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								      本發(fā)明提供了一種電力系統(tǒng)網(wǎng)絡風險感知與阻斷方法及裝置，適用于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡技術領域，包括：獲取電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的多個歷史操作，以及每個歷史操作相應的風險值與多條指令基礎信息；針對每個歷史操作，基于該歷史操作的指令基礎信息確定指令特征向量；基于所有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及變電站監(jiān)測技術領域，特別涉及一種考慮變電站復雜環(huán)境的電氣設備監(jiān)測方法及系統(tǒng)。具體包括歸集來自不同類型監(jiān)測裝置采集的設備監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過比較數(shù)據(jù)中值剔除因干擾而產(chǎn)生的設備監(jiān)測數(shù)據(jù)離散異常值，避免因復雜環(huán)境導致對變電站內(nèi)電...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于正弦化指標的儲能調(diào)頻指令預測方法，獲取調(diào)頻指令信號；基于預設算法將所述調(diào)頻指令信號分解成與分解層數(shù)對應個數(shù)的若干模態(tài)子序列，及計算各模態(tài)子序列的正弦化指標系數(shù)；依據(jù)各模態(tài)子序列的正弦化指標系數(shù)對各模態(tài)子序列進行數(shù)學變換；將經(jīng)數(shù)學變換...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種基于微電網(wǎng)的電力調(diào)度方法及相關設備。該方法包括：在區(qū)塊鏈的鏈下獲取所述微電網(wǎng)的歷史運行數(shù)據(jù)；基于所述歷史運行數(shù)據(jù)對初始策略參數(shù)進行優(yōu)化訓練，得到目標策略參數(shù)，所述目標策略參數(shù)使所述微電網(wǎng)的終端在滿足滿意度約束條件下的收益最大化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及頻率選擇表面領域，具體涉及一種金屬諧振單胞通斷構型機械可重構的螺旋形頻率選擇表面，包括襯底和粘貼在襯底表面上的金屬單胞，金屬單胞在襯底上周期性排列；金屬單胞分為上層金屬層與下層絕緣基底疊成組合層；金屬單胞以阿基米德雙螺旋為基礎，兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明創(chuàng)造涉及鈉離子電池制備技術領域，尤其涉及了一種改性篩分型碳負極材料及其制備方法和應用，所述改性碳材料由多孔碳粉末表面經(jīng)改性材料包覆得到，所述改性材料包覆為包覆材料和相變材料雙層包覆；所述相變材料為石蠟、正十六烷、正十八烷、脂肪酸、硬脂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種高溫氣冷堆一回路的停堆預警狀態(tài)判斷方法和系統(tǒng)，涉及核電站監(jiān)測技術領域，其中方法包括：采用多個冗余信號采集通道對高溫氣冷堆一回路進行壓力信號采集，得到與各所述冗余信號采集通道對應的壓力信號；當各所述壓力信號為有效信號時，對各所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的養(yǎng)老院老人走失預警系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、預警模塊和后臺管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集養(yǎng)老院老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；多模態(tài)融合模塊對采集到的不同模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子裝置及其方法和非暫時性計算機可讀存儲介質(zhì)。根據(jù)一個實施例，電子裝置可以接收用于將第一分辨率的第一圖像恢復為超過所述第一分辨率的第二分辨率的圖像的請求。所述電子裝置可以基于接收到的所述請求來執(zhí)行圖像恢復模型，所述圖像恢復模型包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)實時監(jiān)測的項目施工進度動態(tài)管控方法，涉及施工管控技術領域，包括：構建目標建筑工程BIM模型；進行預制構件布設模擬優(yōu)化，獲得建筑工程構件設計參數(shù)集合，并進行構件生產(chǎn)，得到建筑項目預制構件集合；對建筑項目預制構件集合進行屬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力安全監(jiān)測方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)，包括：采集電力系統(tǒng)的目標數(shù)據(jù)，基于目標數(shù)據(jù)構建知識圖譜模型；基于知識圖譜模型獲取電力系統(tǒng)風險傳播節(jié)點，生成因果分析基礎圖，并構建因果圖模型；對因果圖模型的因果關系進行特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多種方法比較結果得到最優(yōu)城市局部碳排放區(qū)構建方法的技術框架，屬于城市低碳規(guī)劃技術領域。所述方法通過以下技術方案實現(xiàn)：首先整合城市二維形態(tài)數(shù)據(jù)和三維形態(tài)信息，構建多維數(shù)據(jù)分析體系；其次分別使用自然間斷點法、DBSCAN聚類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于不可靠網(wǎng)絡的多智能體系統(tǒng)動態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法、裝置、存儲介質(zhì)，其中，基于不可靠網(wǎng)絡的多智能體系統(tǒng)動態(tài)事件觸發(fā)納什均衡搜尋方法，包括：通過定義每個使用者的收益函數(shù)，基于梯度下降模型和領導跟隨者一致性模型以及動態(tài)事件...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及語言處理技術領域，具體涉及基于深度學習的區(qū)域性口語智能翻譯方法，包括：選定目標區(qū)域，在目標區(qū)域中采集口語音頻，對采集到的口語音頻進行清洗，對完成清洗的口語音頻標注譯文，創(chuàng)建口語譯文庫，將完成清洗并標注有譯文的口語音頻放置于口語譯文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種未來變化環(huán)境下水庫入庫流量及壩下水資源變化趨勢預測方法，包括：基于GCM氣候模式獲取未來逐月降水數(shù)據(jù)、未來逐月氣溫數(shù)據(jù)、未來逐月蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以及未來土地利用數(shù)據(jù)；結合RCCC?WBM模型模擬得到水庫控制斷面的未來徑流過程；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅動的智能裝飾設計系統(tǒng)，涉及裝飾設計技術領域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、特征提取模塊、模態(tài)融合模塊、聯(lián)合表示學習模塊、設計生成模塊、交互反饋模塊。該基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與AI驅動的智能裝飾設計系統(tǒng)，針對不同模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種具備遠程消殺的可視化白蟻監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取待消殺區(qū)域的圖像及相應區(qū)域的環(huán)境信息，對所述圖像進行去噪處理，生成去噪后的圖像，其中，所述環(huán)境信息包括：溫度和濕度；設置白蟻活動強度評估模型，根據(jù)去噪后的圖像計算白蟻的活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)的精準推送領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的精準推送方法及系統(tǒng)，具體包括有以下步驟：數(shù)據(jù)庫的建立，其具體內(nèi)容包括有娛樂明星類、社會環(huán)境類、人文歷史類、軍事發(fā)展類和美食類；用戶信息的收集，通過子數(shù)據(jù)庫對用戶的當天瀏覽內(nèi)容進行收集分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N礦山大模型行業(yè)認知能力測試數(shù)據(jù)的合成方法，包括：獲取與目標行業(yè)相關的目標文本；其中，目標文本具有用于衡量目標對象對目標行業(yè)的認知能力的知識點；對目標文本中的知識點進行提取，得到目標知識點；基于目標知識點以及與目標知識點匹配的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能Agent記憶領域知識沖突檢測方法，包括以下步驟：對用戶輸入信息進行判定，當為問題時則直接回答，否則視為需要記憶的領域專業(yè)知識，進行下一步處理；當視為領域知識時，在記憶中查找與當前輸入相似的過往知識，如找到則判定過往知識...
								
            
							
            
							
						
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