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								      發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能光伏發(fā)電量預(yù)測與自我學(xué)習(xí)的方法，屬于光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集光伏電站的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對標(biāo)準(zhǔn)化特征集進行在線增量學(xué)習(xí)，通過獎勵函數(shù)對發(fā)電量初始預(yù)測結(jié)果進行量化評估和優(yōu)化；對歷史光伏發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及石油生產(chǎn)領(lǐng)域，提供一種石油生產(chǎn)流程自主診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行時序分割得到生產(chǎn)數(shù)據(jù)序列，提取目標(biāo)診斷數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)；進行去中心化并計算協(xié)方差矩陣和特征值，從而得到空間特征維度后，進行投影得到投影特征，投影得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及赤潮預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時間區(qū)間與低秩時頻Trasformer的赤潮預(yù)測方法及系統(tǒng)。方法包括獲取海洋赤潮多源數(shù)據(jù)；對獲取的海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；利用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海洋赤潮多源數(shù)據(jù)進行特征提取和特征融合；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種工業(yè)設(shè)備軌跡誤差大數(shù)據(jù)分析與智能補償方法及系統(tǒng)，涉及智能誤差補償技術(shù)領(lǐng)域，包括采集設(shè)備運行狀態(tài)參數(shù)并分段處理，提取運動特征生成特征指紋并與特征指紋庫比對計算特征偏差；將特征偏差分配至多智能體分析區(qū)域誤差特征，構(gòu)建誤差傳遞鏈；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種多輪對話樣本數(shù)據(jù)生成的方法、裝置、設(shè)備及產(chǎn)品，該方法可以包括：將對話提示信息輸入到大語言模型中，生成符合所述對話提示信息中的對話目標(biāo)的系統(tǒng)回復(fù)信息；其中，所述對話提示信息還包括：種子對話內(nèi)容；所述系...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書一個或多個實施例提供一種模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，用于訓(xùn)練醫(yī)療報告解讀大語言模型，以使得訓(xùn)練得到的醫(yī)療報告解讀大語言模型既能輸出與輸入的目標(biāo)醫(yī)療報告和目標(biāo)待解答問題對應(yīng)的目標(biāo)醫(yī)療報告解讀結(jié)果，又能輸出用于描述基于目標(biāo)醫(yī)療報...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種腦機接口信號增強方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)。所述方法包括：將設(shè)定的條件模態(tài)腦數(shù)據(jù)分別與各目標(biāo)模態(tài)腦數(shù)據(jù)組成多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對，通過腦數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練特征提取模塊輸出多模態(tài)腦數(shù)據(jù)對的異質(zhì)空間特征，通過超維度對齊模塊利用變換矩陣將得到多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字信號處理領(lǐng)域與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提供一種基于聚類與密度評估的離散電磁信號樣本回放方法及裝置，該方法包括：對離散電磁信號的樣本進行預(yù)處理；對預(yù)處理后的樣本進行聚類與重要性評估，得到有序回放樣本集；對有序回放樣本集中的樣本進行密度評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及配電網(wǎng)領(lǐng)域，具體涉及公開了一種高壓輸電線路故障的識別及模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本包括高壓輸電線路的電信號時序數(shù)據(jù)及其真實狀態(tài)；使用訓(xùn)練樣本對預(yù)設(shè)的識別模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的識別模型，識...
								
            
							
            
							
						
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								      基于相空間張量高階奇異值分解的OLTC故障診斷方法，涉及有載分接開關(guān)故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，用于利用多測點振動信號的特征信息，實現(xiàn)OLTC機械故障的精確診斷。包括步驟：S1、OLTC振動信號相空間張量表示；S2、基于高階奇異值分解HOSVD分解相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風(fēng)機監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了風(fēng)機葉片覆冰監(jiān)測方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：采集多源數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)包括在風(fēng)機葉片預(yù)設(shè)位置布置多個傳感器的數(shù)據(jù)、環(huán)境氣象數(shù)據(jù)和風(fēng)機運行數(shù)據(jù)；將多源數(shù)據(jù)進行融合，并對融合后數(shù)據(jù)進行特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多信息融合的單階段多事件檢測方法、裝置和設(shè)備。方法包括：構(gòu)建多事件檢測模型；其中，輸入模塊將輸入的文本樣本和事件類型集合連接得到多信息表示輸入；聯(lián)合編碼模塊對多信息表示輸入中的文本樣本和事件類型集合進行聯(lián)合編碼，輸出含多個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于知識圖譜的電力數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)來源建立數(shù)據(jù)來源二叉樹，將電力數(shù)據(jù)與電力知識圖譜中的實體進行關(guān)聯(lián)映射；按照層級順序從數(shù)據(jù)來源二叉樹的根節(jié)點分層提取得到第一數(shù)據(jù)特征，基于第一數(shù)據(jù)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的用戶異常數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)采集、用戶行為評估模型設(shè)計、正常行為訓(xùn)練設(shè)計、已標(biāo)注異常校準(zhǔn)設(shè)計、平衡加權(quán)設(shè)計、訓(xùn)練銜接策略、異常評估、參數(shù)調(diào)整和用戶異常數(shù)據(jù)監(jiān)測。本發(fā)明屬于行為監(jiān)測領(lǐng)域，具體是指基于人工智...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了變壓器狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域的一種變壓器狀態(tài)評估方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及產(chǎn)品，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)由于狀態(tài)量繁雜，證據(jù)數(shù)量多而導(dǎo)致的評估不準(zhǔn)確的問題。方法包括：對獲取到的變壓器多參量光學(xué)傳感數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到預(yù)處理后數(shù)據(jù)；利用多層感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于語義敏感對比學(xué)習(xí)和圖表示的漏洞檢測方法及系統(tǒng)，屬于漏洞檢測技術(shù)領(lǐng)域，將源代碼和變換后的代碼輸入至漏洞檢測模型進行處理，得到漏洞分類結(jié)果；漏洞檢測模型包括語義學(xué)習(xí)模塊、圖表示學(xué)習(xí)模塊、特征融合模塊和支持向量機；其中，漏洞檢測模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及配電網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多尺度配電網(wǎng)模型的矢量切片服務(wù)分級管理系統(tǒng)，包括：語義矢量切片生成模塊，用于生成資產(chǎn)圖層并寫入電力語義屬性，計算瓦片敏感度等級；增量切片推送模塊，用于根據(jù)配電網(wǎng)運行事件信息生成增量瓦片數(shù)據(jù)，并更新實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于具身智能設(shè)備隱私保護的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，具身智能設(shè)備方法包括：在接收到預(yù)置在具身智能設(shè)備的傳感器采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)的情況下，將多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)動態(tài)隱私沙箱內(nèi)，預(yù)設(shè)動態(tài)隱私沙箱是由可信執(zhí)行環(huán)境芯片構(gòu)建的隔離執(zhí)行環(huán)境；在預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了網(wǎng)架側(cè)向連接維護系統(tǒng)分縫參數(shù)確定方法、系統(tǒng)及介質(zhì)；涉及建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域；通過構(gòu)建有限元模型并進行多學(xué)科仿真分析，能夠綜合考慮結(jié)構(gòu)受力、材料特性、施工誤差等因素，精準(zhǔn)確定豎向分縫的寬度和尺寸，避免分縫過寬或過窄帶來的問題；結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于人工智能的城市設(shè)計噪聲優(yōu)化方法和系統(tǒng)，該方法包括：對建筑形態(tài)與噪聲測量數(shù)據(jù)預(yù)處理，經(jīng)噪聲仿真驗證后構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；通過分層參數(shù)化框架生成三維城市模型及測量點網(wǎng)絡(luò)，計算結(jié)構(gòu)噪聲水平并結(jié)合規(guī)劃約束實時驗證，提供結(jié)構(gòu)化設(shè)計空間、噪聲基礎(chǔ)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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