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          • 本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于動態(tài)權(quán)限建模的電力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化方法及系統(tǒng),用以提升電力網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下的自適應(yīng)性及抗風(fēng)險能力。其中,該方法包括:獲取電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)集合,對電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)集合進(jìn)行動態(tài)權(quán)限建模處理,生成用戶權(quán)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)定價的電轉(zhuǎn)氨?碳捕集耦合綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法,屬于綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)可再生能源出力數(shù)據(jù)與負(fù)荷需求數(shù)據(jù),構(gòu)建包含電解制氫模塊、氨合成模塊、碳捕集模塊的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型;通過動態(tài)定價機(jī)制...
          • 本發(fā)明涉及土地規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開一種土地利用類型適宜性評價方法,所述方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域中各個采樣點(diǎn)屬性;其中,所述采樣點(diǎn)屬性包括坡度、有效土層、成土母質(zhì)類型、降雨量、表層土壤有機(jī)質(zhì)、表層土壤pH、表層土壤質(zhì)地;確定采樣點(diǎn)中各個屬性的分?jǐn)?shù)...
          • 本申請公開了居家養(yǎng)老服務(wù)的預(yù)約處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備,涉及數(shù)字醫(yī)療和金融管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用戶的預(yù)約請求,從預(yù)約請求中獲取待預(yù)約的服務(wù)類型,基于預(yù)設(shè)的服務(wù)人員的服務(wù)能力標(biāo)簽,確定與服務(wù)類型匹配的多個候選服務(wù)人員;獲取每個候選...
          • 本發(fā)明提供一種基于陳舊度感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新方法,包括對具備數(shù)據(jù)更新機(jī)制的時效敏感型聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)建模;服務(wù)器與客戶端進(jìn)行博弈,就服務(wù)器的支付激勵、歷史數(shù)據(jù)保留比例和新數(shù)據(jù)收集量達(dá)成協(xié)議;服務(wù)器與客戶端按照協(xié)議執(zhí)行數(shù)據(jù)更新,并利用更新后的數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大模型的自省方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該基于大模型的自省方法包括:獲取用戶的輸入信息;對所述輸入信息進(jìn)行意圖識別,得到意圖識別信息;根據(jù)所述意圖識別信息,確定所述意圖識別信息對應(yīng)的目標(biāo)指令類別...
          • 本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種故障診斷方法、服務(wù)器及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),故障診斷方法包括:獲取目標(biāo)采集數(shù)據(jù)、故障反饋信息及充電樁日志,根據(jù)目標(biāo)采集數(shù)據(jù)預(yù)測充電樁故障,得到故障預(yù)測結(jié)果,根據(jù)故障反饋信息、充電樁日志及預(yù)設(shè)故障推理模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次規(guī)劃任務(wù)求解方法及裝置,包括:獲取二次規(guī)劃任務(wù),基于二次規(guī)劃任務(wù)確定約束類型,基于約束類型構(gòu)建二次規(guī)劃問題;基于二次規(guī)劃問題構(gòu)建殘差向量,并基于殘差向量構(gòu)建標(biāo)量值增益;基于標(biāo)量值增益、二次規(guī)劃問題和激勵函數(shù)...
          • 本發(fā)明提出一種具有浮點(diǎn)協(xié)處理器的二值化網(wǎng)絡(luò)加速器及可編程控制方法,通過在片上集成浮點(diǎn)協(xié)處理器,顯著提升對額外浮點(diǎn)運(yùn)算的支持能力。加速器采用三階段流水線架構(gòu),分別處理卷積前浮點(diǎn)運(yùn)算、二值化卷積、卷積后浮點(diǎn)運(yùn)算,各階段由專門的控制模塊協(xié)調(diào),實(shí)現(xiàn)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于TCN與GAN融合的汽車碰撞頭部加速度曲線預(yù)測系統(tǒng)和方法,包括述加速度數(shù)據(jù)生成模塊、深層時序特征提取模塊、端到端加速度曲線回歸模塊,并且結(jié)合了線學(xué)習(xí)機(jī)制、動態(tài)權(quán)重調(diào)整與自適應(yīng)更新策略、基于模型性能監(jiān)控與回退機(jī)制進(jìn)行更新。...
          • 本申請公開了一種報表更新方法及裝置,涉及報表更新技術(shù)領(lǐng)域,主要目的在于提高報表更新的實(shí)時性,以實(shí)現(xiàn)客戶端及時使用到最新的報表數(shù)據(jù);主要技術(shù)方案包括:若實(shí)時監(jiān)聽到報表系統(tǒng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)源中存在用于更新報表的報表更新數(shù)據(jù),則確定報表更新數(shù)據(jù)在報表系...
          • 本發(fā)明涉及陣列天線技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的稀疏陣列構(gòu)型方法,建立稀疏陣列種群集合,其中,稀疏陣列種群集合包括:多個稀疏陣列種群,稀疏陣列種群由多個粒子陣元組成。獲取各個稀疏陣列種群對應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)。基于共生策略的改進(jìn)粒子群算法...
          • 本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱剩余壽命預(yù)測方法及系統(tǒng),方法包括:采集齒輪箱的振動信號數(shù)據(jù),基于振動信號數(shù)據(jù)構(gòu)建振動數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的振動數(shù)據(jù)集,采用遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索技術(shù),構(gòu)建基于Transfo...
          • 本發(fā)明屬于電磁發(fā)射領(lǐng)域,具體涉及一種多級電磁線圈鳥體發(fā)射裝置關(guān)鍵發(fā)射性能多目標(biāo)優(yōu)化方法。技術(shù)方案如下:包括如下步驟:步驟1:以第n級驅(qū)動線圈等效半徑、彈殼半徑和第n級驅(qū)動線圈初始電容電壓作為優(yōu)化變量,以鳥體在發(fā)射裝置出口處的發(fā)射速度最大化、...
          • 本發(fā)明涉及一種靜電加速器電場分布優(yōu)化方法、裝置及存儲介質(zhì),其中確定靜電加速器的全局變量參數(shù);基于全局變量參數(shù),構(gòu)建靜電加速器的軸對稱幾何模型;初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值;基于軸對稱幾何模型,確定在初始化全局變量參數(shù)的參數(shù)值情況下,靜電加速器...
          • 本發(fā)明公開了一種高壓電纜接頭典型缺陷的仿真模型實(shí)時更新方法及系統(tǒng),該方法包括設(shè)計(jì)高壓電纜接頭典型缺陷;建立實(shí)驗(yàn)檢測平臺以及多物理場仿真模型,注入實(shí)際運(yùn)行工程中的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境參量,分別獲得典型缺陷下電、熱、力真實(shí)信號以及仿真信號;基于真...
          • 本發(fā)明提出了一種換熱器溫度場分析方法、裝置、電子設(shè)備及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,用于解決由于換熱器內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜難以對溫度場進(jìn)行仿真計(jì)算的問題,包括:基于換熱器的內(nèi)部結(jié)構(gòu),構(gòu)建含多孔介質(zhì)區(qū)域的換熱器簡化模型;對多孔介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,得到多個...
          • 本發(fā)明公開了一種基于PCFC算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法,涉及機(jī)械設(shè)備領(lǐng)域,解決了旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片積灰趨勢預(yù)測方法存在預(yù)測效果不佳的問題,包括步驟S1:對處于每一個歷史監(jiān)測時段的旋轉(zhuǎn)機(jī)械葉片進(jìn)行振動監(jiān)測,并獲取每一個歷史監(jiān)測時段所對應(yīng)的葉...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于BIM的定制家具智能拆單方法及系統(tǒng)。其中,通過提取復(fù)雜曲面家具BIM模型的幾何參數(shù)與空間連接關(guān)系,構(gòu)建含曲率分布的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。基于實(shí)際加工偏差數(shù)據(jù)反向匹配模型,動態(tài)修正構(gòu)件尺寸,并結(jié)合曲率適配與受力路徑生成應(yīng)力分布數(shù)據(jù),...
          • 本申請?zhí)峁┮环N公共客戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法本申請無需復(fù)雜系統(tǒng)開發(fā),基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中臺實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的抽取,并基于客戶數(shù)據(jù)所屬的業(yè)務(wù)子系統(tǒng),對各個客戶數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽,并根據(jù)標(biāo)簽,對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離及訪問邊界劃分。將...
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