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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(yīng)系統(tǒng)過程控制與優(yōu)化方法,屬于火力發(fā)電自動(dòng)化控制領(lǐng)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(cè)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、視覺識(shí)別及DCS/PLC數(shù)據(jù);采用深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的混合算法架構(gòu),包括基...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(zhǔn)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(wù)器;其中,更新條件是用戶為第一客戶端的相應(yīng)項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)配置的,更...
          • 一種汽車展會(huì)的智能展示方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能車展技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:確定汽車展會(huì)中的多個(gè)感知觸發(fā)點(diǎn),各所述感知觸發(fā)點(diǎn)對(duì)應(yīng)預(yù)設(shè)的觸發(fā)區(qū)域;當(dāng)檢測(cè)到至少一個(gè)用戶進(jìn)入當(dāng)前感知觸發(fā)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的觸發(fā)區(qū)域時(shí),獲取各所述用戶的路徑軌跡;基于...
          • 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和芯片,其中,AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法包括:獲取多個(gè)船舶的AIS數(shù)據(jù);確定每個(gè)船舶對(duì)應(yīng)的海域類型;根據(jù)區(qū)域航道屬性確定對(duì)應(yīng)于每個(gè)船舶的數(shù)據(jù)更新間隔閾值;確定更新頻率得...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N特征表示的確定方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一文本單元,并對(duì)第一文本單元進(jìn)行向量化處理,獲取第一文本單元對(duì)應(yīng)的向量,第一文本單元為對(duì)目標(biāo)文本分割得到的任意一個(gè)文本單元?;谙蛄?,確定...
          • 本發(fā)明公開了基于自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型GMEGAN;通過電子鼻數(shù)據(jù)集S對(duì)高斯混合嵌入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;基于重構(gòu)采樣法或先驗(yàn)采樣法利用訓(xùn)練后的高斯混合嵌入...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)異周期加權(quán)指標(biāo)的機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法及裝置,所述方法包括:采集設(shè)備的當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù);基于當(dāng)前振動(dòng)數(shù)據(jù),根據(jù)兩個(gè)相鄰時(shí)間段內(nèi)振動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的波形因子的加權(quán)疊加,得到預(yù)警指標(biāo);若預(yù)警指標(biāo)大于預(yù)設(shè)的預(yù)警閾值,則發(fā)出預(yù)警信號(hào);其...
          • 本發(fā)明涉及地下洞室施工技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種層狀巖體洞室開挖參數(shù)動(dòng)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(kù)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(xué)性質(zhì)以及地應(yīng)力分布等基礎(chǔ)數(shù)據(jù);通過三維地應(yīng)力測(cè)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(yù)測(cè)方法與裝置,涉及礦產(chǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取待預(yù)測(cè)區(qū)域所在地區(qū)的相關(guān)元素含量數(shù)據(jù),并采集待預(yù)測(cè)區(qū)域土壤中的相關(guān)元素含量,得到土壤元素含量數(shù)據(jù);對(duì)待預(yù)測(cè)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域劃分,基于土壤元素含量數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)...
          • 本申請(qǐng)公開了分布式光伏出力的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及分布式光伏技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:獲取預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的分布式光伏出力歷史數(shù)據(jù),利用預(yù)測(cè)模型輸出預(yù)測(cè)日分布式光伏出力的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)結(jié)果;基于臺(tái)區(qū)灰塵的日增長(zhǎng)系數(shù),預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)日灰塵量;根據(jù)預(yù)...
          • 本公開實(shí)施例公開了一種鬧鐘提示時(shí)間的確定方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取設(shè)備的當(dāng)前位置;獲取從所述當(dāng)前位置到預(yù)設(shè)的目的地位置之間的一個(gè)或者多個(gè)路線的實(shí)時(shí)路況信息;基于所述實(shí)時(shí)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(kù)存優(yōu)化方法,涉及庫(kù)存優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,解決了無(wú)法依據(jù)時(shí)效性和環(huán)境影響因素對(duì)軍用物資的庫(kù)存進(jìn)行有效優(yōu)化的問題,包括依據(jù)截止使用日期和最早報(bào)廢時(shí)長(zhǎng)對(duì)庫(kù)存軍用物資進(jìn)行初步分析,依據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境對(duì)臨期庫(kù)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(biāo)與非招標(biāo)采購(gòu)智能轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng),包括獲取招標(biāo)商的本次招標(biāo)數(shù)據(jù);將所述本次招標(biāo)數(shù)據(jù),輸入預(yù)先構(gòu)建的流標(biāo)概率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行流標(biāo)預(yù)測(cè),得到流標(biāo)概率;若所述流標(biāo)概率大于預(yù)設(shè)概率閾值,觸發(fā)非招標(biāo)采購(gòu)流程;在所述非招標(biāo)采購(gòu)流...
          • 本發(fā)明公開了一種專利價(jià)值度評(píng)價(jià)系統(tǒng),涉及專利價(jià)值評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,包括:所述數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集與專利相關(guān)的多維度數(shù)據(jù);所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化等預(yù)處理操作;所述評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算模塊,用于根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)計(jì)算...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:對(duì)輸入的第一圖像進(jìn)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(gè)圖像區(qū)域,并基于第一策略對(duì)M個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行第一圖像...
          • 本說明書實(shí)施例提供了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)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(jìn)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(duì)精確數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(duì)預(yù)測(cè)植入支架后血管形變的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法。包括:分別對(duì)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(jìn)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(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多尺度特征的無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)方法,提出基于多尺度特征自適應(yīng)無(wú)監(jiān)督檢測(cè)框架MSFA,對(duì)輸入圖像經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(shí)疊加位置編碼;對(duì)...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于學(xué)生?教師網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自編碼器的重力波光譜圖像異常檢測(cè)方法,包括:采集重力波光譜圖像數(shù)據(jù),對(duì)重力波光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理、維度壓縮;構(gòu)建學(xué)生?教師網(wǎng)絡(luò)與自編碼器結(jié)合的異常檢測(cè)模型;訓(xùn)練異常檢測(cè)模型,采用硬特征損失訓(xùn)練方法優(yōu)化學(xué)...
          • 本發(fā)明公開了一種新的引導(dǎo)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(dǎo)切割的sgRNA的基礎(chǔ)上,引入與靶向鏈配對(duì)的輔助模板RNA(ActRNA:t);在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步開發(fā)出單條的靶向鏈編輯pegRNA(tsp?pegRNA),將...
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