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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)的薄片類(lèi)部件性能快速預(yù)測(cè)方法，采集多工況仿真數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練樣本，構(gòu)建并編碼網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提取多維特征，經(jīng)特征融合與自注意力機(jī)制處理后，輸入感知機(jī)預(yù)測(cè)應(yīng)力并評(píng)估誤差。本發(fā)明中，通過(guò)引入仿真信息構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據(jù)，計(jì)算各維度的特征數(shù)據(jù)與其他維度的特征數(shù)據(jù)的類(lèi)別一致性，根據(jù)類(lèi)別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電站設(shè)備狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于電站設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)警模型、溫度時(shí)序預(yù)測(cè)子模型和振動(dòng)時(shí)序預(yù)測(cè)子模型；S3、通過(guò)模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)分類(lèi)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。模型訓(xùn)練方法包括：獲取帶有樣本標(biāo)簽的訓(xùn)練樣本集，并確定每個(gè)訓(xùn)練樣本的類(lèi)內(nèi)密度，其中，樣本標(biāo)簽用于表征訓(xùn)練樣本的類(lèi)型，類(lèi)內(nèi)密度用于表征每類(lèi)訓(xùn)練樣本內(nèi)的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低壓電流互感器在線(xiàn)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時(shí)刻參數(shù)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)成特征向量并聚類(lèi)，根據(jù)分布優(yōu)勢(shì)劃分大簇與小簇。對(duì)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為不同周期。針對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電力用戶(hù)聚類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取電力用戶(hù)歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；采用最小?最大歸一化方式，將所述歷史用電的時(shí)間序列數(shù)據(jù)映射至預(yù)設(shè)值域；從歸一化處理后的歷史用電的時(shí)間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種識(shí)別火災(zāi)發(fā)生電力預(yù)警阻斷方法；基于獲取的電力預(yù)警信號(hào)，持續(xù)接收部署在各電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)，對(duì)電氣參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常波動(dòng)檢測(cè)，判定電力參數(shù)數(shù)據(jù)的異常類(lèi)型，設(shè)置電氣參數(shù)數(shù)據(jù)的預(yù)警參數(shù)集合；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及英語(yǔ)語(yǔ)言能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種英語(yǔ)語(yǔ)言能力評(píng)估方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：收集學(xué)生上傳的寫(xiě)作文本，并分析其文體類(lèi)別和句式結(jié)構(gòu)，得到內(nèi)容文體類(lèi)別句式結(jié)構(gòu)；接著，基于這些結(jié)構(gòu)識(shí)別文本中的邏輯關(guān)系偏差，并進(jìn)行聚類(lèi)，進(jìn)一步量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的用戶(hù)用電量數(shù)據(jù)分析建模方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；解決了現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)檢驗(yàn)準(zhǔn)確性低、特性關(guān)聯(lián)度偏差大等問(wèn)題；該方法包括以下步驟：基于用戶(hù)用電量特性數(shù)據(jù)和氣候特性數(shù)據(jù)，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建半監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能城市管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能排水管網(wǎng)管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模塊、局部健康評(píng)估模塊、智能流量調(diào)整模塊、異常故障識(shí)別模塊、運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過(guò)對(duì)水流速度、管道壓力、流體溫度、管壁振動(dòng)頻率和數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種小流域泥石流啟動(dòng)累計(jì)降雨量閾值計(jì)算方法，涉及泥石流監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)以及測(cè)量獲得泥石流物源區(qū)堆積體的坡度
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，是一種油浸式變壓器多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)融合的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括，數(shù)據(jù)校準(zhǔn)單元，對(duì)變壓器的多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)采用跨物理場(chǎng)耦合校準(zhǔn)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)，并基于目標(biāo)函數(shù)評(píng)估校準(zhǔn)效果；其中，多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全管理技術(shù)，其公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的施工安全隱患自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，提高對(duì)施工安全隱患識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。該發(fā)明包括：對(duì)歷史施工異常信息進(jìn)行特征提取，得到時(shí)間期特征、人員行為特征、環(huán)境參數(shù)特征以及設(shè)備運(yùn)行特征，對(duì)預(yù)設(shè)施工異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于空間數(shù)據(jù)的移動(dòng)支付交易行為分析方法，包括：獲取不同地理區(qū)域交易金額的時(shí)序數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取，形成交易金額波動(dòng)特征集合；根據(jù)波動(dòng)周期和鄰近區(qū)域敏感度，根據(jù)區(qū)域間交易強(qiáng)度的時(shí)空變化特征校正時(shí)空異質(zhì)性的權(quán)重值，確定適應(yīng)性空間權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種電力設(shè)備安全狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及電力設(shè)備評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括，采集電力設(shè)備通信交互數(shù)據(jù)流，進(jìn)行時(shí)間同步和離群值剔除，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)矩陣；將異常概率評(píng)分與異常概率閾值進(jìn)行評(píng)估，獲取異常狀態(tài)標(biāo)志，并結(jié)合初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于運(yùn)行數(shù)據(jù)處理的危廢焚燒爐廢氣凈化異常檢測(cè)方法，包括：在危廢焚燒爐廢氣凈化設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，確定每一時(shí)刻下霧化器的轉(zhuǎn)速的變化程度，用以篩選出若干轉(zhuǎn)速變化時(shí)刻，再確定每一轉(zhuǎn)速變化時(shí)刻下半干急冷塔的關(guān)聯(lián)溫度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種大型中型水庫(kù)庫(kù)容計(jì)算及庫(kù)容損失區(qū)間識(shí)別方法，包括：使用水下地形實(shí)測(cè)法提取死水位以下高程范圍內(nèi)庫(kù)容特征曲線(xiàn)；基于AI技術(shù)對(duì)遙感圖像進(jìn)行水體識(shí)別，以提取死水位~正常蓄水位高程范圍內(nèi)庫(kù)容特征曲線(xiàn)；基于數(shù)字高程模型提取正常蓄水位~校核...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供?一種基于動(dòng)態(tài)路由機(jī)制的多模態(tài)通專(zhuān)模型協(xié)同推理方法，通過(guò)接收任務(wù)指令和任務(wù)指令對(duì)應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，確定任務(wù)指令對(duì)應(yīng)的任務(wù)類(lèi)型，并提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，通過(guò)任務(wù)通用模型融合數(shù)據(jù)特征生成通用融合特征，根據(jù)預(yù)設(shè)處理映射關(guān)系匹配當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及新能源領(lǐng)域，公開(kāi)了基于時(shí)空?qǐng)D卷積與門(mén)控注意力的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，通過(guò)獲取風(fēng)電場(chǎng)中各風(fēng)機(jī)的地理位置信息、氣象信息和歷史風(fēng)力發(fā)電功率數(shù)據(jù)，得到歸一化后的數(shù)據(jù)；基于風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各風(fēng)機(jī)歷史功率數(shù)據(jù)間的最大信息系數(shù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)鄰接矩陣，并生成圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供多源異構(gòu)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大模型內(nèi)容動(dòng)態(tài)組裝方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：根據(jù)語(yǔ)義投影長(zhǎng)度測(cè)量軸線(xiàn)與預(yù)設(shè)理想決策平面的空間夾角；當(dāng)空間夾角超過(guò)動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，根據(jù)市場(chǎng)波動(dòng)率與用戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)生成數(shù)值修正量，并沿特征校準(zhǔn)軸線(xiàn)方...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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