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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)場景生成技術在調控運行模擬訓練中的運用方法、系統(tǒng)、設備及介質，屬于電力系統(tǒng)調控運行模擬訓練技術領域，包括進行服務器數(shù)據(jù)采集，并對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，生成包含電網運行參數(shù)和氣象參數(shù)的標準化場景參數(shù)矩陣；根據(jù)標準化場景參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了金槍魚延繩釣捕撈活動多尺度預測及關鍵環(huán)境因子識別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：收集與金槍魚捕撈努力量數(shù)據(jù)及其對應區(qū)域的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)；步驟S2：根據(jù)不同的時間和空間分辨率，將數(shù)據(jù)處理為不同時空尺度下Pytorch可用的張量格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及模型部署技術領域，提供一種深度學習模型的部署方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取第一深度學習模型的結構數(shù)據(jù)以及對應的第一部署文件，第一部署文件包括第一深度學習模型中第一權重數(shù)據(jù)對應的權重變換指令；獲取第二深度學習模型的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及辦公室預約管理技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的共享會議室預約管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息采集模塊，其用以采集會議室信息以及用戶信息；數(shù)據(jù)分析模塊，通過比對預約與實時占用時間段的重合狀態(tài)，動態(tài)生成可分配會議室列表；資源管理模塊，其包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洪水防治技術領域，具體涉及一種城市洪水影響程度評估方法及電子設備。評估方法包括步驟：建立對象區(qū)域的三維模型，并在水平面內將三維模型劃分為若干單元區(qū)域；根據(jù)三維模型確定在不同高度時對象區(qū)域中水的可流通范圍；在三維模型中確定洪水源輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復雜工程系統(tǒng)的預測性維護技術領域，公開了一種基于物理信息指導的預測性維護方法及系統(tǒng)，旨在通過精準的剩余使用壽命預測模型和維護優(yōu)化決策策略，提高工程系統(tǒng)的可靠性，降低能耗，減少維護成本。該方法建立了系統(tǒng)的半經驗模型，并分析了不同工作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術領域，公開一種配電網業(yè)務資源配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集配電網的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于滑動窗口計算配電網設備的調度匹配偏好；根據(jù)調度匹配偏好，對配電網設備進行匹配，得到設備調度策略；基于所述設備調度策...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多源能源智能調度平臺，包括建筑物能源負荷預測模塊和調度模塊；建筑物能源負荷預測模塊用于構建建筑物所需能源的能耗模型；調度模塊用于根據(jù)能耗模型對多種供能設備進行調度，以在滿足服務需求的基礎上，實現(xiàn)經濟效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調控數(shù)倉的電網運行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網的維度和時態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時態(tài)的電網運行狀態(tài)展示圖；調控信息展示模塊，用于基于電網的運行狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應的調控業(yè)務指標，并顯示在所述電網運行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進度計劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進度計劃可視化編制模塊、施工工序校驗模塊、施工資源分析模塊、施工進度計劃優(yōu)化模塊和施工進度計劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于數(shù)據(jù)解析與優(yōu)化的寬厚鋼板質量檢測方法和裝置。涉及質量檢測技術領域，其中方法包括：獲取待檢測寬厚鋼板的實時生產過程數(shù)據(jù)、生產所述待檢測寬厚板的設計標準數(shù)據(jù)；采用不同力學性能指標對應的預設點預測模型對實時生產過程數(shù)據(jù)進行預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種焦炭熱態(tài)性能評價方法及裝置、設備、可讀介質，屬于高爐煉鐵技術領域，該方法包括：基于六級篩分法對目標焦炭堆進行粒度劃分，得到目標焦炭堆的多個粒度分布；確定每個粒度分布的多個評價指標；基于多個評價指標確定每個粒度分布的綜合質量指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種牡蠣產品全供應鏈碳排放計算方法、介質及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取水產品相關統(tǒng)計信息，其中，水產品相關統(tǒng)計信息包括全國牡蠣產量；根據(jù)水產品相關統(tǒng)計信息計算各個省份對應的牡蠣需求量；根據(jù)全國牡蠣產量計算育種養(yǎng)殖碳排放量；構建省際公...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計算技術領域，公開了一種基于區(qū)塊鏈的多方存儲資源交易與定價系統(tǒng)，包括：邊緣聯(lián)盟層，由用戶、多個邊緣服務提供商的邊緣節(jié)點、協(xié)作服務層及存儲資源組成；區(qū)塊鏈層，包括共識節(jié)點、智能合約及共識機制；所述共識節(jié)點通過交易期望證明共識算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于馬爾科夫鏈的信息往復循環(huán)傳播分析方法,包括：S1，構建用于在線社交網絡傳播分析的SIRI信息傳播模型；S2，構建基于馬爾科夫鏈理論的節(jié)點狀態(tài)轉移概率矩陣P，其中矩陣元素pij表示節(jié)點從狀態(tài)u轉移到狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于加權Toeplitz矩陣重構的單快拍DOA估計方法。其技術包括改進Toeplitz化協(xié)方差矩陣的秩恢復技術、DOA估計技術。針對超分辨DOA估計算法在單快拍、低信噪比條件下失效的問題，本發(fā)明對常規(guī)Toeplitz矩陣重構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電池CT圖像缺陷檢測方法，涉及圖像識別技術領域，該發(fā)明采用的小波變換去噪技術，能夠在去除噪聲的同時，保留關鍵的邊緣信息，從而提高微小缺陷的檢測精度。多層次小波分解不僅有效區(qū)分噪聲與有用信息，還能保留卷芯內部的細微結構，提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種超聲圖像肝腎比的計算方法和裝置，涉及超聲圖像分析技術領域，所述方法包括：獲取目標超聲圖像，通過預先構建的級聯(lián)卷積神經網絡框架對所述目標超聲圖像中的肝臟區(qū)域和腎臟區(qū)域進行識別與分割，得到目標肝掩膜和目標腎掩膜；基于預定義的感興趣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機動目標跟蹤技術領域，具體涉及一種面向道路交通場景的機動目標跟蹤方法。具體過程為：網絡構建過程；包括設置道路信息提取模塊CNN、道路記憶生成模塊CAN以及門控單元ENN，用于輸出估計誤差項
							  2025-10-04
							
            
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全景相機拍攝識別圓陣的方法，包括以下步驟：讀取全景相機拍攝的原始圖像；將原始圖像按行列四等分得到四張子圖像，采用并行處理方式對每張子圖像進行圖像處理；對每個并行處理后的子圖像應用自適應閾值函數(shù)，得到二值化圖像；獲取二值化...
								
            
							
            
							
						
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