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          • 本發(fā)明公開一種涉及飛行器軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種飛行軌跡預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),具體包括:獲得數(shù)據(jù)序列、控制序列和狀態(tài);構(gòu)建基于HIPPO模塊和Kooba模塊的FlightKooba模型;根據(jù)數(shù)據(jù)序列,采用HIPPO模塊迭代計(jì)算出...
          • 本發(fā)明屬于煤礦地下水庫(kù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種煤礦地下水庫(kù)平板型人工壩體設(shè)計(jì)方法;包括確定人工壩體在復(fù)雜水力環(huán)境下性能劣化后的強(qiáng)度參數(shù);構(gòu)建人工壩體三維厚板彈性力學(xué)模型并明確其邊界條件,采用能量變分法求解該力學(xué)模型并確定人工壩體內(nèi)部應(yīng)力分布情...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)字芯片IP集成方法,包括:配置IP集成事件表;基于所述IP集成事件表中的配置,通過(guò)匹配規(guī)則讀取原始IP文件的端口描述,提取輸入輸出信號(hào)及位寬信息;根據(jù)所述匹配規(guī)則的匹配結(jié)果生成標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件;將所述標(biāo)準(zhǔn)化封裝文件和關(guān)聯(lián)的所...
          • 本申請(qǐng)公開了一種探針卡的仿真方法、設(shè)備、介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,涉及半導(dǎo)體測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,公開了探針卡的仿真方法,包括:構(gòu)建探針卡包含的多個(gè)子結(jié)構(gòu)中的每一子結(jié)構(gòu)的仿真模型,對(duì)各個(gè)子結(jié)構(gòu)仿真模型進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置,設(shè)置各個(gè)參數(shù)化的子結(jié)構(gòu)仿真模型之間的鏈路...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N面向水利大模型檢索增強(qiáng)的文檔表格結(jié)構(gòu)識(shí)別方法,涉及水利文檔表格處理分析領(lǐng)域,解決了大模型檢索增強(qiáng)技術(shù)中,若采用現(xiàn)有文檔識(shí)別技術(shù)難以準(zhǔn)確提取水利文檔內(nèi)含的大量復(fù)雜、跨頁(yè)的非結(jié)構(gòu)化表格信息的技術(shù)問題。該方法包括:獲取水利信息的文檔...
          • 本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算領(lǐng)域,涉及到一種邊緣設(shè)備中基于剪枝壓縮的模型部署方法,其通過(guò)解析目標(biāo)邊緣設(shè)備的硬件架構(gòu)配置構(gòu)建聯(lián)合約束條件集,結(jié)合待部署模型的層間依賴關(guān)系,確定待部署模型各網(wǎng)絡(luò)層壓縮比例上限,以此對(duì)待部署模型執(zhí)行混合剪枝操作,并在關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)...
          • 輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及人工智能與交通管理技術(shù)領(lǐng)域。輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng),包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)模塊和輕量CNN模型構(gòu)建模塊;多源數(shù)據(jù)采集模塊用于采集歷史客流數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)和其它輔助數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)...
          • 本發(fā)明公開了一種景點(diǎn)流量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法應(yīng)用于景點(diǎn)游客流量預(yù)測(cè),該方法包括:基于預(yù)處理后的目標(biāo)景點(diǎn)的流量時(shí)間序列對(duì)鯨魚優(yōu)化算法進(jìn)行求解,獲取算法結(jié)果參數(shù),基于算法結(jié)果參數(shù)構(gòu)建第一預(yù)測(cè)模型,并對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分...
          • 本發(fā)明涉及臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于時(shí)空序列與多模態(tài)特征融合的臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)預(yù)測(cè)方法,包括:基于臺(tái)風(fēng)最佳路徑數(shù)據(jù)及多源衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù),構(gòu)建多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)集和輔助數(shù)據(jù)集;采用統(tǒng)一流形逼近與投影方法對(duì)高維的多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)進(jìn)行降維預(yù)處理,...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于人工智能的化工園區(qū)地下水污染擴(kuò)散的預(yù)測(cè)方法。內(nèi)容包括:獲取化工園區(qū)地下水中的污染物濃度信息數(shù)據(jù)以及地質(zhì)勘查參數(shù)數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù),引入自塑形函數(shù)嵌入機(jī)制,構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)湖技術(shù)的找礦預(yù)測(cè)一體化鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)方法,涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域,包括,采集地球物理數(shù)據(jù)、地球化學(xué)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù),整理成原始勘探數(shù)據(jù);在原始勘探數(shù)據(jù)中添加元數(shù)據(jù),傳輸至礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖節(jié)點(diǎn),形成原始勘探數(shù)據(jù)集;在礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖...
          • 本發(fā)明公開了基于物理機(jī)制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的地下水可開采量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),涉及水資源管理技術(shù)領(lǐng)域,整合氣象數(shù)據(jù)、地表水水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)、地下水資源開發(fā)利用數(shù)據(jù)和水文地質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集;利用數(shù)字孿生物理引擎,結(jié)合...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無(wú)線組網(wǎng)的化工園區(qū)廢水處理調(diào)控系統(tǒng),本發(fā)明涉及廢水處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了各處理單元之間缺乏數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與智能協(xié)同的技術(shù)問題,本發(fā)明通過(guò)從參數(shù)監(jiān)測(cè)、特征確認(rèn)、進(jìn)程校驗(yàn)到配比優(yōu)化,系統(tǒng)各環(huán)節(jié)均形成了可量化的指標(biāo)與操作邏輯,如凈化指...
          • 本發(fā)明涉及一種基于跨模態(tài)量測(cè)數(shù)據(jù)融合的實(shí)時(shí)線損分析方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù),并采用改進(jìn)隔離森林算法對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步質(zhì)量篩查,獲取原始數(shù)據(jù)集合,以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽;S2:根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽,對(duì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于IBMS的設(shè)備異常預(yù)警與多維度管理系統(tǒng),涉及設(shè)備異常預(yù)警管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于IBMS的設(shè)備異常預(yù)警與多維度管理系統(tǒng),包括:設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集模塊、散熱一級(jí)預(yù)警判定模塊、預(yù)警管理能耗評(píng)估模塊、散熱二級(jí)預(yù)警管理模塊和設(shè)備信息可...
          • 本發(fā)明公開了一種配電網(wǎng)分布式柔性資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng),該方法包括:基于獲取時(shí)序量測(cè)數(shù)據(jù),以及以線路、臺(tái)區(qū)的臺(tái)賬和拓?fù)潢P(guān)系,利用臺(tái)賬和拓?fù)潢P(guān)系對(duì)時(shí)序量測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)特征工程矩陣,利用節(jié)點(diǎn)特征工程矩陣構(gòu)建線路或臺(tái)區(qū)網(wǎng)絡(luò)模型,基于線路或臺(tái)區(qū)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)處理的集中器運(yùn)行管理方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)感知模塊、事件分析模塊、運(yùn)行管理模塊和上報(bào)傳輸模塊。數(shù)據(jù)感知模塊通過(guò)集中器采集電能表的歷史記錄、運(yùn)行參數(shù)和觸發(fā)的事件;事件分析模塊根據(jù)歷史記錄建立因果關(guān)系...
          • 本發(fā)明公開了一種面向連鎖企業(yè)的智能人才調(diào)配管理系統(tǒng)及方法,通過(guò)采集各門店人員流動(dòng)數(shù)據(jù)和知識(shí)傳遞記錄,運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別組織記憶節(jié)點(diǎn)并構(gòu)建知識(shí)斷裂風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)圖;基于沖擊波模擬和傅里葉變換提取頻率特征,預(yù)測(cè)人員流失的級(jí)聯(lián)影響路徑;通過(guò)相位分析獲取能...
          • 本發(fā)明公開了一種班組臺(tái)賬管理系統(tǒng),涉及臺(tái)賬管理技術(shù)領(lǐng)域。其主要技術(shù)方案:包括存儲(chǔ)模塊、第一信息錄入模塊和第二信息錄入模塊,存儲(chǔ)模塊內(nèi)構(gòu)建有數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)布設(shè)有多個(gè)分類目錄;所述第一信息錄入模塊用于獲取待存臺(tái)賬的臺(tái)賬信息,并根據(jù)所述臺(tái)賬信息...
          • 本發(fā)明涉及充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種船隊(duì)間電量智能分配協(xié)同充電方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S101,采集船隊(duì)中每艘船舶的船舶特征數(shù)據(jù);S102,根據(jù)船舶特征數(shù)據(jù)和航行功率的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)XGBoost回歸模型獲取預(yù)測(cè)航程能耗,并確定各船舶的...
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