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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種故障分析方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及故障分析技術(shù)領(lǐng)域,通過響應(yīng)于車輛發(fā)生故障告警現(xiàn)象,確定故障告警現(xiàn)象的數(shù)量;然后,響應(yīng)于故障告警現(xiàn)象的數(shù)量為多個(gè),對(duì)多個(gè)故障告警現(xiàn)象進(jìn)行歸類分析,得到至少一個(gè)目標(biāo)故障告警現(xiàn)象集合...
          • 本發(fā)明提供了基于AI的建筑智能化設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。所述方法包括:接收待建設(shè)的目標(biāo)建筑物的初步電子設(shè)計(jì)圖紙、總預(yù)算;接收輸入的目標(biāo)建筑物對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)等級(jí)集合;使用AI分析模型對(duì)各區(qū)域結(jié)構(gòu)的功能屬性進(jìn)行分析計(jì)算,得出各區(qū)域結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的第二設(shè)計(jì)等級(jí);基...
          • 本發(fā)明提供了一種用于風(fēng)電箱變的吊裝仿真方法和仿真裝置,解決現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中針對(duì)吊裝安全性缺少有效量化手段的技術(shù)問題。方法包括:設(shè)置箱變底托的三維模型;設(shè)置底托上吊裝柱的固定位置;根據(jù)吊裝柱和吊具位置設(shè)置吊帶兩端的遠(yuǎn)程位置;向底托、吊帶以及...
          • 本發(fā)明涉及擴(kuò)壓器參數(shù)設(shè)計(jì)技術(shù),為解決傳統(tǒng)離心壓縮機(jī)擴(kuò)壓器設(shè)計(jì)方法所設(shè)計(jì)的擴(kuò)壓器工況適應(yīng)性有限、效率低的技術(shù)問題,而提供一種離心擴(kuò)壓器數(shù)值設(shè)計(jì)方法;包括以下步驟:S1:對(duì)擴(kuò)壓器進(jìn)行初始設(shè)計(jì),確定擴(kuò)壓器進(jìn)口直徑、出口直徑、葉片數(shù)、安裝角和葉型;...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種永磁電動(dòng)輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法及永磁磁輪,優(yōu)化設(shè)計(jì)方法包括以下步驟:有限元仿真構(gòu)造數(shù)據(jù)集;通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的非線性關(guān)系;通過Nov星鴉算法進(jìn)行非支配排序生成Pareto前沿;通過主觀賦權(quán)法AHP與熵值法生成各指...
          • 一種基于渦輪葉片表面溫度場反演的離散測(cè)溫點(diǎn)分布優(yōu)化方法,通過分析三維渦輪葉片結(jié)構(gòu)并進(jìn)行基于幾何特征的表面分區(qū)后,在每個(gè)區(qū)域進(jìn)行非均勻熱邊界條件加載與仿真,并基于溫度梯度場計(jì)算與測(cè)溫點(diǎn)篩選,最終確定測(cè)溫點(diǎn)。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值仿真、非均勻熱邊界條件...
          • 本發(fā)明為一種低頻電壓互感器設(shè)計(jì)方法、低頻電壓互感器、終端及介質(zhì),屬于低頻電壓互感器領(lǐng)域,包括步驟:S1、獲取系統(tǒng)設(shè)計(jì)輸入?yún)?shù);S2、基于輸入?yún)?shù)進(jìn)行磁參數(shù)計(jì)算;S3、基于得到的參數(shù),設(shè)計(jì)LC補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò),計(jì)算諧振頻率;S4、選擇繞組導(dǎo)體及絕緣材...
          • 一種VVER核電機(jī)組的改進(jìn)動(dòng)態(tài)刻棒方法,第一,建立VVER核電機(jī)組堆芯物理計(jì)算模型及響應(yīng)函數(shù)計(jì)算模型;第二,采用三維時(shí)空中子動(dòng)力學(xué)計(jì)算捕捉動(dòng)態(tài)刻棒過程控制棒快速移動(dòng)的時(shí)空特性,獲得動(dòng)態(tài)棒價(jià)值的模擬值;第三,采用三維穩(wěn)態(tài)中子學(xué)計(jì)算獲得VVER...
          • 本申請(qǐng)屬于分布式技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種面向高性能分布式訓(xùn)練的稀疏提前張量融合方法。本申請(qǐng)首先獲取每個(gè)參數(shù)層在反向傳播過程中生成的多維梯度張量;再將所述多維梯度張量展平為一維梯度張量;之后根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏化閾值對(duì)所述一維梯度張量進(jìn)行稀疏化壓縮...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取井間連通強(qiáng)度變化的方法,包括以下步驟:步驟100、獲取注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),基于注入井和生產(chǎn)井的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波計(jì)算;步驟200、對(duì)所述注入井和生產(chǎn)井的滲透率場、孔隙度場、壓力場和飽和度場進(jìn)行實(shí)時(shí)求...
          • 本發(fā)明涉及海上風(fēng)電技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種海上風(fēng)電的發(fā)電性能評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),采集海上風(fēng)電場的多組不同源運(yùn)行數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)發(fā)電量數(shù)據(jù),得到多組子同源運(yùn)行數(shù)據(jù)組;根據(jù)代表運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)子同源數(shù)據(jù)組進(jìn)行處理,計(jì)算海上風(fēng)電場的子運(yùn)行數(shù)據(jù)波動(dòng)評(píng)價(jià)值;將所有...
          • 本發(fā)明公開了一種基于魚類繁殖需求的生態(tài)調(diào)度方法及應(yīng)用,屬于水利水電工程環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)性解決產(chǎn)粘沉性卵魚類保護(hù)難題,通過建立種群繁殖特征適應(yīng)域模型(Ω(pi)),首次將水位變幅(近端因子)與水溫、流速(終端因子)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系量...
          • 本發(fā)明公開了一種智慧巡防管控方法,涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域,智慧巡防管控方法主要包括:根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型;根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型,基于最短路徑計(jì)算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù);確認(rèn)重大警情或安全事件,根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進(jìn)行應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息;其中,動(dòng)態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種;根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息,確定目標(biāo)區(qū)域在第二時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息;其中,...
          • 本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測(cè)方法及裝置,應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測(cè)與預(yù)警,具有如下步驟:S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理;S2、計(jì)算SIF葉綠素?zé)晒狻夂蚋珊抵笖?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集;S3、整理干...
          • 本發(fā)明公開了基于試題表征增強(qiáng)的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先,本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)(包括文本、反應(yīng)時(shí)間、知識(shí)點(diǎn)),根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示,然后通過文本與反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián),使...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉儲(chǔ)監(jiān)控管理平臺(tái),包括傳感檢測(cè)模塊、理想分析模塊、影響計(jì)算模塊、疲勞預(yù)測(cè)模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊、異常波動(dòng)識(shí)別模塊與群體對(duì)比模塊。系統(tǒng)通過多點(diǎn)應(yīng)力檢測(cè)構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線,在檢測(cè)初期提取相似度高的段落...
          • 本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)引導(dǎo)與多級(jí)互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法,涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域,解決了傳統(tǒng)白酒輸運(yùn)中軟管連接時(shí)存在的人工操作失誤風(fēng)險(xiǎn)與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括:上位機(jī)仿真模塊,用于動(dòng)態(tài)生成軟管連接邏輯圖,得到連接指令,并接收...
          • 本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù),其中,業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一:培訓(xùn)測(cè)試成績、操作行為鑒測(cè)結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率;確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度,基于培訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法,包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征,輸入編碼器中;構(gòu)建局部注意力機(jī)制,捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長距離依賴信息;減少了計(jì)算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果;采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu),結(jié)合注意力...
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