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          • 本發(fā)明公開了一種多指標(biāo)分類權(quán)重評(píng)分的方法與相關(guān)裝置,屬于設(shè)備性能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域;所述方法構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系;所述指標(biāo)評(píng)價(jià)體系包括指標(biāo)分類、指標(biāo)及指標(biāo)基本信息;根據(jù)待評(píng)價(jià)設(shè)備在標(biāo)評(píng)價(jià)體系中選擇指標(biāo)分類;確定每個(gè)指標(biāo)分類的權(quán)重,設(shè)置每個(gè)指標(biāo)分類所屬...
          • 本發(fā)明公開了電力系統(tǒng)調(diào)度策略合理性評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及電壓控制技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明包括:步驟1.電力系統(tǒng)測(cè)試、步驟2.電力調(diào)控?cái)?shù)據(jù)分析和步驟3.電力系統(tǒng)評(píng)級(jí)處理,本發(fā)明通過(guò)綜合調(diào)整時(shí)長(zhǎng)與穩(wěn)定性,評(píng)估策略的動(dòng)態(tài)響應(yīng)效率,基于單位時(shí)長(zhǎng)碳排放量,量化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)覆蓋的兩階段運(yùn)籌排班方法及系統(tǒng),涉及智能排班技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)覆蓋置信度驅(qū)動(dòng)與影子班次鏈預(yù)埋技術(shù),顯著提升排班系統(tǒng)對(duì)跨日延誤等動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的適應(yīng)性:融合多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成覆蓋置信度標(biāo)簽,使排班方案自動(dòng)適配機(jī)位變更、氣...
          • 一種基于信息熵的雷達(dá)搜索資源分配方法,包括:空域信息熵初始化,按照等概率分布計(jì)算空域中各波位權(quán)值,根據(jù)各波位權(quán)值計(jì)算初始化信息熵;當(dāng)前時(shí)刻空間權(quán)值分布,按照當(dāng)前目捕獲結(jié)果,將捕獲目標(biāo)的波位賦權(quán)值為1,按照高斯分布對(duì)全域重新計(jì)算權(quán)值分布;歷史...
          • 本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測(cè)空間目標(biāo)的自主任務(wù)規(guī)劃方法及裝置。方法包括:基于獲取的輸入?yún)?shù)構(gòu)建綜合約束指標(biāo),并基于該綜合約束指標(biāo)確定資源對(duì)目標(biāo)的可觀測(cè)約束集合和資源的可觀測(cè)目標(biāo)數(shù)量;其中,所述輸入?yún)?shù)包括衛(wèi)星可工作時(shí)長(zhǎng)約束集合、衛(wèi)星最小工作...
          • 本發(fā)明提供了一種星群協(xié)同觀測(cè)空間目標(biāo)的最優(yōu)資源分配決策方法及裝置。方法包括:獲取輸入?yún)?shù)、狀態(tài)參數(shù)、約束參數(shù)和優(yōu)化變量參數(shù);基于所述輸入?yún)?shù)、所述狀態(tài)參數(shù)和所述約束參數(shù),分別計(jì)算每個(gè)衛(wèi)星觀測(cè)每個(gè)目標(biāo)的收益系數(shù),并基于所述優(yōu)化變量參數(shù)對(duì)每個(gè)收...
          • 本申請(qǐng)涉及電力需求預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種面向電力需求預(yù)測(cè)的高維要素解構(gòu)與偏離系數(shù)校正方法,其中,方法包括:基于敏感性分析法構(gòu)建不同要素對(duì)電力需求的時(shí)空偏離系數(shù)矩陣,隨后基于層次分析法與解釋結(jié)構(gòu)模型所確定的變量相對(duì)重要性等級(jí)和層次結(jié)構(gòu),在...
          • 本發(fā)明公開了基于市場(chǎng)需求的產(chǎn)品研發(fā)流程及管理方法,包括如下步驟:步驟一、市場(chǎng)需求采集與標(biāo)準(zhǔn)化建模;步驟二、需求分解與關(guān)聯(lián)度量化;步驟三、項(xiàng)目信息集成與計(jì)劃生成;步驟四、動(dòng)態(tài)計(jì)劃管理與沖突檢測(cè);步驟五、任務(wù)執(zhí)行與狀態(tài)跟蹤;步驟六、需求閉環(huán)驗(yàn)證...
          • 本發(fā)明公開了一種基于產(chǎn)品研制過(guò)程需求管理方法,包括:建模存庫(kù),構(gòu)造數(shù)據(jù)模型及基礎(chǔ)表字段規(guī)則并存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),在DealsDevelopmentForm中定義需求分類等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)表,設(shè)定字段規(guī)則,在DealsFormState中定義數(shù)據(jù)狀態(tài);...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)電產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的商品全壽命周期管理服務(wù)平臺(tái),涉及機(jī)電產(chǎn)業(yè)壽命周期管理技術(shù)領(lǐng)域,包括圖像采集解析模塊、格式特征構(gòu)建模塊、復(fù)雜度預(yù)測(cè)建模模塊、節(jié)奏自適應(yīng)調(diào)控模塊、信息解碼采集模塊以及數(shù)據(jù)綁定歸檔模塊;圖像采集解析模塊,通過(guò)部...
          • 本申請(qǐng)涉及融合遙感技術(shù)的城市陸表環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括:獲取目標(biāo)城市的原始數(shù)據(jù)集;對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化處理,生成標(biāo)準(zhǔn)化城市空間數(shù)據(jù)集;根據(jù)該數(shù)據(jù)集對(duì)城市城鎮(zhèn)開發(fā)邊界進(jìn)行分割,劃分評(píng)價(jià)單元并設(shè)計(jì)多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;基...
          • 本發(fā)明公開一種耕地后備資源的恢復(fù)潛力評(píng)價(jià)方法,包括步驟:以年度國(guó)土變更調(diào)查成果數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)制作調(diào)查底圖;構(gòu)建耕地后備資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)所述調(diào)查底圖內(nèi)耕地后備資源的宜耕性進(jìn)行評(píng)價(jià);基于限定因素并通過(guò)內(nèi)業(yè)篩選、外業(yè)核查確定耕地后備資源潛力圖斑;...
          • 本發(fā)明公開了基于多參數(shù)耦合的土料場(chǎng)協(xié)同分區(qū)方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括:獲得土料場(chǎng)的地形地貌發(fā)育特征;對(duì)土料場(chǎng)進(jìn)行勘探取樣并進(jìn)行物性試驗(yàn),獲得土料質(zhì)量分區(qū)指標(biāo);分別采用不同土料場(chǎng)分區(qū)法進(jìn)行分區(qū),得到不同的初步分區(qū)結(jié)果;根據(jù)土料質(zhì)量分區(qū)指標(biāo),基于層...
          • 本發(fā)明公開了一種沿黃城市生態(tài)環(huán)境分區(qū)管控實(shí)施成效評(píng)估方法及系統(tǒng),包括:S1.針對(duì)評(píng)估區(qū)域,獲取衛(wèi)星遙感影像、遙感產(chǎn)品、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù);S2.基于獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲取生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、主導(dǎo)生態(tài)功能和主要脅迫因素各項(xiàng)評(píng)...
          • 本發(fā)明公開了用戶資產(chǎn)數(shù)據(jù)智能巡檢方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取待巡檢資產(chǎn)數(shù)據(jù)集;基于資產(chǎn)數(shù)據(jù)劃分策略對(duì)其進(jìn)行劃分得到多個(gè)用戶資產(chǎn)數(shù)據(jù)包;基于資產(chǎn)包質(zhì)量指標(biāo)確定策略對(duì)各用戶資產(chǎn)數(shù)據(jù)包分別確定數(shù)據(jù)包質(zhì)量指標(biāo);若基于異常數(shù)據(jù)檢測(cè)策略確定有...
          • 本發(fā)明公開了一種婦產(chǎn)科超聲引導(dǎo)穿刺模擬教學(xué)系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)療教學(xué)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊用于獲取連續(xù)的實(shí)時(shí)超聲圖像序列;圖像配準(zhǔn)模塊用于基于實(shí)時(shí)超聲圖像進(jìn)行圖像特征錨點(diǎn)提取;三維結(jié)構(gòu)重建模塊根據(jù)圖像特征錨點(diǎn)及圖像采集模塊獲取的歷史幀...
          • 本發(fā)明涉及一種大模型驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化人才簡(jiǎn)歷篩選與面試評(píng)估方法,旨在提高招聘效率,減少人為偏見,提升招聘決策的公平性與準(zhǔn)確性。技術(shù)方案包括:簡(jiǎn)歷智能解析:利用大模型提取簡(jiǎn)歷的關(guān)鍵信息(如技能、經(jīng)驗(yàn)、成就),并結(jié)合職位描述生成適配度評(píng)分和推薦理由...
          • 本發(fā)明涉及一種基于專用模型與大模型協(xié)同的智能預(yù)測(cè)性維護(hù)方法。通過(guò)大模型自動(dòng)解析會(huì)議內(nèi)容和待辦事項(xiàng),減少人工干預(yù),提高效率,解決信息遺漏、決策支持不足的問(wèn)題。技術(shù)方案包括:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理:結(jié)合設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)與文本日志。特征融合:統(tǒng)一向量空間...
          • 本發(fā)明涉及反應(yīng)釜維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的反應(yīng)釜設(shè)備智能維護(hù)決策系統(tǒng),通過(guò)采集整體工藝運(yùn)行數(shù)據(jù)和微傳感器數(shù)據(jù),對(duì)整體工藝運(yùn)行數(shù)據(jù)和微傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,輸出異常信號(hào)與預(yù)警信號(hào),根據(jù)異常信號(hào)與預(yù)警信號(hào)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的反欺詐方法及系統(tǒng),對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)而構(gòu)建異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常行為檢測(cè),基于異常行為檢測(cè)結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)更新異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)更新后異構(gòu)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化、社區(qū)發(fā)現(xiàn)和...
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