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								      本發(fā)明公開了一種三相橋式相控變流器的數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法包括：根據(jù)所述三相橋式相控變流器的初始參數(shù)，建立所述三相橋式相控變流器的全數(shù)字模型；從所述三相橋式相控變流器分別獲取三相輸入電流、輸出電流的實(shí)測(cè)值，以及從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自然語言語義識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：根據(jù)輸入的自然語言提取語義特征，并將語義特征輸入到初始混合專家模型中通過Transformer模型對(duì)語義特征進(jìn)行解析，得到隱藏狀態(tài)矩陣；將隱藏狀態(tài)矩陣輸入到門控網(wǎng)絡(luò)，生成路由權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)和符號(hào)回歸的障礙證書生成方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取連續(xù)動(dòng)力系統(tǒng)中的初始區(qū)域、不安全區(qū)域和狀態(tài)域；分別在初始區(qū)域、不安全區(qū)域和狀態(tài)域上進(jìn)行采樣操作，生成訓(xùn)練集；結(jié)合損失函數(shù)和Adam優(yōu)化器，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向EPC領(lǐng)域的知識(shí)共享平臺(tái)構(gòu)建方法，此方法以知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，以深度學(xué)習(xí)算法、LLM大語言模型為技術(shù)支撐，在已有知識(shí)抽取技術(shù)、知識(shí)查詢技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)以EPC領(lǐng)域各專業(yè)知識(shí)為核心目標(biāo)的知識(shí)抽取模型進(jìn)行優(yōu)化，增加了以實(shí)體對(duì)齊技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自然語言提取和BIM融合的施工質(zhì)量巡檢知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方法，首先獲取施工BIM模型，利用IfcOpenShell工具提取BIM模型中包含的BIM信息，將其存儲(chǔ)為BIM信息表。然后利用基于深度雙向編碼器、知識(shí)反饋改進(jìn)的門控循環(huán)單...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)高效并行填充原子陣列的方法，由本體陣列、儲(chǔ)層陣列和填充轉(zhuǎn)運(yùn)陣列組成，通過引入儲(chǔ)層陣列以提升裝載率，規(guī)避了單獨(dú)本體陣列架構(gòu)需同時(shí)滿足高裝載率、高保真度量子調(diào)控和讀取等多重要求的困難；填充轉(zhuǎn)運(yùn)陣列由兩互相垂直的聲光偏轉(zhuǎn)器(即雙A...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種適用于現(xiàn)貨交易的新能源場(chǎng)站電力市場(chǎng)交易系統(tǒng)及方法，電力市場(chǎng)交易系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集子模塊、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)子模塊、交易決策子模塊、交易執(zhí)行與監(jiān)控子模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警子模塊，數(shù)據(jù)采集子模塊連接數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)子模塊，數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)子模塊連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種功率調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)建筑在預(yù)設(shè)工作日內(nèi)各個(gè)目標(biāo)時(shí)刻下的空調(diào)用電功率；針對(duì)每一工作日，根據(jù)空調(diào)用電功率，確定空調(diào)在工作日內(nèi)的最大用電功率差；根據(jù)預(yù)設(shè)溫度調(diào)節(jié)量和最大用電功率差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種資源調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待評(píng)估的至少一個(gè)初始建筑以及各所述初始建筑在不同歷史時(shí)刻下的用電數(shù)據(jù)；所述初始建筑的用電數(shù)據(jù)包括所述初始建筑對(duì)應(yīng)的空調(diào)用電數(shù)據(jù)；基于各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分層優(yōu)化的露天礦卡車調(diào)度與故障調(diào)整方法及系統(tǒng)，包括：獲取露天礦的基礎(chǔ)調(diào)度參數(shù)，包括電鏟、卸載點(diǎn)、礦卡的基本配置、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、車輛運(yùn)行成本、各設(shè)備服務(wù)能力及產(chǎn)量要求，建立礦卡－電鏟－卸載點(diǎn)任務(wù)分配模型，面向?qū)嶋H作業(yè)時(shí)序的礦卡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星測(cè)控遙感一體化任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，主要解決現(xiàn)有測(cè)控與遙感任務(wù)分離失敗率高及調(diào)度效率低等問題。其實(shí)現(xiàn)方案是：低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸測(cè)控遙感任務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包并通過地面站接收；地面控制中心產(chǎn)生任務(wù)列表；地面站設(shè)備產(chǎn)生設(shè)備信息并通過與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種優(yōu)化配送流程的方法，包括以下步驟：?jiǎn)?dòng)掃碼系統(tǒng)，建立網(wǎng)絡(luò)通信連接；根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表，工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作；使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼；將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車輛內(nèi)的指定位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于學(xué)情信息的崗位能力分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：成績(jī)量化單元，其用以采集用戶的科目成績(jī)和科目學(xué)分，以及計(jì)算得到綜合技能值和專業(yè)技能值；建模單元，其用以構(gòu)建學(xué)習(xí)檢測(cè)模型；成績(jī)檢測(cè)單元，其用以采集用戶完成學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開能源數(shù)字孿生平臺(tái)及構(gòu)建方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，通過分布式智能傳感器網(wǎng)絡(luò)采集能源系統(tǒng)各階段的多元感知數(shù)據(jù)，并進(jìn)行噪聲過濾、數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)和特征提煉，方法涉及將相鄰階段的感知數(shù)據(jù)兩兩分組，通過特征提煉網(wǎng)絡(luò)提取特征向量，并利用轉(zhuǎn)換矩陣將后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端；邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高壓變壓器繞線機(jī)線圈完整性檢測(cè)裝置及方法，所述裝置包括：圖像采集模塊，用于獲取繞制線圈的表面圖像；深度檢測(cè)模塊，用于獲取繞制線圈的深度信息并生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；圖像處理模塊，用于對(duì)表面圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；尺寸與深度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于爬行機(jī)器人的檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及建設(shè)工程技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取采集圖像與采集數(shù)據(jù)；提取采集數(shù)據(jù)中光照強(qiáng)度，依據(jù)光照強(qiáng)度對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取處理后的調(diào)整矩陣；依據(jù)調(diào)整矩陣與輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取圖像特征；提取采集數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測(cè)方法，包括：在被檢鋼構(gòu)件的被連接件上繪制參考標(biāo)記點(diǎn)；在被檢鋼構(gòu)件的螺栓上繪制目標(biāo)標(biāo)記點(diǎn)；設(shè)置無人機(jī)監(jiān)測(cè)作業(yè)的航行參數(shù)；使無人機(jī)按照設(shè)置的航行參數(shù)進(jìn)行采集作業(yè)，獲取被檢鋼構(gòu)件的采集圖像；根據(jù)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：識(shí)別車廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識(shí)別門內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基底平面快速構(gòu)建方法及應(yīng)用其的貨車車廂特征識(shí)別方法，包括：S1：采集車廂的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2：識(shí)別出外邊緣特征；S3：結(jié)合車輛裝配參數(shù)，計(jì)算旋轉(zhuǎn)角α；S4：旋轉(zhuǎn)上梁確認(rèn)點(diǎn)，結(jié)合原始的車廂3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)，擬合獲得參考基...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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