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								      本發(fā)明公開了一種電力設備安全狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)、設備、可讀存儲介質(zhì)，涉及電力設備評估技術領域，包括，采集電力設備通信交互數(shù)據(jù)流，進行時間同步和離群值剔除，構建多模態(tài)數(shù)據(jù)矩陣；將異常概率評分與異常概率閾值進行評估，獲取異常狀態(tài)標志，并結(jié)合初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于空間數(shù)據(jù)的移動支付交易行為分析方法，包括：獲取不同地理區(qū)域交易金額的時序數(shù)據(jù)，進行特征提取，形成交易金額波動特征集合；根據(jù)波動周期和鄰近區(qū)域敏感度，根據(jù)區(qū)域間交易強度的時空變化特征校正時空異質(zhì)性的權重值，確定適應性空間權重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工安全管理技術，其公開了一種基于深度學習的施工安全隱患自動識別方法及系統(tǒng)，提高對施工安全隱患識別的效率和準確性。該發(fā)明包括：對歷史施工異常信息進行特征提取，得到時間期特征、人員行為特征、環(huán)境參數(shù)特征以及設備運行特征，對預設施工異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術領域，是一種油浸式變壓器多物理場數(shù)據(jù)融合的動態(tài)校準方法及系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括，數(shù)據(jù)校準單元，對變壓器的多物理場數(shù)據(jù)采用跨物理場耦合校準模型進行動態(tài)校準，并基于目標函數(shù)評估校準效果；其中，多物理場數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、振動數(shù)據(jù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小流域泥石流啟動累計降雨量閾值計算方法，涉及泥石流監(jiān)測預警技術領域，包括以下步驟：步驟一：通過現(xiàn)場勘測以及測量獲得泥石流物源區(qū)堆積體的坡度
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能城市管理技術領域，具體為一種智能排水管網(wǎng)管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、局部健康評估模塊、智能流量調(diào)整模塊、異常故障識別模塊、運行狀態(tài)優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過對水流速度、管道壓力、流體溫度、管壁振動頻率和數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于半監(jiān)督學習的用戶用電量數(shù)據(jù)分析建模方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與預測技術領域；解決了現(xiàn)有技術中數(shù)據(jù)檢驗準確性低、特性關聯(lián)度偏差大等問題；該方法包括以下步驟：基于用戶用電量特性數(shù)據(jù)和氣候特性數(shù)據(jù)，采用圖卷積網(wǎng)絡構建半監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及英語語言能力評估技術領域，尤其涉及一種英語語言能力評估方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：收集學生上傳的寫作文本，并分析其文體類別和句式結(jié)構，得到內(nèi)容文體類別句式結(jié)構；接著，基于這些結(jié)構識別文本中的邏輯關系偏差，并進行聚類，進一步量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災預警技術領域，具體的是一種識別火災發(fā)生電力預警阻斷方法；基于獲取的電力預警信號，持續(xù)接收部署在各電網(wǎng)節(jié)點的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)，對電氣參數(shù)數(shù)據(jù)進行異常波動檢測，判定電力參數(shù)數(shù)據(jù)的異常類型，設置電氣參數(shù)數(shù)據(jù)的預警參數(shù)集合；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電力用戶聚類方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取電力用戶歷史用電的時間序列數(shù)據(jù)；采用最小?最大歸一化方式，將所述歷史用電的時間序列數(shù)據(jù)映射至預設值域；從歸一化處理后的歷史用電的時間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時刻參數(shù)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構成特征向量并聚類，根據(jù)分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據(jù)進行周期性分析，將數(shù)據(jù)點劃分為不同周期。針對目標數(shù)據(jù)點，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型訓練方法、數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域。模型訓練方法包括：獲取帶有樣本標簽的訓練樣本集，并確定每個訓練樣本的類內(nèi)密度，其中，樣本標簽用于表征訓練樣本的類型，類內(nèi)密度用于表征每類訓練樣本內(nèi)的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的電站設備狀態(tài)趨勢預測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設備歷史運行數(shù)據(jù)，并進行預處理；S2、利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡，基于電站設備歷史運行數(shù)據(jù)構建趨勢預警模型、溫度時序預測子模型和振動時序預測子模型；S3、通過模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據(jù)點的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據(jù)點的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據(jù)，計算各維度的特征數(shù)據(jù)與其他維度的特征數(shù)據(jù)的類別一致性，根據(jù)類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，具體為一種基于深度學習的薄片類部件性能快速預測方法，采集多工況仿真數(shù)據(jù)生成訓練樣本，構建并編碼網(wǎng)格拓撲結(jié)構提取多維特征，經(jīng)特征融合與自注意力機制處理后，輸入感知機預測應力并評估誤差。本發(fā)明中，通過引入仿真信息構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N乘員損傷預測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，包括：根據(jù)獲取到的原始工況碰撞脈沖確定脈沖曲線中兩個階段的間斷位置，以生成對應多種碰撞工況的重構碰撞脈沖曲線；將重構碰撞脈沖曲線進行二階半正弦波擬合處理，以得到二階半正弦簡化脈沖曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于局部徘徊活動場景的船舶軌跡預測方法，屬于智能海事監(jiān)管技術領域，包括：獲取AIS數(shù)據(jù)后進行預處理，并劃分為訓練集、驗證集和測試集；構建混合神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型；將訓練集輸入到混合神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型中通過MSE和Adam進行訓練優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UUSGSR的數(shù)控機床動力刀座降噪方法，屬于數(shù)控機床伺服刀架動力刀座監(jiān)測技術領域，本發(fā)明方法具體步驟包括：對監(jiān)測的刀架動力刀座內(nèi)軸承振動信號進行希爾伯特變換和橢圓濾波預處理；構建非飽和放縮型高斯勢隨機共振模型處理信號；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及發(fā)電機監(jiān)測技術領域，特別涉及一種水輪發(fā)電機組在線狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集數(shù)據(jù)，通過輕量化TinyML推理模型對數(shù)據(jù)進行預處理；通過PCA對預處理后的數(shù)據(jù)進行降維處理，對降維后的數(shù)據(jù)進行動態(tài)歸一化；通過特征提取模塊對歸一化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種頁巖儲層油氣運移能力的評價方法，以巖石對流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻指數(shù)的算術平方根作為油氣運移能力指數(shù)，用以評價油氣運移能力；0<油氣運移能力指數(shù)≤0.35時，油氣運移能力為III類，油氣運移能力差；0.35<油氣...
								
            
							
            
							
						
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