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          • 本發(fā)明涉及一種基于人工智能技術(shù)的電力營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)評(píng)估方法。方法首先從電力系統(tǒng)中獲取各電力地區(qū)與電力營(yíng)商環(huán)境對(duì)應(yīng)的供電相關(guān)數(shù)據(jù);然后對(duì)供電相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,并分類提取與電力營(yíng)商環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù);結(jié)合上述清洗取出來(lái)的數(shù)據(jù)集,計(jì)算各類指標(biāo)的得分...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N使用無(wú)人機(jī)電網(wǎng)規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中,方法包括:使用無(wú)人機(jī)采集控制點(diǎn)和環(huán)境數(shù)據(jù);將環(huán)境數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成起點(diǎn)和終點(diǎn)間的各桿塔坐標(biāo),其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中,通過(guò)計(jì)算桿塔所受力學(xué)特征驗(yàn)證并反向梯度傳播...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電力負(fù)荷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)可中斷負(fù)荷辨識(shí)與量化方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),其中方法包括:獲取用戶的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;根據(jù)用戶一定周期內(nèi)工作日的電力負(fù)荷數(shù)據(jù),以用戶日電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為指標(biāo)進(jìn)行初次AP聚類;計(jì)算初次聚類得到的各...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電芯認(rèn)證方法、設(shè)備及介質(zhì),應(yīng)用于電芯認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域,用以解決現(xiàn)有技術(shù)中電芯認(rèn)證的可靠性較差的問(wèn)題,具體為:獲取待認(rèn)證電芯的檢測(cè)數(shù)據(jù);其中,待認(rèn)證電芯為電池模組中的現(xiàn)有電芯;檢測(cè)數(shù)據(jù)包括當(dāng)前荷電狀態(tài)以及當(dāng)前荷電狀態(tài)下的當(dāng)前直流阻抗...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種對(duì)象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括:在預(yù)設(shè)時(shí)段內(nèi)對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行保險(xiǎn)相關(guān)信息收集,得到原始保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù);根據(jù)相同類型的原始保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行融合編...
          • 本發(fā)明涉及充電樁技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種小功率直流充電樁適配的V2G系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集與隱私保護(hù)模塊,用于獲取車輛端、充電樁端及電網(wǎng)端的數(shù)據(jù),并對(duì)敏感信息進(jìn)行脫敏與加密處理,其輸出端連接至用戶行為建模模塊的輸入端;用戶行為建模模塊,基于聯(lián)邦學(xué)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種拍攝簽字處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備、產(chǎn)品和存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于對(duì)包含用戶簽字拍攝圖像的觸發(fā)操作,對(duì)所述拍攝圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的拍攝圖像;對(duì)所述預(yù)處理后的拍攝圖像進(jìn)行陰影去除,得到去除陰影后的拍攝圖像;對(duì)所述去除陰...
          • 本發(fā)明涉及一種基于BIM/AR融合技術(shù)的船舶智能建造協(xié)同管理方法,包括:模型處理與屬性信息掛接;融合AR技術(shù),將模型疊加到現(xiàn)實(shí)空間;增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交底;動(dòng)態(tài)進(jìn)度協(xié)同管理;數(shù)字化校核。本發(fā)明通過(guò)通過(guò)二次開(kāi)發(fā)的方式,無(wú)需重復(fù)建模,實(shí)現(xiàn)船舶模型與屬性信...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像對(duì)比方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括:獲取預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行量化處理;基于量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建移動(dòng)終端推理框架,并通過(guò)解釋器將量化處理后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加載至移...
          • 本發(fā)明提出了一種基于遙感圖像建筑物的小尺寸損傷檢測(cè)方法研究。基于YOLOv8模型進(jìn)行三階段優(yōu)化,提升其檢測(cè)能力。該方法通過(guò)特征增強(qiáng)、融合優(yōu)化與多尺度檢測(cè)架構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì),系統(tǒng)提升遙感圖像中建筑物微小損傷的識(shí)別效果。首先,創(chuàng)新設(shè)計(jì)GTCBAM卷...
          • 本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與竹材力學(xué)性能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建,提出了基于機(jī)器視覺(jué)的竹材力學(xué)性能無(wú)損分級(jí)方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)成:首先,高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列,通過(guò)自適應(yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多樣性的輕量化視覺(jué)搜索引擎,旨在以無(wú)損的方式有效壓縮CLIP模型,從而實(shí)現(xiàn)輕量化的視覺(jué)搜索。本搜索引擎專注于CLIP模型視覺(jué)編碼器中的參數(shù)密集的多層感知機(jī)模塊,使用格拉姆?施密特正交算法修剪多層感知機(jī)隱藏層中的冗余神經(jīng)元...
          • 本發(fā)明提供面向違禁品檢測(cè)的低成本X光安檢圖像合成方法及系統(tǒng),屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,獲取原始X光安檢圖像以及對(duì)應(yīng)的布局條件,經(jīng)擴(kuò)散模型生成符合布局條件的X光安檢圖像;獲取生成圖像以及來(lái)自擴(kuò)散模型的交叉注意力圖與定位框,經(jīng)分割模型輸出修正后...
          • 一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于,包括:步驟一,構(gòu)建數(shù)據(jù)集與設(shè)計(jì)檢測(cè)模型;步驟二,開(kāi)發(fā)多任務(wù)貨箱異常檢測(cè)模型;步驟三,貨箱堆垛檢測(cè)系統(tǒng)搭建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果:基于光線較暗的情況下,仍能對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及林業(yè)防火技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于云計(jì)算的林業(yè)防火數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),包括以下步驟,獲取林區(qū)遙感圖像中林木覆蓋數(shù)據(jù)與林種類型數(shù)據(jù),對(duì)林區(qū)進(jìn)行空間單元?jiǎng)澐郑{(diào)用每個(gè)空間單元林種類型與密度信息,計(jì)算每個(gè)空間單元的易燃性等級(jí),生成林區(qū)易燃...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種場(chǎng)景識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品,涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域,方法通過(guò)讀取預(yù)先獲取的智能駕駛數(shù)據(jù)集中的若干場(chǎng)景數(shù)據(jù),所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)由若干等時(shí)間間隔的場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀組成,所述場(chǎng)景數(shù)據(jù)幀包括場(chǎng)景幀地圖信息和場(chǎng)景幀車輛信息;根據(jù)預(yù)先...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擴(kuò)散模型和難樣本挖掘的船舶重識(shí)別方法,該方法基于對(duì)源域和目標(biāo)域的聚類分析,構(gòu)建源域與目標(biāo)域之間的共享特征域,再利用源域和共享特征域,獲取樣本的背景特征和全局特征,再基于擴(kuò)散模型的偽標(biāo)簽生成與風(fēng)格對(duì)齊方法,生成與目標(biāo)域中原...
          • 本發(fā)明屬于軌道施工安全行為識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的人員軌道坐臥行為檢測(cè)方法及裝置,其方法包括:基于施工現(xiàn)場(chǎng)的視頻流數(shù)據(jù)獲取圖像數(shù)據(jù)集;利用改進(jìn)的YOLOv8算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行坐臥目標(biāo)人員檢測(cè),得到目標(biāo)框及其位置信息;利用...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種光伏場(chǎng)區(qū)智能巡檢方法及系統(tǒng),涉及光伏巡檢技術(shù)領(lǐng)域,包括巡檢小車、用于對(duì)光伏面板表面異物進(jìn)行清潔的清洗機(jī)構(gòu)、用于將清洗機(jī)構(gòu)接觸于面板表面并移動(dòng)的驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)以及控制模塊,控制模塊配置為:獲取光伏場(chǎng)區(qū)內(nèi)光伏面板布置圖;基于布置圖生成...
          • 本發(fā)明涉及自動(dòng)售賣領(lǐng)域,具體為一種基于動(dòng)態(tài)溫控策略的自動(dòng)售賣終端加熱系統(tǒng),包括:售貨面板模塊、預(yù)加熱模塊、溫控負(fù)荷模塊、動(dòng)態(tài)策略模塊和電路控制模塊,售貨面板模塊用于與消費(fèi)者交互,生成等待隊(duì)列,預(yù)加熱模塊用于計(jì)算商品比熱容,溫控負(fù)荷模塊用于建...
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