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          • 本發(fā)明公開了一種基于學習終端的智慧學習管理系統(tǒng)及方法,屬于學習管理系統(tǒng)領(lǐng)域,包括:用戶身份認證模塊,用于接收用戶登錄信息并進行身份驗證;學習記錄存儲模塊,用于存儲用戶的歷史學習數(shù)據(jù);練習題生成模塊,響應(yīng)于身份認證通過;練習評估模塊,判斷學習...
          • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型外掛知識庫的維修備件預(yù)測系統(tǒng),對歷史工單進行信息數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理,得到預(yù)處理文本;對預(yù)處理文本進行語義向量轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)綁定處理,得到向量數(shù)據(jù)庫;從新工單提取屬性信息,對屬性信息進行語義向量轉(zhuǎn)換,得到查詢向量;從向量...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自然語言處理與檢索增強的會議管理方法及系統(tǒng),屬于會議管理的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括基于關(guān)鍵參數(shù)輸出會議預(yù)定結(jié)果;若預(yù)定成功,獲取會議過程中的音頻流數(shù)據(jù),對音頻流數(shù)據(jù)進行語音分段、初始聲紋提取與初始聚類,以輸出原始語音片段與說話...
          • 本發(fā)明涉及一種基于半不變量法的變電站全生命周期碳排放評價方法,屬于電力系統(tǒng)碳排放評估領(lǐng)域,包括:S1、變電站全生命周期碳排放不確定性量化模型構(gòu)建:建立變電站全生命周期碳排放數(shù)據(jù)質(zhì)量評價矩陣,利用Beta函數(shù)建立不確定性量化模型;S2、基于半...
          • 本發(fā)明適用于碳足跡與車網(wǎng)互動技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于V2G的車網(wǎng)互動過程碳足跡核算方法,所述方法包括:電網(wǎng)輸送、V2G充電樁充電轉(zhuǎn)換、V2G車輛電池儲能、V2G充電樁放電轉(zhuǎn)換階段傳輸和損耗的電能的計算,以及在碳足跡評估階段中,發(fā)電廠發(fā)出單位...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種低碳生產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:S1:采集目標數(shù)據(jù)中心所在區(qū)域的實時電網(wǎng)碳排放強度值;S2:將實時電網(wǎng)碳排放強度值與預(yù)設(shè)碳強度閾值進行比較,當超過閾值時,輸出最大精度降級級別;S3:...
          • 本發(fā)明公開了一種支持打印寫碼同步的智能機場行李標簽打印設(shè)備,屬于智能標簽技術(shù)領(lǐng)域,包括:管理模塊和讀寫模塊;所述管理模塊用于實時采集旅客的航班信息,為每個旅客的每個行李分配標簽ID,所述標簽ID用于區(qū)分每一件行李,并生成行李管理報表,便后續(xù)...
          • 本申請涉及一種三相MMC電流建模方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:建立三相MMC電流的全狀態(tài)空間建模方程;將全狀態(tài)空間建模方程轉(zhuǎn)化為矩陣形式建模方程,矩陣形式建模方程中構(gòu)建有全狀態(tài)空間建模方程對應(yīng)的多個向量和系數(shù)矩陣...
          • 本公開涉及一種三維各向異性介質(zhì)地震波場模擬方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于地球物理勘探數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,包括:在用于描述三維各向異性介質(zhì)中地震波傳播、基于EAL邊界的初始彈性波方程組中引入基于時間和空間雙重因素進行地震波在邊界區(qū)域衰減的速度衰減...
          • 本申請公開了一種基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動機熱力循環(huán)參數(shù)評估方法,所述基于成本和任務(wù)要求的渦軸發(fā)動機熱力循環(huán)參數(shù)評估方法在綜合考慮循環(huán)參數(shù)與各部件、空氣系統(tǒng)參數(shù)耦合影響的前提下,建立了熱力循環(huán)參數(shù)與各部件及整機成本的關(guān)系,并結(jié)合飛行器任務(wù)...
          • 本發(fā)明公開了一種螺旋纏繞的線型設(shè)計方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,涉及螺旋纏繞技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過試纏繞法,以纏繞過程中纏繞角度與起始纏繞角度間的偏差小于預(yù)設(shè)閾值為試纏繞結(jié)束約束,在基于芯模形狀的幾何特征確定的目標弧長積分區(qū)間內(nèi)計算首個循環(huán)的纏繞線...
          • 本發(fā)明涉及岸線演化技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于岸灘斷面形變特征的岸線演化預(yù)警方法,包括多源數(shù)據(jù)融合處理:整合目標岸線的歷史與實時監(jiān)測數(shù)據(jù),包括水深資料與波浪資料,構(gòu)建多期岸灘斷面地形數(shù)據(jù)集,所述數(shù)據(jù)集包括斷面高程點集及平面坐標;形變特征矢量化...
          • 本發(fā)明涉及線纜安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的電纜熱風險監(jiān)測方法及系統(tǒng),所述方法包括采集、標準化和處理多源數(shù)據(jù),提取熱風險特征并識別異常點位,構(gòu)建區(qū)域網(wǎng)絡(luò)拓撲分析風險傳播路徑,動態(tài)調(diào)整監(jiān)測資源配置。實時生成分級預(yù)警信號,模擬風...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學習的數(shù)據(jù)中心制冷調(diào)控方法及調(diào)控系統(tǒng),涉及制冷調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,包括:使用紅外熱成像儀獲取高溫凝聚點;基于通風口以及高溫凝聚點的位置獲取高溫凝聚類型以及制冷時間區(qū)間;建立深度學習模型,并基于實時凝聚點的高溫凝聚類型對數(shù)據(jù)中心...
          • 本發(fā)明公開了一種實驗室數(shù)據(jù)分析方法,涉及實驗室數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域,該方法,包括:獲取實驗室中操作人員的標識信息以及每個操作人員的實驗時間信息;獲取每個實驗人員操作依次接觸的儀器的儀器名稱、每個實驗人員操作依次接觸的樣本的樣本名稱;根據(jù)所述實驗時...
          • 本發(fā)明涉及水電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種水電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)特征提取評估方法,包括:首先,基于設(shè)備物理結(jié)構(gòu),構(gòu)建能量傳遞拓撲網(wǎng)絡(luò)模型;其次,獲取各節(jié)點的多源異構(gòu)監(jiān)測信號,并將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為以瓦特為單位的能量耗散率;然后,基于所述拓撲...
          • 本發(fā)明適用于故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種變壓器運行故障檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:查找出預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的變壓器,設(shè)置若干個監(jiān)測指標,編輯評價規(guī)則,比對監(jiān)測指標和評價規(guī)則,將變壓器聚類為穩(wěn)定組和風險組;創(chuàng)建全局模型,采集變壓器的運行參數(shù),獲取...
          • 本申請涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多維特征交叉分析的綠通車輛稽核模型及方法,該模型包括特征增強模塊、多維特征向量構(gòu)建模塊、綜合評分模塊、權(quán)重訓練模塊以及風險分級模塊。該方法與該模型相對應(yīng)。本申請,通過構(gòu)建時間、空間、行為、載重、歷史...
          • 本發(fā)明提供一種應(yīng)用于配電網(wǎng)災(zāi)害的應(yīng)急策略生成方法及系統(tǒng),通過獲取配電網(wǎng)運行環(huán)境的多模態(tài)感知數(shù)據(jù),所述多模態(tài)感知數(shù)據(jù)包括設(shè)備狀態(tài)感知序列、環(huán)境擾動感知序列及負載響應(yīng)感知序列;對所述多模態(tài)感知數(shù)據(jù)進行災(zāi)害演進特征建模,生成災(zāi)害演進特征流;基于所...
          • 本發(fā)明涉及發(fā)動機維護領(lǐng)域,具體涉及基于深度學習的火花塞壽命檢測方法及其系統(tǒng),包括:獲取火花塞電流波形信號、電壓特征以及發(fā)動機工況數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,形成預(yù)處理數(shù)據(jù);構(gòu)建一個雙路徑空間注意力深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型包括卷積模塊、...
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