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          • 本發(fā)明提供一種基于長時儲能的負荷調(diào)度方法與系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:根據(jù)單位時段內(nèi)不同日期之間的天氣數(shù)據(jù)的相似情況,將所述日期劃分至不同的日期群組,根據(jù)不同的日期群組的參考日期的負荷數(shù)據(jù)的波動情況,確定不同的日期群組的負荷波動系...
          • 本發(fā)明提供了一種分布式光伏逆變器封波策略的電磁暫態(tài)建模方法和系統(tǒng),包括基于分布式光伏逆變器的功率數(shù)據(jù)和電流數(shù)據(jù),得到分布式光伏逆變器在封波狀態(tài)外的電流電壓參考值;將dq軸電流參考值置為零,并在電磁暫態(tài)模型中設(shè)置虛擬電阻,使仿真電流下降,模擬...
          • 本申請涉及儲能技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種二次電池及其制備方法、電池包、儲能系統(tǒng)和用電設(shè)備。所述二次電池包括正極活性顆粒,所述正極活性顆粒包括內(nèi)核以及包覆所述內(nèi)核的碳層,所述內(nèi)核包括鋰過渡金屬磷酸鹽和鋰過渡金屬氧化物中的一種或多種;所述正極活性...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的輔助診斷數(shù)據(jù)特征分析方法、系統(tǒng)及裝置,屬于特征分析技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:獲取輔助診斷數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)加載處理,得到輔助診斷數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)參數(shù);進行分析得到輔助診斷數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)復(fù)雜指標,并基于數(shù)據(jù)復(fù)雜指標確定數(shù)據(jù)增強參數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種實時監(jiān)測與AI預(yù)警的輸液集群管理系統(tǒng)及方法,涉及輸液集群管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:執(zhí)行患者信息和藥品信息的關(guān)聯(lián)驗證;若關(guān)聯(lián)驗證通過后,讀取患者信息和輸液藥品信息后,激活融合傳感器組,執(zhí)行輸液藥品監(jiān)測;接收實時監(jiān)測數(shù)據(jù)集,對實時監(jiān)測...
          • 本發(fā)明的基于超聲射頻信號甲狀腺點狀鈣化結(jié)節(jié)分類系統(tǒng),至少包括圖像采集模塊、模型構(gòu)建模塊和分類模塊。圖像采集模塊用于獲取原始超聲射頻信號視頻數(shù)據(jù),并預(yù)處理形成標準數(shù)據(jù)序列,以及構(gòu)建帶有標簽數(shù)據(jù)集。模型構(gòu)建模塊用于構(gòu)建對甲狀腺點狀鈣化結(jié)節(jié)進行預(yù)...
          • 本說明書實施例提供圖像處理模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法,其中圖像處理模型的訓(xùn)練方法包括:獲取多個訓(xùn)練樣本對,其中,訓(xùn)練樣本對包括針對目標檢測區(qū)域的樣本圖像和樣本管狀標簽;將樣本圖像輸入至圖像處理模型,獲得圖像處理模型輸出的初始預(yù)測管狀信息,...
          • 本發(fā)明提供了一種三維地質(zhì)模型的爆炸配置方法及裝置,其方法包括以下步驟:采集鉆孔分層數(shù)據(jù)和物探數(shù)據(jù);旋轉(zhuǎn)調(diào)整地層結(jié)構(gòu)的走向,基于鉆孔分層數(shù)據(jù),建立地層結(jié)構(gòu)模型;根據(jù)物探數(shù)據(jù)繪制地下的巖體,并對巖體的結(jié)構(gòu)進行顏色標注;將調(diào)整的地層結(jié)構(gòu)模型和所述...
          • 本發(fā)明公開了一種基于行人航位推算的多場景三維軌跡重構(gòu)方法及裝置,涉及運動跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過胸部傳感器獲取加速度、角速度以及磁場數(shù)據(jù),經(jīng)卡爾曼濾波后利用改進的步長估計與軌跡重構(gòu)算法得到軌跡數(shù)據(jù),其中通過互補濾波得到運動方向,通過...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能圖像識別技術(shù)的機電一體化產(chǎn)品檢測系統(tǒng),涉及人工智能、機電一體化技術(shù)領(lǐng)域,包括圖像采集、預(yù)處理、特征提取、缺陷識別、數(shù)據(jù)管理、結(jié)果輸出和系統(tǒng)控制模塊,圖像采集模塊用多鏡頭相機陣列多角度采集,有自適應(yīng)變焦和智能避障功...
          • 本發(fā)明公開了一種物資往來款全流程風(fēng)險識別方法、系統(tǒng)及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)業(yè)務(wù)節(jié)點關(guān)鍵字段建立物資往來款的第一數(shù)據(jù)臺賬;基于動態(tài)業(yè)務(wù)規(guī)則庫對第一數(shù)據(jù)臺賬進行校驗與糾錯,獲取第二數(shù)據(jù)臺賬;根據(jù)第二數(shù)據(jù)臺賬確定目標風(fēng)險分析點,構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及工程管理信息化技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種混凝土澆筑施工進度智能管控平臺,包括數(shù)據(jù)更新模塊和客戶端,所述數(shù)據(jù)更新模塊,通過施工計劃、BIM模型構(gòu)件和工程量清單的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實現(xiàn)BIM構(gòu)件工程量與施工計劃資源工程量的同步更新;所述BIM構(gòu)件工...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的供應(yīng)商智能畫像構(gòu)建方法,其特征在于,包括:獲取供應(yīng)商多源異構(gòu)數(shù)據(jù);其中,供應(yīng)商多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括:圖數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);將供應(yīng)商多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的異構(gòu)特征提取模型;將得到的關(guān)...
          • 本發(fā)明公開一種民機裝配計劃的排程系統(tǒng)和方法,數(shù)據(jù)接收模塊接收并存儲與排程相關(guān)的靜態(tài)數(shù)據(jù)和工藝文件;排程約束模塊從靜態(tài)數(shù)據(jù)和工藝文件中識別工藝關(guān)系約束、時間節(jié)點約束和資源配套約束;排程任務(wù)模塊將待排任務(wù)數(shù)據(jù)解析為任務(wù)實體信息進行理想化排程;排...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的城市道路交通出入口影響評價方法,涉及城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域,包括構(gòu)建交通特征向量;基于交通特征向量構(gòu)建城市道路交通網(wǎng)絡(luò)拓撲圖,提出動態(tài)權(quán)重圖嵌入算法,建立路網(wǎng)關(guān)聯(lián)映射模型;對路網(wǎng)關(guān)聯(lián)映射模型應(yīng)用基于注意力機制的圖神...
          • 本申請實施例提供一種文檔查重方法及計算設(shè)備。該方法包括:利用文檔內(nèi)容元素的樣式解析待查重文檔,得到待查重文檔對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用于指示待查重文檔的文檔內(nèi)容對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括待查重文檔中的層級標題;基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)確定待查...
          • 本申請實施例提供了一種文檔查重方法及計算設(shè)備。方法包括:根據(jù)待查重的第一文檔,確定目標文本;目標文本用于表征所述第一文檔中的關(guān)鍵信息;從多個預(yù)設(shè)文檔中,確定與目標文本的滿足相似度條件的第二文檔;基于第一文檔對應(yīng)的第一知識圖譜和第二文檔對應(yīng)的...
          • 本申請實施例提供一種確定致密砂巖油成藏石油運移狀態(tài)的方法及裝置,涉及石油與天然氣技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取多個砂巖樣品的滲透率以及多個流速壓力梯度曲線;根據(jù)流速壓力梯度曲線、滲透率關(guān)聯(lián)的雷諾數(shù)和摩擦系數(shù)計算公式,以及視滲透率計算公式,計算得...
          • 本發(fā)明涉及一種適用于單伸位的堆垛機立柱非均勻開口輕量化方法,涉及自動化倉儲設(shè)備的技術(shù)領(lǐng)域,其包括以下步驟:步驟1、根據(jù)結(jié)構(gòu)外形和尺寸參數(shù)搭建堆垛機的整機模型;步驟2、建立立柱的等效力學(xué)模型并驗證其有效性;步驟3、對立柱各參數(shù)進行敏感性分析;...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于多模態(tài)大模型的變電站智能巡視視圖分析算法,包括以下步驟:步驟1:多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合,包括輸入層、編碼層、視覺模態(tài)、熱力模、文本模態(tài)和聲紋模態(tài);步驟2:跨模態(tài)聯(lián)合推理:構(gòu)建動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立模態(tài)間關(guān)...
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