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          • 本發(fā)明涉及一種水資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng),水資源優(yōu)化配置方法包括主機端獲取到水資源配置請求后,確定出配置深度等級。主機端根據(jù)配置深度等級生成用水?dāng)?shù)據(jù)請求并向本地端發(fā)送。部署在數(shù)據(jù)提供方本地的本地端根據(jù)獲取到的用水?dāng)?shù)據(jù)請求確定出對應(yīng)于當(dāng)前配置深...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮桿塔傾斜因素的洪澇災(zāi)害影響評估系統(tǒng),涉及洪澇災(zāi)害預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對桿塔穩(wěn)定性及其對電網(wǎng)線路影響的深入分析,導(dǎo)致現(xiàn)有的評估和預(yù)警系統(tǒng)在面對復(fù)雜災(zāi)害時不夠準確,無法全面反映電網(wǎng)系統(tǒng)的實際風(fēng)險的問題。本發(fā)明通...
          • 本發(fā)明公開了一種風(fēng)速預(yù)測方法及其應(yīng)用,包括以下步驟:獲取目標區(qū)域的風(fēng)速時間序列數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理生成數(shù)據(jù)集;基于所述數(shù)據(jù)集構(gòu)建初始LSTM模型,所述初始LSTM模型的超參數(shù)包括隱藏層單元數(shù)、學(xué)習(xí)率、Dropout率及批量大小;采用粒子群優(yōu)化算...
          • 本申請?zhí)峁┮环N物品標簽匹配系統(tǒng)和物品標簽匹配方法,物品標簽匹配系統(tǒng)應(yīng)用于通過傳送裝置傳輸物品的龍門架,該系統(tǒng)能夠不增加智能貨架的硬件成本的基礎(chǔ)上,提升智能貨架匹配傳送裝置上物品標簽的準確度。同時也能夠克服非RFID技術(shù)的缺點。通過本申請的物...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)采集終端技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種信號增強型手持數(shù)據(jù)采集終端,包括與終端本體連接的手持附加器,手持附加器包括橫條和設(shè)在橫條內(nèi)的外置天線部。在橫條內(nèi)設(shè)置收線組件,用于將天線部收縮回橫條中。設(shè)置手持附加器,手持附加器中集成了多根外置天...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種多視圖情感分析方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì),所述方法包括:獲取待處理的目標評價文本;確定所述目標評價文本基于預(yù)設(shè)的情感元素的多個目標排序信息;將所述目標評價文本與所述多個目標排序信息組合生成多個輸入信息;將所述多個輸...
          • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合深度語義匹配與知識圖譜的變電設(shè)備缺陷文本規(guī)范化方法及系統(tǒng),該方法包括:將實際變電設(shè)備缺陷文本輸入文本實體識別模型,提取出缺陷文本中的實體作為待標準化實體,查詢?nèi)毕菸谋緦?yīng)的設(shè)備型號及缺陷等級,由設(shè)備型號得到缺陷設(shè)備種類;將...
          • 本發(fā)明公開了一種基于LAMMPS和OpenFOAM的多尺度耦合計算方法,包括以下步驟:建立MD/CFD同時模擬的耦合模型,提出MD/CFD混合模擬的耦合策略;所述MD/CFD同時模擬的耦合模型包括原子域、公共區(qū)域和連續(xù)域;對所述公共區(qū)域進行...
          • 本發(fā)明屬于煤層氣開采技術(shù)領(lǐng)域,具體公開提供的一種基于順槽位置穩(wěn)定性的多煤層開采優(yōu)化控制方法,本發(fā)明通過全面獲取煤層間距、厚度、傾角、頂?shù)装鍘r性和斷層分布等參數(shù),利用三維建模軟件生成精準的三維地質(zhì)模型,改變了傳統(tǒng)方法地質(zhì)分析不全面的狀況。在順...
          • 本申請涉及一種駕駛能力確定方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:響應(yīng)于駕駛需求方的模擬駕駛請求,根據(jù)模擬駕駛請求中駕駛環(huán)境信息和所需模擬的軌道車的車型信息,從候選虛擬駕駛系統(tǒng)中選擇目標虛擬駕駛系統(tǒng),目標虛擬駕駛系統(tǒng)包括駕駛環(huán)境...
          • 本發(fā)明提供了一種任務(wù)規(guī)劃算法數(shù)字平行驗證平臺的設(shè)計方法及系統(tǒng),設(shè)計方法基于現(xiàn)有的數(shù)字孿生系統(tǒng),還原任務(wù)規(guī)劃算法的真實應(yīng)用環(huán)境,實現(xiàn)對算法在現(xiàn)實環(huán)境中應(yīng)用效果的全流程模擬。本方法提供算法集成的通用接口協(xié)議,使任意符合該協(xié)議的算法均可被平臺調(diào)用...
          • 本申請?zhí)峁┮环N長引水抽水蓄能電站動態(tài)響應(yīng)特性的分析方法及裝置,涉及水利工程技術(shù)領(lǐng)域。本申請目的在于考慮管道內(nèi)非恒定摩阻,建立含有非恒定摩阻的蓄能電站模型,并設(shè)定運行擾動工況對含有非恒定摩阻的蓄能電站模型仿真,并基于仿真結(jié)果準確地分析長引水抽...
          • 本發(fā)明公開了一種薄壁點陣夾層結(jié)構(gòu)隱式生成方法,屬于輕量化設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,包括在薄壁模型待填充區(qū)域劃分六面體網(wǎng)格,在六面體單胞內(nèi)構(gòu)造隨形距離場,結(jié)合當(dāng)前六面體的點陣類型、設(shè)計參數(shù)及鄰接六面體的點陣信息,生成共形點陣距離場;同時對薄壁網(wǎng)格模型做體...
          • 本發(fā)明提供了一種基于基坑工程集成學(xué)習(xí)模型的預(yù)警方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取標準監(jiān)測數(shù)據(jù)、趨勢分量和波動成分;確定第一時間窗口、超閾值和低閾值時間滯后、第一穩(wěn)定階段和新變化典型間隔,進而確定訓(xùn)練窗口和預(yù)測窗口;獲取訓(xùn)練和預(yù)測標準監(jiān)測數(shù)據(jù),訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)的構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化方法和系統(tǒng),本發(fā)明涉及橋梁構(gòu)件參數(shù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,首先獲取若干待優(yōu)化的橋梁構(gòu)件,再獲取任一橋梁構(gòu)件的構(gòu)件參數(shù),并視為優(yōu)化變量;構(gòu)建以經(jīng)濟性為主導(dǎo)的主目標函數(shù),以及以結(jié)構(gòu)性能為主導(dǎo)的次目標函數(shù);基于所構(gòu)建的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。通過擴散模型基于多樣性的高斯隨機噪聲數(shù)據(jù)對由明文數(shù)據(jù)得到的二維的噪聲圖像數(shù)據(jù)進行多輪去噪處理,得到二維的目標圖像數(shù)據(jù),以實現(xiàn)將明文數(shù)據(jù)隱藏在二維的目標圖像數(shù)據(jù)中,每一輪去噪處理時使用的...
          • 本申請公開了多傳感器融合的環(huán)境感知方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì),該方法包括:獲取預(yù)設(shè)的多個傳感器采集的目標環(huán)境的多維度環(huán)境數(shù)據(jù);基于多維度環(huán)境數(shù)據(jù)識別出目標環(huán)境內(nèi)的關(guān)鍵目標,并以及關(guān)鍵目標的目標特征;獲取多個傳感器中每個傳感器對應(yīng)的權(quán)重數(shù)據(jù);...
          • 本申請涉及一種戶儲設(shè)備異常監(jiān)控方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:實時獲取戶儲設(shè)備的運行參數(shù),判斷是否存在異常狀態(tài);響應(yīng)于存在異常狀態(tài),則獲取戶儲設(shè)備的異常日志數(shù)據(jù),判斷戶儲設(shè)備是否存在第一類設(shè)備故障;響應(yīng)于戶儲設(shè)備不存在第一類設(shè)備...
          • 本發(fā)明公開了一種合閘電阻堆的溫度與應(yīng)力狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及溫度與應(yīng)力狀態(tài)評估領(lǐng)域,該方法包括在電阻堆不同部位布置光纖測溫傳感器,構(gòu)建二維溫度監(jiān)測網(wǎng),并通過無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至處理系統(tǒng);結(jié)合實時電流采集與功率監(jiān)測,分析電阻堆內(nèi)部熱量生成及...
          • 本發(fā)明公開了一種列車牽引電機軸承未知復(fù)合故障的診斷方法及裝置,利用聲紋傳感器采集列車牽引電機軸承運行時的聲紋信號,對聲紋信號進行歸一化處理,使用SACNN特征提取器對二維時頻域圖像進行特征提取單一故障特征和復(fù)合故障特征;步驟S04:使用已知...
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