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          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負荷長期預測方法及系統(tǒng),涉及配電網(wǎng)負荷預測技術領域,方法包括:從經(jīng)過預處理的配電網(wǎng)歷史負荷數(shù)據(jù)中提取用戶用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢數(shù)據(jù);基于用戶用電特征數(shù)據(jù),構建用戶用電特征長期預測模型;基于變化趨勢數(shù)據(jù),構建...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的傳染病患者后遺癥風險預測系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)獲取模塊采集用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù),并通過特征提取模塊對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取得到當前特征數(shù)據(jù),之后通過相似度計算模塊基于所述當前特征數(shù)據(jù)與預置數(shù)據(jù)庫中樣本傳染病患者病歷所關聯(lián)的...
          • 本發(fā)明涉及可見光圖像和紅外圖像配準方法、裝置及嵌入式程序產(chǎn)品,屬于圖像處理技術領域,通過圖像采集、縮放、提取邊緣圖和平移遍歷的處理步驟,實現(xiàn)可見光圖像與紅外圖像配準,在配準過程中提出了依據(jù)縮放因子對可見光圖像進行尺度縮放的處理策略、并對邊緣...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進的YOLOv10模型的芯片表面缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設備以及介質,其方法包括:構建層級檢測模型;將芯片表面圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡得到初始特征圖;在特征融合網(wǎng)絡的預定節(jié)點嵌入坐標注意力模塊,對初始特征圖進行正交方向卷積編碼...
          • 本發(fā)明公開了一種自助售貨機線上下單系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:用戶端、服務器端和售貨機;用戶端包含商品展示模塊、下單模塊、訂單支付模塊、取貨碼生成模塊和取貨碼展示模塊;服務器端包含接收模塊、庫存管理模塊、訂單管理模塊和驗證模塊;售貨機端包含身份驗證...
          • 本發(fā)明提供了一種醫(yī)療資產(chǎn)故障智能巡檢系統(tǒng)、方法、設備及介質,屬于醫(yī)療設備管理技術領域。所述系統(tǒng)包括:智能感知與數(shù)據(jù)采集模塊,通過傳感器監(jiān)測設備運行參數(shù),結合電子標簽實現(xiàn)設備識別與定位,利用邊緣計算對原始數(shù)據(jù)進行預處理和篩選,生成標準化醫(yī)療資...
          • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的多能系統(tǒng)碳排放核算方法及系統(tǒng),方法包括:獲取多能源負荷數(shù)據(jù),根據(jù)多能源負荷數(shù)據(jù)設計多能源系統(tǒng)框架;基于多能源系統(tǒng)框架,設計用戶側不同能源碳排放的排放模型和物理模型,獲取用戶側不同能源的碳排放數(shù)據(jù);引入?yún)^(qū)塊鏈技術對...
          • 本發(fā)明提供一種ONNX模型的優(yōu)化方法及裝置,屬于深度學習模型優(yōu)化技術領域,其中,ONNX模型的優(yōu)化方法包括:對ONNX模型進行形狀推理,獲取ONNX模型中各中間節(jié)點的形狀;獲取進行形狀推理后的ONNX模型的第一模型狀態(tài);對進行形狀推理后的O...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能壓實技術的道路施工方法,包括以下步驟:S1、施工準備階段:利用地理信息系統(tǒng)軟件根據(jù)施工前的激光掃描地形,確定道路地形和施工邊界尺寸大小,選擇智能壓實設備和安裝傳感器;S2、數(shù)據(jù)采集與實時監(jiān)測階段:通過安裝在智能壓實設...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性仿真驗證方法,通過模塊化智能體設計與動態(tài)環(huán)境建模,以有效表征無人裝備作戰(zhàn)環(huán)境的復雜多樣特征,并結合地理環(huán)境、氣象環(huán)境與對抗環(huán)境對無人裝備可靠性的影響分析,實現(xiàn)考慮實戰(zhàn)環(huán)境的無人裝備可靠性評估驗證。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于安全多方計算的金融數(shù)據(jù)隱私保護方法及系統(tǒng),該方法通過分別獲取收入數(shù)據(jù)、貸款違約數(shù)據(jù)以及消費行為數(shù)據(jù),并進行預處理;使用秘密分享算法將預處理結果拆分成預設份額,分發(fā)至各金融機構,并使用同態(tài)加密算法將對應的數(shù)據(jù)份額進行加密,...
          • 本發(fā)明涉及直流電機驅動與控制技術領域,尤其涉及基于多尺度圖注意力的最大加權獨立集求解方法及系統(tǒng),通過多尺度圖注意力神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)提取多層次鄰域范圍內(nèi)的拓撲特征,利用可訓練相似度函數(shù)解析節(jié)點間非線性關聯(lián);融合圖結構嵌入與原始節(jié)點效用生成拓撲感知...
          • 本發(fā)明涉及一種風電低出力事件生成式有差訓練方法和預測方法,訓練方法包括:獲取至少一個風電場的運行數(shù)據(jù)和同一時段至少一個風電場的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù);根據(jù)運行數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)構建第一訓練集;第一訓練集是指風電低出力事件相關的真實數(shù)據(jù)集;根據(jù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于貝葉斯模型平均的組合模型徑流預報方法,包括收集預報斷面所在流域上游區(qū)域的歷史實測氣象和水文數(shù)據(jù)并進行處理;對處理后的歷史數(shù)據(jù)進行預報因子識別,并分析各預報因子的影響滯時;以確定影響滯時的預報因子作為模型輸入,以預報斷面徑流...
          • 本發(fā)明公開了一種基于主客觀數(shù)據(jù)融合的乘坐舒適性精準評價方法,包括以下步驟:步驟1,實時同步采集乘客舒適性評價數(shù)據(jù)和車輛運動學數(shù)據(jù);步驟2,對步驟1得到的乘客舒適性評價數(shù)據(jù)和車輛運動學數(shù)據(jù)進行預處理,刪除主觀評分為0的乘客舒適性評價數(shù)據(jù)及其時...
          • 本發(fā)明公開了一種文學作品智能推薦方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取用戶的歷史閱讀數(shù)據(jù),對歷史閱讀數(shù)據(jù)進行預處理,輸出歷史閱讀作品集;將歷史閱讀作品集導入預設的分類器中,確定歷史閱讀作品集中每個歷史閱讀作品的作品類型;獲取每個歷史閱讀作品的閱讀過程...
          • 本發(fā)明屬于建筑信息數(shù)據(jù)處理技術領域,特別涉及一種基于圖譜數(shù)據(jù)方式配置數(shù)據(jù)的方法和裝置,其中,方法包括以下步驟:獲取待配置數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)配置指令,并對待配置數(shù)據(jù)進行預處理;將待配置數(shù)據(jù)關聯(lián)到預設的圖譜中,并創(chuàng)建實體節(jié)點和關系邊;將待配置數(shù)據(jù)與預設...
          • 本發(fā)明公開了一種基于canal實現(xiàn)的實時數(shù)據(jù)同步方法,涉及網(wǎng)約車領域,包括以下步驟:步驟一:使用dump操作從源數(shù)據(jù)庫的binary log中提取數(shù)據(jù),通過canal實例連接到數(shù)據(jù)庫,監(jiān)聽binary log變更事件的變化。本發(fā)明通過啟用M...
          • 本申請實施例公開了一種基于企業(yè)級操作系統(tǒng)的服裝數(shù)據(jù)處理方法及設備,屬于服裝數(shù)據(jù)處理技術領域,解決服裝行業(yè)數(shù)據(jù)錄入環(huán)節(jié),由于人工操作出現(xiàn)錯誤率較高,影響行業(yè)數(shù)據(jù)準確性與完整性的問題。通過預置多模態(tài)預訓練模型對服裝基礎數(shù)據(jù)進行實體數(shù)據(jù)識別與格式...
          • 本公開涉及按鍵領域,更具體地,本公開涉及一種按鍵的滑動位置修正方法、裝置、電子設備及存儲介質。所述按鍵設置有雙通道壓力傳感器,所述方法包括:獲取所述雙通道壓力傳感器的傳感器數(shù)據(jù);根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù),確定用戶在所述按鍵上的滑動位置和滑動方向;...
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