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          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電力需求響應(yīng)優(yōu)化調(diào)度方法,包括如下步驟:S1、采集用戶用電數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、電價數(shù)據(jù)與響應(yīng)記錄,構(gòu)建用戶行為特征集合;S2、生成響應(yīng)潛力模型,輸出用戶響應(yīng)概率與分組標(biāo)簽;S3、預(yù)測未來調(diào)度周期內(nèi)的負(fù)荷與電價,生...
          • 本發(fā)明涉及生產(chǎn)安全管理技術(shù)領(lǐng)域,且公開了適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法,包括:判斷目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的氣體濃度是否正常,判斷氣體濃度異常原因,構(gòu)建員工習(xí)慣模型,引導(dǎo)員工的拿取習(xí)慣,該適配于三乙醋酸甘油酯生產(chǎn)的存儲安全管理方法,判斷區(qū)域內(nèi)...
          • 本發(fā)明涉及火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種低排放的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配方法,包括:對火電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到數(shù)據(jù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù);根據(jù)數(shù)據(jù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)確定火電機(jī)組的煤耗特性曲線,排放特性曲線及調(diào)節(jié)時間參數(shù),根據(jù)煤耗特性曲...
          • 一種基于韌性理論的農(nóng)村居民點(diǎn)評價方法,包括以下步驟:1)收集農(nóng)村居民點(diǎn)評價參考數(shù)據(jù);2)計算農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標(biāo);3)計算農(nóng)村居民點(diǎn)外緣系統(tǒng)韌性評價指標(biāo);4)對農(nóng)村居民點(diǎn)內(nèi)核系統(tǒng)韌性評價指標(biāo)和農(nóng)村居民點(diǎn)外緣系統(tǒng)韌性評價指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于產(chǎn)線節(jié)拍?能耗協(xié)同管控的高強(qiáng)韌構(gòu)件熱成形方法,屬于熱成形技術(shù)領(lǐng)域,其中,方法包括:分別獲取高強(qiáng)韌構(gòu)件在輥底式加熱爐加熱過程的第一工藝參數(shù)、在機(jī)械臂上下模過程中的第二工藝參數(shù)及在壓力機(jī)沖壓保壓過程中的第三工藝參數(shù);基于第一工...
          • 本發(fā)明公開一種快遞員定位簽收方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括響應(yīng)于快遞員對目標(biāo)快件的簽收請求,查詢目標(biāo)快件的服務(wù)類別;在服務(wù)類別為送貨上門時,發(fā)送送貨上門提醒;響應(yīng)于對送貨上門提醒的確認(rèn)操作,獲取快遞員的當(dāng)前位置信息;在當(dāng)前位置信息在目...
          • 本發(fā)明提供了一種智能快遞分揀派送方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備,包括:建立派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單;獲取包裹收貨地址信息,基于獲取的包裹收貨地址信息識別相對應(yīng)的AOI區(qū)域代碼,按照AOI區(qū)域代碼對派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單進(jìn)行分類;根據(jù)AOI區(qū)域地址...
          • 本發(fā)明公開了一種核電站設(shè)備維修任務(wù)分配方法及系統(tǒng),屬于核電站設(shè)備維修技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取故障設(shè)備的設(shè)備信息,并根據(jù)設(shè)備信息對歷史維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,獲得歷史故障數(shù)據(jù);獲取故障設(shè)備的實(shí)際故障數(shù)據(jù),并將實(shí)際故障數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,獲得故障原...
          • 本發(fā)明提供一種食品生產(chǎn)溯源防偽方法及系統(tǒng)。其中,所述方法包括:將售賣食品對應(yīng)運(yùn)輸過程的各運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息融合,得到一級溯源信息;將基于采集端得到的對應(yīng)所述售賣食品的每一食品部位的拆解視頻段進(jìn)行視頻融合,得到二級溯源信息;響應(yīng)用戶基于VR端對...
          • 本申請公開了一種水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及水污染溯源技術(shù)領(lǐng)域,所述水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法包括:對水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行超標(biāo)規(guī)律動態(tài)分析,得到第一分析結(jié)果;對所有相鄰的所述水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰避關(guān)聯(lián)分析,得到第二分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的化塑行情分析方法,屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過市場交易數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)結(jié)合,突破單一數(shù)據(jù)類型的局限性,并利用改進(jìn)的BERT模型提高對文本數(shù)據(jù)的語義解析精度,以及通過計算結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)矩陣量化多維結(jié)構(gòu)...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N訂單的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),通過獲取待配送對象的訂單;確定所述訂單對應(yīng)的目標(biāo)影響因素;基于所述目標(biāo)影響因素確定對所述訂單進(jìn)行配送的優(yōu)先級;基于所述優(yōu)先級得到所述訂單的配送排序,以基于所述配送排序進(jìn)行配送,能夠自...
          • 本申請實(shí)施例提供一種審計線索的確定方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法首先確定出待審計用戶信息對應(yīng)的知識圖譜,其中,知識圖譜是基于待審計用戶信息中的至少一個目標(biāo)對象和至少一個目標(biāo)對象對應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建的圖譜,之后根據(jù)知識圖譜,在映射...
          • 本發(fā)明公開一種協(xié)同多域的AI生成圖像檢測方法及系統(tǒng),屬于虛假信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:對待測圖像預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng);基于強(qiáng)弱紋理對比提取空間域強(qiáng)、弱紋理域表示;引入頻域通道加權(quán)機(jī)制,通過離散余弦變換轉(zhuǎn)化頻域,以高頻/低頻成分初始化可學(xué)習(xí)濾波...
          • 本發(fā)明屬于乳腺癌診斷領(lǐng)域,公開了一種基于通用分割模型與Transformer的乳腺癌病理圖像自動分割方法及系統(tǒng),該方法包括:準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理;通過任意分割模型SAM2從病理圖像中提取特征;基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建并訓(xùn)練分類模...
          • 本發(fā)明公開一種面向人體目標(biāo)檢測的對抗迷彩紋理生成方法及系統(tǒng),用于制作帶對抗紋理的服裝。方法包括:結(jié)合沃羅諾伊圖(Voronoi圖)和Gumbel?softmax技巧構(gòu)建迷彩紋理參數(shù)化模型;融合拓?fù)浜侠硗队?TopoProj)和薄板樣條(TP...
          • 本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的樹冠三維重建方法及系統(tǒng),首先采集包含激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)、多光譜圖像數(shù)據(jù)及環(huán)境光場分布數(shù)據(jù)的樹冠采集數(shù)據(jù)集合,接著對其進(jìn)行多尺度特征提取,獲得樹冠點(diǎn)云局部結(jié)構(gòu)特征、多光譜圖像光譜反射特征及環(huán)境光場光照衰減特...
          • 本發(fā)明公開了一種多智能體協(xié)同感知系統(tǒng)及方法,屬于協(xié)同感知領(lǐng)域。系統(tǒng)包括至少兩個智能體;隨機(jī)選擇一智能體作為主智能體;定位模塊用于將獲取的定位信息傳輸至通信模塊及環(huán)境感知模塊;環(huán)境感知模塊根據(jù)獲取的感知數(shù)據(jù)得到鳥瞰特征圖;其中,主智能體通過通...
          • 本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的針葉林單木樹冠精準(zhǔn)分割方法,屬于林業(yè)資源智能監(jiān)測與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行RGB影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理,構(gòu)建CHM并生成單木樹冠偽標(biāo)簽集;從DOM中選取部分典型樣區(qū),獲得少量具有...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的示功圖樣本增量方法、裝置及設(shè)備,涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。通過獲取示功圖樣本數(shù)據(jù),示功圖樣本數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù),根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成第一示功圖樣本,并從預(yù)設(shè)的多個類型的示功圖樣本中,確定第一示功圖樣本對應(yīng)的至少一個參...
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