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          • 本申請(qǐng)涉及光伏功率調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種光伏功率自動(dòng)調(diào)節(jié)方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過分布式通信采集逆變器實(shí)時(shí)參數(shù),基于設(shè)備效率、負(fù)載率及運(yùn)行時(shí)間多維評(píng)估排序,執(zhí)行融合邊緣計(jì)算與云端優(yōu)化的自適應(yīng)功率分配,生成標(biāo)準(zhǔn)化指令分時(shí)下發(fā),利用區(qū)塊鏈存...
          • 本發(fā)明公開了一種計(jì)及光伏的聚合體調(diào)節(jié)容量多場景分解調(diào)控方法和系統(tǒng),涉及計(jì)及光伏的聚合體運(yùn)行調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)聚合體系統(tǒng)的調(diào)節(jié)容量分析的初始化數(shù)據(jù)信息,對(duì)初始化數(shù)據(jù)信息進(jìn)行多場景分解,得到光伏發(fā)電資源信息;構(gòu)建光伏發(fā)電資源的預(yù)測(cè)上可...
          • 本發(fā)明公開了一種交流故障下光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)直流電壓快速平抑方法,其包括:檢測(cè)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的并網(wǎng)點(diǎn)交流電壓;根據(jù)所述并網(wǎng)點(diǎn)交流電壓的相電壓幅值識(shí)別故障類型;根據(jù)確定的故障類型,選擇并網(wǎng)變流器內(nèi)相應(yīng)的電壓軌跡面積計(jì)算公式;根據(jù)設(shè)定的時(shí)間窗,...
          • 本發(fā)明提出一種跟網(wǎng)型與構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能聯(lián)合規(guī)劃方法及裝置,屬于電力系統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域。其中,所述方法包括:在待規(guī)劃跟網(wǎng)型儲(chǔ)能和構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能的電力系統(tǒng)中,對(duì)跟網(wǎng)型變流器、構(gòu)網(wǎng)型變流器及饋入的交流電網(wǎng)進(jìn)行聯(lián)合建模,以得到所述電力系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù);基于所述閉...
          • 本發(fā)明涉及電磁超表面極化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種帶寬穩(wěn)定的寬入射角超表面極化轉(zhuǎn)換器,由多個(gè)單元周期排列組成,每個(gè)單元包括兩層介質(zhì)板層和三層金屬層,兩層介質(zhì)板層間隔設(shè)置在三層金屬層之間,兩個(gè)金屬過孔設(shè)置在頂層超表面的中軸線兩端,每個(gè)金屬過孔分別...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N二次電池、電池包及用電裝置。二次電池包括電芯,電芯包括正極極片,正極極片包括正極集流體和設(shè)于正極集流體至少一側(cè)表面的活性物質(zhì)層,正極集流體的活性物質(zhì)層中包括第一正極活性材料和第二正極活性材料,第一正極活性材料的電壓平臺(tái)與第二...
          • 本發(fā)明涉及電位器技術(shù)領(lǐng)域,提供一種電位器及設(shè)備調(diào)節(jié)器,包括殼體,以及安裝在所述殼體內(nèi)的轉(zhuǎn)動(dòng)軸、電刷、電阻片和連接件;通過設(shè)置一體化的轉(zhuǎn)動(dòng)軸帶動(dòng)電刷轉(zhuǎn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)電位器的轉(zhuǎn)動(dòng)變阻,同時(shí)配合密封蓋合的軸套和上蓋,將電刷、電阻片密封在安裝腔內(nèi),此時(shí)將...
          • 本發(fā)明公開了一種尿液中皮質(zhì)醇水平的檢測(cè)系統(tǒng)、檢測(cè)方法及應(yīng)用,涉及尿液中皮質(zhì)醇水平檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。檢測(cè)系統(tǒng)包括24h尿皮質(zhì)醇相關(guān)數(shù)據(jù)與尿皮質(zhì)醇相關(guān)性分析模塊;其中,24h尿皮質(zhì)醇相關(guān)數(shù)據(jù)與尿皮質(zhì)醇相關(guān)性分析模塊以監(jiān)測(cè)到的患者服用醋酸氫化可的松后...
          • 本發(fā)明公開了一種植物的祖譜構(gòu)建方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)系統(tǒng),所述方法包括:在獲取植物數(shù)據(jù)后,從植物數(shù)據(jù)提取特征數(shù)據(jù),特征數(shù)據(jù)包括:種植土壤、植物時(shí)間、植物外觀和植物基因序列;根據(jù)種植土壤、植物時(shí)間和植物外觀從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫查找若干個(gè)相關(guān)聯(lián)的...
          • 本發(fā)明涉及光學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種生物組織三維全信息圖譜的可視化方法,包括:利用各種生物可視化技術(shù)對(duì)生物組織進(jìn)行影像數(shù)據(jù),電鏡數(shù)據(jù),力學(xué)數(shù)據(jù),蛋白分布,組學(xué)信息以及組織學(xué)染色圖像采集,通過對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理,最后實(shí)現(xiàn)組織信息融合及數(shù)字...
          • 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...
          • 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監(jiān)督異常檢測(cè)方法,提出基于多尺度特征自適應(yīng)無監(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)采購流程;在所述非招標(biāo)采購流...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的庫存優(yōu)化方法,涉及庫存優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,解決了無法依據(jù)時(shí)效性和環(huán)境影響因素對(duì)軍用物資的庫存進(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)長對(duì)庫存軍用物資進(jìn)行初步分析,依據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境對(duì)臨期庫存軍用物資的環(huán)境...
          • 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...
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