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          • 本發(fā)明公開一種電網(wǎng)多智能體協(xié)同大模型安全監(jiān)控方法和系統(tǒng),涉及智能電網(wǎng)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取電網(wǎng)多智能體管理路徑上節(jié)點的電壓記錄、負(fù)載變化的延遲時間和電流方向變化次數(shù),根據(jù)檢測周期內(nèi)的節(jié)點電壓低谷值,識別電壓變化趨勢,檢測電流方向在...
          • 本發(fā)明公開了一種基于波傳輸方程單端解的T接線路故障測距方法及系統(tǒng),包括判斷線路是否發(fā)生故障;線路發(fā)生故障后,采集線路首端(M)、末端(N)、各T接線路末端位置處的電壓和電流;基于線路首端、線路末端以及各T接線路末端的電氣量,根據(jù)波動方程單端...
          • 本發(fā)明屬于熱工水力計算技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種適用于Modelica規(guī)范的調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機構(gòu)建模方法。包括如下步驟:把調(diào)節(jié)閥或截止閥執(zhí)行機構(gòu)模型表征為以目標(biāo)開度為輸入接口以實際開度為輸出接口的控制類模型;構(gòu)建閥門動作狀態(tài)判斷模型;構(gòu)建閥門...
          • 本發(fā)明公開了一種基于hypervisor的代理顯示方法,包括:初始化hypervisor,通過hypervisor部署服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng),所述服務(wù)端yocto操作系統(tǒng)和客戶端android操作系統(tǒng)中分別設(shè)...
          • 本發(fā)明提供面向能源物聯(lián)網(wǎng)的光伏智能傳感故障診斷方法及系統(tǒng),涉及光伏技術(shù)領(lǐng)域,包括基于星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多維傳感器網(wǎng)絡(luò);利用基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元的深度學(xué)習(xí)模型提取時空關(guān)聯(lián)特征,并與歷史故障樣本進行匹配學(xué)習(xí)生成故障特征映射;采用對比...
          • 本發(fā)明屬于雷達技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于距離多普勒圖的雷達抗主瓣干擾動目標(biāo)檢測方法。本發(fā)明提出了一種基于雙重窗口自注意力的U型網(wǎng)絡(luò)模型DWAUT?net,實現(xiàn)了基于多脈沖多目標(biāo)的環(huán)境,雷達跟蹤模式下的跨線性處理流程的雷達抗干擾檢測方式,完成...
          • 本申請屬于光譜分析與模式識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多尺度特征融合的拉曼光譜識別方法及系統(tǒng),該方法包括:對拉曼光譜信息進行分塊投影,得到局部特征信息;基于簡化多頭注意力機制對局部特征信息進行全局特征提取,得到完整的光譜信息;利用金字塔型結(jié)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種船體開孔邊界條件分析計算方法,屬于船舶技術(shù)領(lǐng)域;包括步驟S1,記錄船體在不同工況下的吃水深度;步驟S2,建立船體的開孔處吃水深度與船艏艙裝載總量、船艉艙裝載總量之間的數(shù)學(xué)模型;步驟S3,將不同浮態(tài)下的船艏艙裝載總量以及開孔處...
          • 本發(fā)明提供了一種考慮變形與損傷的目標(biāo)易損模型重構(gòu)方法及系統(tǒng),包括:通過初始化點、面毀傷元以及目標(biāo)易損模型,判別點、面毀傷元與目標(biāo)先后接觸關(guān)系計算多種毀傷元復(fù)合毀傷效果。通過點、面毀傷元對部件、次生毀傷物質(zhì)的毀傷效果進行目標(biāo)的毀傷程度計算,更...
          • 本申請?zhí)峁┗谀P皖A(yù)測控制的電路優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及集成電路設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:根據(jù)電路設(shè)計經(jīng)驗文檔和電路仿真數(shù)據(jù),構(gòu)建電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表;根據(jù)電路知識圖譜和仿真數(shù)據(jù)查找表,初始化設(shè)計點的搜索可行域,并進行多點探索...
          • 本發(fā)明涉及一種代碼驅(qū)動的跨多樣結(jié)構(gòu)化知識統(tǒng)一推理的大語言模型智能體形成方法,所述方法包括以下步驟:步驟1,將表格、數(shù)據(jù)庫和知識圖譜類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為基于Pandas庫構(gòu)建的統(tǒng)一表征;步驟2,輸入查詢問題和統(tǒng)一表征,模型生成推理步驟和可執(zhí)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N電動汽車路徑優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于路徑優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,通過針對每個產(chǎn)品配送路徑的每個產(chǎn)品配送路段,確定目標(biāo)電動汽車在每個產(chǎn)品配送路徑中的當(dāng)前產(chǎn)品配送路段的目標(biāo)充電需求狀態(tài),當(dāng)目標(biāo)充電需求狀態(tài)為目標(biāo)充電狀態(tài)時,...
          • 本發(fā)明提供一種低光照圖像增強方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括以下步驟:將原始RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,獲得色度通道分量、飽和度通道分量以及亮度通道分量;對飽和度通道分量以及亮度通道分量進行增強處理,獲得飽和度通道增強分量以及...
          • 本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)MRI融合的T1增強圖像生成方法與系統(tǒng),該方法包括:對原始多模態(tài)MRI圖像進行處理依次得到配準(zhǔn)后的多模態(tài)MRI圖像、軟掩膜嵌入、預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù);利用預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)依次獲得全局特征、坐標(biāo)系對齊后的特征和投影特征;將...
          • 轉(zhuǎn)錄組學(xué)解析皮質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能空間變異模式的方法及裝置,利用多模態(tài)成像探討SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,結(jié)合Neuromaps工具箱與AHBA轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),對這些異常進行功能性注釋,并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián),通過富集分析進一步識別與皮...
          • 皮質(zhì)神經(jīng)影像標(biāo)志物在神經(jīng)遞質(zhì)圖譜映射方法和裝置,可以探究SCA患者皮層結(jié)構(gòu)與功能的異常模式,對這些異常進行功能性注釋,并分析其與特定生物學(xué)過程的關(guān)聯(lián)。方法包括:(1)獲取3D?FSPGR、GRE?SS?EPI序列;(2)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理;(3...
          • 本發(fā)明涉及多囊卵巢綜合征預(yù)測方法及系統(tǒng),多囊卵巢綜合征預(yù)測方法包括獲取初始臉部圖像數(shù)據(jù);預(yù)處理初始臉部圖像數(shù)據(jù),生成標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù);輸入標(biāo)準(zhǔn)臉部圖像數(shù)據(jù)至訓(xùn)練好的多囊卵巢綜合征預(yù)測模型,生成多囊卵巢綜合征預(yù)測結(jié)果。其優(yōu)點在于,無須患者去醫(yī)...
          • 本公開提供一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)生成方法及相關(guān)設(shè)備。所述方法包括:獲取多個患者的初始病情數(shù)據(jù),對所述初始病情數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到樣本病情數(shù)據(jù);基于所述樣本病情數(shù)據(jù),對初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行結(jié)構(gòu)化剪枝處理得到剪枝優(yōu)化模型;基于所述樣本病情數(shù)據(jù)...
          • 本申請公開了一種儲能柜,儲能柜包括:柜體,形成有容納空間,容納空間被配置為存放儲能裝置;探測器,被配置對柜體內(nèi)的環(huán)境狀況進行監(jiān)測,環(huán)境狀況監(jiān)測包括氫氣濃度監(jiān)測;控制器,控制器被配置為與探測器通信連接,控制器針對氫氣濃度設(shè)置有三個級別的預(yù)警值...
          • 本發(fā)明公開了一種可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列及設(shè)計方法,可控輻射型交調(diào)互擾產(chǎn)物生成微帶天線陣列包括:功分器、若干個貼片天線以及交調(diào)信號生成模塊;每一貼片天線的輸入端連接至功分器的一個輸出端,且每一貼片天線對應(yīng)設(shè)置一個交調(diào)信號生成模...
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