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								      本發(fā)明提供一種水電工程可視化施工進(jìn)度計(jì)劃編制系統(tǒng)及方法，包括BIM模型管理模塊、施工工序管理模塊、BIM模型切分管理模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃可視化編制模塊、施工工序校驗(yàn)?zāi)K、施工資源分析模塊、施工進(jìn)度計(jì)劃優(yōu)化模塊和施工進(jìn)度計(jì)劃可視化展示模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于調(diào)控?cái)?shù)倉的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)全景展示系統(tǒng)，包括：電網(wǎng)的維度和時(shí)態(tài)展示模塊，用于生成多維度、多時(shí)態(tài)的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖；調(diào)控信息展示模塊，用于基于電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)數(shù)據(jù)需求生成相應(yīng)的調(diào)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，并顯示在所述電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)展示圖...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多源能源智能調(diào)度平臺(tái)，包括建筑物能源負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊和調(diào)度模塊；建筑物能源負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊用于構(gòu)建建筑物所需能源的能耗模型；調(diào)度模塊用于根據(jù)能耗模型對(duì)多種供能設(shè)備進(jìn)行調(diào)度，以在滿足服務(wù)需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)、綜合能效最優(yōu)、綠色環(huán)保最優(yōu)或...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種配電網(wǎng)業(yè)務(wù)資源配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，基于滑動(dòng)窗口計(jì)算配電網(wǎng)設(shè)備的調(diào)度匹配偏好；根據(jù)調(diào)度匹配偏好，對(duì)配電網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行匹配，得到設(shè)備調(diào)度策略；基于所述設(shè)備調(diào)度策...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及復(fù)雜工程系統(tǒng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于物理信息指導(dǎo)的預(yù)測(cè)性維護(hù)方法及系統(tǒng)，旨在通過精準(zhǔn)的剩余使用壽命預(yù)測(cè)模型和維護(hù)優(yōu)化決策策略，提高工程系統(tǒng)的可靠性，降低能耗，減少維護(hù)成本。該方法建立了系統(tǒng)的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒎治隽瞬煌ぷ?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及洪水防治技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種城市洪水影響程度評(píng)估方法及電子設(shè)備。評(píng)估方法包括步驟：建立對(duì)象區(qū)域的三維模型，并在水平面內(nèi)將三維模型劃分為若干單元區(qū)域；根據(jù)三維模型確定在不同高度時(shí)對(duì)象區(qū)域中水的可流通范圍；在三維模型中確定洪水源輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及辦公室預(yù)約管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的共享會(huì)議室預(yù)約管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息采集模塊，其用以采集會(huì)議室信息以及用戶信息；數(shù)據(jù)分析模塊，通過比對(duì)預(yù)約與實(shí)時(shí)占用時(shí)間段的重合狀態(tài)，動(dòng)態(tài)生成可分配會(huì)議室列表；資源管理模塊，其包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及模型部署技術(shù)領(lǐng)域，提供一種深度學(xué)習(xí)模型的部署方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取第一深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的第一部署文件，第一部署文件包括第一深度學(xué)習(xí)模型中第一權(quán)重?cái)?shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重變換指令；獲取第二深度學(xué)習(xí)模型的模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了金槍魚延繩釣捕撈活動(dòng)多尺度預(yù)測(cè)及關(guān)鍵環(huán)境因子識(shí)別方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：步驟S1：收集與金槍魚捕撈努力量數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)區(qū)域的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)；步驟S2：根據(jù)不同的時(shí)間和空間分辨率，將數(shù)據(jù)處理為不同時(shí)空尺度下Pytorch可用的張量格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景生成技術(shù)在調(diào)控運(yùn)行模擬訓(xùn)練中的運(yùn)用方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力系統(tǒng)調(diào)控運(yùn)行模擬訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，包括進(jìn)行服務(wù)器數(shù)據(jù)采集，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成包含電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)和氣象參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景參數(shù)矩陣；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種支架載荷應(yīng)力監(jiān)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取液壓缸的液壓力數(shù)據(jù)及液壓缸的幾何尺寸；根據(jù)所述液壓缸的液壓力數(shù)據(jù)及液壓缸的幾何尺寸計(jì)算液壓缸的載荷數(shù)據(jù)；獲取液壓支架的位姿數(shù)據(jù)；將所述載荷數(shù)據(jù)和所述位姿數(shù)據(jù)輸入液壓支架載...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于測(cè)量數(shù)據(jù)獲得風(fēng)帆節(jié)省油耗的方法，為了預(yù)報(bào)風(fēng)帆節(jié)省燃油消耗量，首先從控制系統(tǒng)記錄的若干數(shù)據(jù)中，將相對(duì)風(fēng)向與相對(duì)風(fēng)速的記錄數(shù)據(jù)篩選出來，結(jié)合風(fēng)帆本身的助推特性，計(jì)算出風(fēng)帆在不同風(fēng)向風(fēng)速下對(duì)于船舶的助推力。該助推力與航速的乘積，即風(fēng)帆所能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于人工智能的磁盤加密方法，獲取指定時(shí)間段內(nèi)的待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并識(shí)別和分類，對(duì)數(shù)據(jù)添加相應(yīng)的數(shù)據(jù)重要程度等級(jí)標(biāo)記；統(tǒng)計(jì)相同重要性等級(jí)的數(shù)據(jù)量，匹配相應(yīng)的磁盤；將磁盤匹配的相應(yīng)的待存儲(chǔ)數(shù)據(jù)按照相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行切割，形成不同數(shù)據(jù)類型的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及日志管控技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多線程的日志智能管控方法、裝置及系統(tǒng)，該方法包括：通過預(yù)設(shè)的目標(biāo)注解工具，捕獲日志的目標(biāo)信息，并根據(jù)目標(biāo)信息，對(duì)日志進(jìn)行封裝，得到日志事件；通過預(yù)設(shè)的主線程或者子線程，將日志事件提交至預(yù)設(shè)的日志隊(duì)列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種硬件輔助的TEE安全內(nèi)存細(xì)粒度隔離方法與系統(tǒng)，該方法通過創(chuàng)建若干不受信的內(nèi)存隔離域，并分配相應(yīng)密鑰和密鑰鎖，當(dāng)每個(gè)內(nèi)存隔離域需要內(nèi)存訪問時(shí)，根據(jù)密鑰和密鑰鎖是否匹配以檢測(cè)是否發(fā)生違反隔離的非法訪問，當(dāng)發(fā)出非法訪問異常信號(hào)時(shí)，讀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于認(rèn)知共情增強(qiáng)的人機(jī)雙向理解系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法，包括：多模態(tài)感知單元，配置為通過多源傳感器同步采集用戶的生理行為數(shù)據(jù)及環(huán)境情境數(shù)據(jù)；共情建模引擎，包含依次連接的表層情緒識(shí)別模塊、深層動(dòng)機(jī)推理模塊和文化適配模塊，其中：所述表層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的報(bào)警識(shí)別方法。首先，對(duì)工業(yè)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；其次，根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)與注意力機(jī)制的圖構(gòu)建方法，分別構(gòu)建靜態(tài)圖與動(dòng)態(tài)圖，有效捕捉工業(yè)過程數(shù)據(jù)中的復(fù)雜動(dòng)態(tài)關(guān)系；然后，基于門控循環(huán)單元與圖卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三參數(shù)耦合的土壤導(dǎo)熱系數(shù)歸一化預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，所述方法如下：步驟一、建立導(dǎo)熱系數(shù)數(shù)據(jù)庫；步驟二、構(gòu)建土壤導(dǎo)熱系數(shù)歸一化預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明采用含砂率、飽和度和孔隙率作為輸入?yún)?shù)，減少了參數(shù)數(shù)量和參數(shù)的獲取難度，降低了技術(shù)門檻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息化教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的培訓(xùn)效果評(píng)估方法及系統(tǒng)。該方法通過采集學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，對(duì)分類后的數(shù)據(jù)預(yù)處理，能夠使得采集到的數(shù)據(jù)更具有利用價(jià)值；同時(shí)，通過若干學(xué)員與課程互動(dòng)的平均交互...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種換流站運(yùn)維事件智能處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)預(yù)先獲取的特征矩陣進(jìn)行DBSCAN聚類劃分，得到多個(gè)簇和噪聲點(diǎn)，基于預(yù)先設(shè)定的支持度閾值，通過FP?Growth算法對(duì)多個(gè)簇及噪聲點(diǎn)進(jìn)行挖掘，得到關(guān)聯(lián)規(guī)則，將關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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