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          • 本發(fā)明公開了一種基于AIoT的配電網(wǎng)線路故障智能巡檢與實時預(yù)警系統(tǒng)及方法,涉及配電線路巡檢領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障判別預(yù)警模塊、中心控制模塊以及手持端。數(shù)據(jù)采集模塊收集配電網(wǎng)實時監(jiān)測信息及手持端上傳信息;故障判別預(yù)警模塊含多數(shù)據(jù)融合...
          • 本發(fā)明公開一種基于大語言模型的多智能體強化學(xué)習(xí)環(huán)境自動構(gòu)建方法及系統(tǒng),屬于人工智能領(lǐng)域。所述方法包括:解析多智能體強化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建的任務(wù)描述,獲取所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例;基于所述任務(wù)描述中的關(guān)鍵信息和高質(zhì)量配置示例,構(gòu)建用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生和關(guān)聯(lián)挖掘的配微協(xié)同低電壓診斷方法及系統(tǒng),方法包括:構(gòu)建配微協(xié)同配電網(wǎng)的數(shù)字孿生體模型;分析低電壓時空分布特征并篩選治理區(qū)域,使用數(shù)字孿生體模型對治理區(qū)域進行仿真,并挖掘低電壓成因后選擇對應(yīng)的治理策略來調(diào)整數(shù)字孿...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮摩擦系數(shù)差異的磨損預(yù)測方法,該方法包括以下步驟:首先,通過不同載荷、頻率的摩擦磨損試驗獲取穩(wěn)定摩擦系數(shù)及演化規(guī)律;其次,建立普適摩擦系數(shù)模型,包括穩(wěn)定摩擦系數(shù)模型和摩擦系數(shù)隨循環(huán)數(shù)的演化模型;接著,基于能量方法,結(jié)合摩擦...
          • 本申請涉及核電廠技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法及其相關(guān)裝置。根據(jù)本申請實施例的針對蒸汽發(fā)生器的管件支撐板堵塞診斷方法,需要先獲取蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)參數(shù)和實時的蒸汽發(fā)生器運行數(shù)據(jù);對蒸汽發(fā)生器的多個管件支撐板進行泥...
          • 本申請?zhí)峁┮环N車輛檢測方法和相關(guān)裝置,包括:獲取目標車輛的駕駛艙的車身底板對應(yīng)的進水檢測數(shù)據(jù),車身底板包括底板內(nèi)側(cè)區(qū)域和底板外側(cè)區(qū)域;根據(jù)進水檢測數(shù)據(jù),確定底板內(nèi)側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的內(nèi)側(cè)進水面積和底板外側(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的外側(cè)進水面積;若內(nèi)側(cè)進水面積滿足第...
          • 本發(fā)明提供了一種基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠心病風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),基于檢查數(shù)據(jù)和風(fēng)險因素形成臨床數(shù)據(jù);S2、對獲取的臨床數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;S3、將預(yù)處理后的臨床數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集以及測試集,通...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的冠心病風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括如下步驟:S1、獲取醫(yī)院記錄病人的檢查數(shù)據(jù),根據(jù)冠脈造影檢查結(jié)果分別獲取冠心病患者和非冠心病患者HL7格式的12導(dǎo)聯(lián)心電圖數(shù)據(jù);S2、對獲取的心電圖數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;S3、將預(yù)處...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的空調(diào)故障預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:根據(jù)空調(diào)器的組成部分與連接方式通過預(yù)設(shè)構(gòu)建方法構(gòu)建初始數(shù)字孿生模型;根據(jù)空調(diào)配置參數(shù)與空調(diào)運行數(shù)據(jù)將所述初始數(shù)字孿生模型中的模型參數(shù)進行賦值與校準,獲取目標數(shù)字...
          • 本發(fā)明公開一種基于殘差加權(quán)動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人格檢測方法,包括:獲取用戶文本節(jié)點特征,將用戶的個性化屬性信息和通過預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT)提取的文本語義特征作為節(jié)點初始化特征;構(gòu)建動態(tài)圖結(jié)構(gòu),利用殘差加權(quán)機制動態(tài)優(yōu)化節(jié)點特征傳播,增強模型對用...
          • 本發(fā)明具體涉及一種有機磷酸酯毒理學(xué)數(shù)據(jù)精準檢索與管理系統(tǒng),包括:用戶模塊,用于實現(xiàn)用戶授權(quán)管理及用戶動態(tài)管理;信息檢索模塊,用于檢索用戶輸入的有機磷酸酯毒理學(xué)關(guān)鍵詞,得到有機磷酸酯毒理學(xué)查詢結(jié)果;生態(tài)風(fēng)險閾值推導(dǎo)模塊,一方面處理用戶上傳的有...
          • 本發(fā)明公開了一種新型接口的毫米波天線與應(yīng)用裝置設(shè)計,包括毫米波天線,所述毫米波天線具有espi轉(zhuǎn)AXI接口,其通過天線內(nèi)部可編程邏輯實現(xiàn)espi與AXI接口的轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)CPU直接對天線內(nèi)部邏輯寄存的訪問,從而直接控制天線工作,獲取天線狀態(tài),...
          • 本發(fā)明提供一種全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng)。該全周期調(diào)度指令管理系統(tǒng),包括,調(diào)度控制模塊,用于根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級、資源情況和緊急性生成調(diào)度方案,指令生成模塊,用于根據(jù)調(diào)度方案生成具體的操作指令,指令管理模塊,用于統(tǒng)一管理、存儲、調(diào)度和分發(fā)指令,執(zhí)行...
          • 本發(fā)明公開了基于代碼大模型的代碼異味自動重構(gòu)方法及裝置,特點是包括:預(yù)處理數(shù)據(jù)集;利用SonarQube工具檢測數(shù)據(jù)集中存在的代碼異味;運用代碼大模型逐一重構(gòu)每一種代碼異味,經(jīng)過多輪重構(gòu)優(yōu)化得到新數(shù)據(jù)集;將優(yōu)化后的新數(shù)據(jù)集輸入SonarQu...
          • 本申請公開了一種文件管理方法和電子設(shè)備,涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。存儲器包括第一存儲區(qū)域和第二存儲區(qū)域,第二存儲區(qū)域用于存儲多個數(shù)據(jù),第一存儲區(qū)域包括多個元數(shù)據(jù)頁面,多個元數(shù)據(jù)頁面按照第一順序依次寫入多個數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個索引信息,一個索引信息對應(yīng)...
          • 本申請公開了一種手寫設(shè)備的姿態(tài)判斷方法、裝置、觸控屏以及介質(zhì),應(yīng)用于觸控屏,所述手寫設(shè)備設(shè)置有片狀電極,其中,姿態(tài)判斷方法包括:響應(yīng)于片狀電極與觸控屏的耦合關(guān)系,獲取觸控屏中的第一耦合區(qū)域?qū)?yīng)的第一參數(shù);獲取預(yù)設(shè)的第二參數(shù),根據(jù)第一參數(shù)和第...
          • 本申請公開了一種手寫設(shè)備的姿態(tài)判斷方法、裝置、觸控屏以及介質(zhì),應(yīng)用于觸控屏,手寫設(shè)備設(shè)置有第一電極和第二電極,第一電極和第二電極并列設(shè)置,姿態(tài)判斷方法包括:響應(yīng)于第一電極和第二電極與觸控屏的耦合關(guān)系,獲取觸控屏中的第一耦合區(qū)域?qū)?yīng)的第一參數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種無人機編隊控制方法和系統(tǒng),包括:設(shè)置無人機編隊控制的控制模型和控制目標;無人機j在起飛前通過編碼器Ξj將初始位置信息xj(0)量化為1bit符號數(shù)據(jù)Δj(0),...
          • 本申請公開一種車控軟件功能失效的分析方法及相關(guān)設(shè)備,涉及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標功能失效事件對應(yīng)的運行日志數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)映射模型,確定與目標功能失效事件關(guān)聯(lián)的目標信號標識符及故障判定規(guī)則;根據(jù)目標信號標識符,從運行日志數(shù)據(jù)中提取...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)融合和PCNN?PGRU?MH?ATT的換相失敗診斷方法,屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括采集高壓直流輸電系統(tǒng)不同運行狀態(tài)下的原始直流電壓信號;采集到的原始直流電壓信號進行預(yù)處理,然后進行格拉姆角和場變換和連續(xù)小波變換,...
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