;根據(jù)邊界圖元和塔樓區(qū)域圖元,生成至少一個目標(biāo)區(qū)域;根據(jù)圖元的圖元信息和預(yù)設(shè)的網(wǎng)格化算法,在目標(biāo)圖紙中生成圖元對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明涉及計算機系統(tǒng)性能與安全測試技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種計算機性能安全測試方法及系統(tǒng);具體為:實時獲取目標(biāo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)、行為特征與安全事件數(shù)據(jù)并標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用高斯混合模型對降維后的行為特征進行聚類建模以建立正常行為模式簇,結(jié)合隱馬爾可夫模...
          • 本發(fā)明公開了一種病毒庫檢測驗證與持續(xù)更新方法,包括如下步驟:下載ClamAV最新的病毒庫數(shù)據(jù)部署到目標(biāo)系統(tǒng)中,并驗證更新是否成功;通過分類器將最新的病毒庫數(shù)據(jù)分為已知病毒和未知病毒兩類,將未知病毒標(biāo)記為潛在新型惡意軟件并注入到Infecti...
          • 本申請公開了一種開源系統(tǒng)框架層自定義接口鑒權(quán)方法,包括:在開源系統(tǒng)框架層創(chuàng)建自定義服務(wù),自定義服務(wù)提供至少一個自定義接口;建立加密存儲的鑒權(quán)白名單文件,包括需要授權(quán)的應(yīng)用的包名和簽名指紋信息;在自定義接口中集成鑒權(quán)觸發(fā)機制,當(dāng)外部應(yīng)用調(diào)用自...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)的智慧監(jiān)督管理系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括多源數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取預(yù)設(shè)地區(qū)的財政、社保、民政、農(nóng)業(yè)以及金融機構(gòu)的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括民生資金的分配計劃、受益人名單、資金發(fā)放記錄和銀行流...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種基于圖優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合方法及裝置,包括:采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并對所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行特征提取,得到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征;基于所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種光伏板余熱耦合發(fā)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng),方法包括采集運行原始數(shù)據(jù);對原始數(shù)據(jù)進行分類去噪處理;對去噪后的數(shù)據(jù)進行清洗和融合,得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)建立健康指數(shù)模型,計算健康指數(shù)并與閾值對比;健康指數(shù)異常時進行...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N智能駕駛數(shù)據(jù)分析方法及其系統(tǒng)、裝置和車輛,涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過獲取人工駕駛數(shù)據(jù)集并進行缺失補全、矩陣轉(zhuǎn)置與歸一化處理,構(gòu)建具有場景類型標(biāo)注的數(shù)據(jù)矩陣,并結(jié)合實時采集的智能駕駛數(shù)據(jù),采用動態(tài)閾值自適應(yīng)檢測方法實現(xiàn)...
          • 本發(fā)明提供一種多元時序數(shù)據(jù)異常檢測方法及系統(tǒng),屬于時序數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取待檢測的多元時序數(shù)據(jù);利用預(yù)先訓(xùn)練好的檢測模型對獲取的待檢測的多元時序數(shù)據(jù)進行處理,得到異常檢測結(jié)果;其中,所述檢測模型包括數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征增強單元、時序建模單...
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