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          • 本發(fā)明公開一種電力行業(yè)票據(jù)融資的智能匹配與優(yōu)化系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、智能匹配模塊、風險評估模塊、優(yōu)化決策模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、安全防護模塊。本發(fā)明通過利用大數(shù)據(jù)分析、機器學習和優(yōu)化算法,實現(xiàn)票據(jù)融資的...
          • 本發(fā)明公開一種地震?波浪耦合作用下曲線型浮橋優(yōu)化截斷試驗方法,涉及浮橋安全服役技術領域,用于實現(xiàn)通過截斷模型還原足尺浮橋結(jié)構(gòu)地震?波浪多災害環(huán)境下的動力響應。方法如下:在計算機中對曲線型無錨索大型浮橋結(jié)構(gòu)進行數(shù)值建模與合理截斷,搭建曲線型無...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片載荷評估方法、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決風電機組葉片發(fā)生彈性變形后的載荷評估的問題。為此,本申請的葉片載荷評估方法,所述方法包括:獲取預先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫;基于所述氣彈模型和所...
          • 本發(fā)明屬于工程材料疲勞極限測試技術領域,提供了一種高溫薄壁件的疲勞極限分布計算方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),所述方法包括:對試樣按編號順序進行試樣疲勞試驗得到失效結(jié)果,直至得到某個試樣的結(jié)果為失效且試驗應力值小于在前任意一個未失效的樣本的試驗應力...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片變形快速評估方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有方法的計算過程復雜、耗時較長的技術問題。為此,本申請的葉片變形快速評估方法,包括:獲取預先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫;基于所述氣彈模...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片變形評估方法、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決現(xiàn)有葉片變形評估方法存在計算復雜、精度有限的問題。為此,本申請的葉片變形評估方法,包括:構(gòu)建考慮葉尖損失的氣彈模型,所述氣彈模型包括氣動模型和結(jié)構(gòu)模型;構(gòu)...
          • 本申請涉及風電機組技術領域,具體提供一種葉片氣動效率評估方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì),旨在解決柔性葉片氣動效率的評估問題。為此,本申請的葉片氣動效率評估方法,包括:采用預先構(gòu)建的氣彈模型和葉尖損失系數(shù)數(shù)據(jù)庫,確定最終形變狀態(tài)下的葉片形變量...
          • 本發(fā)明公開了一種基于思維鏈的多模態(tài)協(xié)同數(shù)字人交互方法及相關設備,其中方法通過多模態(tài)感知模塊接收用戶輸入的語言、動作及文本信號,結(jié)合歷史對話場景生成思維鏈驅(qū)動的多模態(tài)思維鏈,所述思維鏈動態(tài)綁定語音、動作及表情的時序節(jié)點并定義其語義關聯(lián);通過實...
          • 本發(fā)明公開了一種評估用材林對二氧化碳消減貢獻的方法,涉及林業(yè)碳匯技術領域,包括樹種的歸一化處理、林木與土壤固碳量計算、碳足跡與土壤呼吸損失以及凈碳貢獻計算等步驟,基于歸一化建模與構(gòu)建動態(tài)參數(shù)庫,通過定義用材林的“生態(tài)端”(木材形成和土壤積碳...
          • 本申請適用于電能替代技術領域,提供了一種基于鄉(xiāng)村電能替代技術的碳減排潛力預測方法及裝置,該方法包括:獲取鄉(xiāng)村的能源消費存量數(shù)據(jù)和電能消耗變量數(shù)據(jù);基于能源消費存量數(shù)據(jù),構(gòu)建鄉(xiāng)村的能源消費量預測模型,并基于能源消費量預測模型預測鄉(xiāng)村的能源消費...
          • 本申請公開了一種高差環(huán)境的風電場升壓站選址方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及新能源技術領域,方法考慮了高差環(huán)境例如山地等對升壓站建設帶來的難度提升,以所有風電機組最小覆蓋元的圓心開始入手,一步一步擴大平整地塊的搜尋范圍,保證了升壓站在選址完成...
          • 本發(fā)明涉及潛力評估技術領域,尤其涉及一種工業(yè)用戶多時間點可調(diào)節(jié)潛力量化評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于原始負荷曲線在每個時間點的方差,設置每個時間點的噪聲強度系數(shù);基于原始負荷曲線在每個時間點的方差、每個時間點的噪聲強度系數(shù)和均值為0、方差為1的...
          • 本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)作業(yè)數(shù)字化檢測方法及評測系統(tǒng),屬軌道交通接觸網(wǎng)智能運維領域。該方法包括:采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),識別數(shù)據(jù)類型并進行類型特定的智能處理與特征提取;結(jié)合預測模型評估未來狀態(tài)或風險;應用自適應評價引擎融合多源信息并動態(tài)調(diào)整策略生成...
          • 本發(fā)明提供一種食品風險預測方法,該方法包括:將待預測數(shù)據(jù)輸入食品風險預測模型進行風險預測,得到第一風險預測結(jié)果,食品風險預測模型是根據(jù)樣品訓練數(shù)據(jù)集進行訓練得到;獲取歷史數(shù)據(jù)集,將第一風險預測結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)集進行合并處理,得到新的訓練數(shù)據(jù)集...
          • 本發(fā)明涉及監(jiān)控視頻處理技術領域,具體涉及基于圖像分割技術的監(jiān)控視頻幀識別方法,包括以下步驟:S1.獲取視頻文件:通過網(wǎng)絡下載過往監(jiān)控視頻,并將監(jiān)控視頻統(tǒng)一修改成同一個格式;S2.對視頻進行優(yōu)化處理:選取監(jiān)控視頻,將監(jiān)控視頻輸入優(yōu)化軟件中進行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光照恒定轉(zhuǎn)換的前景提取方法及相關設備,其中方法包括:對于一個視頻序列,在進行背景建模之前,通過神經(jīng)網(wǎng)絡學習其關于光照不變的一致性表示;對原圖和經(jīng)光照恒定轉(zhuǎn)換后的圖片進行KNN背景建模;經(jīng)過KNN背景建模獲得前景與背景初步...
          • 本發(fā)明公開了一種基于輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡的表面缺陷檢測方法,其旨在結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡與Transformer架構(gòu)優(yōu)勢,提升檢測性能并節(jié)省計算資源,其構(gòu)建表面缺陷訓練集并搭建輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡,該網(wǎng)絡由特征提取模塊、通道歸一化模塊、全局上下文模塊、上下文...
          • 本發(fā)明提供了一種用于太陽成像載荷精確配準的不規(guī)則太陽影像中心提取方法和系統(tǒng),包括初步確定太陽影像中心的位置;確定太陽影像的網(wǎng)格線;確定每條網(wǎng)格線對應的太陽影像邊界區(qū)域;提取網(wǎng)格線與太陽輪廓交點的像元坐標;通過迭代運算剔除野值,并解算出太陽影...
          • 本公開提供一種軟陰影生成方法、相關裝置及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取第一圖像的二值圖像,第一圖像包括三維模型的硬陰影,二值圖像實現(xiàn)硬陰影區(qū)和背景區(qū)的劃分;將背景區(qū)中每個背景像素到硬陰影區(qū)中前景像素的最短距離和預設軟陰影生長參數(shù)的商值,作為對應...
          • 本申請公開了一種基于多尺度自編碼器的集裝箱卡車異常檢測方法,屬于集裝箱卡車異常檢測技術領域。該方法包括:獲取集裝箱卡車上的集裝箱吊起過程中的圖像數(shù)據(jù),圖像數(shù)據(jù)是通過安裝在龍門吊門腿上的采集設備采集得到的;將圖像數(shù)據(jù)輸入到訓練好的異常檢測模型...
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