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          • 本發(fā)明提供鋼結(jié)構(gòu)橋梁架構(gòu)區(qū)域落石監(jiān)測系統(tǒng),涉及地質(zhì)災害監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該鋼結(jié)構(gòu)橋梁架構(gòu)區(qū)域落石監(jiān)測系統(tǒng)包括感知層、傳輸層、處理層和應用層四個架構(gòu)層次,所述感知層包括基礎(chǔ)傳感器設(shè)備和智能感知設(shè)備,所述傳輸層包括現(xiàn)場數(shù)據(jù)匯聚設(shè)備和遠程數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備...
          • 本發(fā)明公開了基于軌道交通行業(yè)PCMS能力模型的優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于軌道交通行業(yè),涉及維修資源調(diào)度技術(shù);在出現(xiàn)軌道交通的維保需求后,確定可選維保團隊,做一次數(shù)據(jù)篩選,過濾數(shù)據(jù);并獲取可選維保團隊的綜合服務(wù)評分Fi和第一進程時間Ti;當確定維保...
          • 本發(fā)明公開了一種基于元胞自動機的土地利用和城市要素協(xié)同模擬方法,包括以下步驟:各要素發(fā)展概率計算;構(gòu)建各要素元胞自動機(Cellular Automata,CA)模型;空間協(xié)同模擬計算;結(jié)果精度評價。該方法可以有效提高城市用地變化模擬精度,...
          • 本發(fā)明涉及企業(yè)信息管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種企業(yè)信息管理方法及一種企業(yè)信息管理系統(tǒng),方法包括:計算企業(yè)信息管理中的第一系統(tǒng)在第二系統(tǒng)內(nèi)的交互需求信息;在交互模塊中構(gòu)建交互策略優(yōu)化語義學習模型,將交互需求信息中第一系統(tǒng)內(nèi)部字段與對應的第二系...
          • 本發(fā)明涉及廢水處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種污水自動化處理方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取各采集周期的振動頻率、離心轉(zhuǎn)速以及下料速度;構(gòu)建采集周期與對應遞進采集周期之間的遞進狀態(tài)系數(shù),計算采集周期的待處理水濃度遞進變化系數(shù);構(gòu)建采集周期與遞進采集周...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全生命周期的資產(chǎn)管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及資產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括資產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中管理、實時監(jiān)控、智能分析以及科學決策,基于全生命周期的資產(chǎn)管理系統(tǒng)包括資產(chǎn)信息管理模塊、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析與智能維護模塊、智能決策支持模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的物流運輸系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)整合與分析模塊、實時決策支持模塊和中轉(zhuǎn)站管理與容量優(yōu)化模塊,其特征在于:所述數(shù)據(jù)整合與分析模塊,用于整合航空運輸網(wǎng)絡(luò)、貨物種類、目的地要求數(shù)據(jù),以提供全面的物流優(yōu)化分析;所述實時決策支持...
          • 動態(tài)無線充電模式下電動公交系統(tǒng)全生命周期綜合效益評估方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備,本發(fā)明屬于城市公共交通運營管理領(lǐng)域,具體涉及電動公交系統(tǒng)全生命周期綜合效益評估方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有方法僅聚焦于公交系統(tǒng)的特定階...
          • 本發(fā)明涉及住宅工程檢測機構(gòu)信用評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種住宅工程檢測機構(gòu)信用分級評估方法及系統(tǒng),該方法包括獲取檢測機構(gòu)的基礎(chǔ)資質(zhì)和歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),采集全維度監(jiān)管數(shù)據(jù)并清洗分類,建立多維信用評價模型,形成初始信用評價模型;疊加市場環(huán)境參數(shù)與政策約...
          • 本發(fā)明公開了面向智能配電網(wǎng)的負荷概率預測與多目標優(yōu)化方法,涉及智能配電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取智能配電網(wǎng)的歷史負荷特性數(shù)據(jù),并對歷史負荷特性數(shù)據(jù)進行歸一化處理;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建混合深度學習模型,提取歷史負荷數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進型多目標粒子群算法的油藏注采優(yōu)化方法,屬于油氣田開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于關(guān)系圖卷積網(wǎng)絡(luò),引入注意力機制、Transformer和長短期記憶網(wǎng)絡(luò),結(jié)合地質(zhì)特征與生產(chǎn)制度信息,以井間含水率預測為目標,構(gòu)建了HSTMF模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于作物模型與人工智能的冬小麥多目標灌溉動態(tài)優(yōu)化方法,屬于農(nóng)業(yè)智能灌溉優(yōu)化與決策領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:對氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物參數(shù)數(shù)據(jù)和灌溉管理數(shù)據(jù)進行預處理,得到標準化的輸入數(shù)據(jù);基于標準化的輸入數(shù)據(jù)對AquaCro...
          • 本發(fā)明提供一種頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數(shù)評價方法。該頁巖油多段壓裂水平井壓后裂縫參數(shù)評價方法,包括,多源數(shù)據(jù)獲取:采集目標頁巖油井的壓裂施工數(shù)據(jù)、測井數(shù)據(jù)、生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)以及井間干擾信息。滲透調(diào)節(jié)物質(zhì)含量監(jiān)測:通過井筒傳感器系統(tǒng)實現(xiàn)壓后...
          • 本發(fā)明公開了用于受控環(huán)境的土壤及微生物綜合監(jiān)測系統(tǒng),涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括以下組成部分:傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集傳輸模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊和用戶終端;本發(fā)明通過數(shù)據(jù)分析處理模塊運用先進的數(shù)據(jù)算法和模型,對采集的數(shù)據(jù)進行深度分析,結(jié)合鹽...
          • 本發(fā)明涉及煤礦安全技術(shù)領(lǐng)域,解決了風險評估時未綜合考慮瓦斯?jié)舛群屯L量,以及無法有效判斷事故隱患級別的技術(shù)問題,尤其涉及一種智能化的煤礦事故風險評估方法,該方法包括:S1、實時獲取瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)和礦井內(nèi)部溫度;S2、根據(jù)瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)計算瓦斯?jié)?..
          • 本發(fā)明涉及財務(wù)風險管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為大數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務(wù)風險預警系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)檢測模塊、行為風險評級模塊、動態(tài)風險監(jiān)測模塊、行為模式聚類模塊和財務(wù)風險預警模塊。本發(fā)明中,通過分析交易行為與歷史數(shù)據(jù)的微小偏差,提升了風險檢測的敏感性和準確性,動...
          • 本發(fā)明涉及智能風險分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種財務(wù)系統(tǒng)智能風險分析系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)流程分析模塊、關(guān)系圖構(gòu)建模塊、異常模式探測模塊、安全邊界監(jiān)控模塊、階段性策略規(guī)劃模塊、場景模擬評估模塊、決策支持模塊、綜合風險管理模塊。本發(fā)明,利用圖數(shù)據(jù)庫...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種電力行業(yè)的風險控制和隱患排查方法及系統(tǒng),包括:基于多模態(tài)感知模塊實時采集電力行業(yè)數(shù)據(jù),電力行業(yè)數(shù)據(jù)包括:電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境信息數(shù)據(jù)、人員行為數(shù)據(jù),并將電力行業(yè)數(shù)據(jù)上傳至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò);基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)獲取電力行業(yè)數(shù)據(jù),并...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的智能制造生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化方法,包括如下步驟:S1、采集并預處理生產(chǎn)數(shù)據(jù);S2、利用神經(jīng)圖靈機建模,存儲并更新調(diào)度歷史,生成任務(wù)調(diào)度序列;S3、通過情景記憶網(wǎng)絡(luò)存儲任務(wù)歷史數(shù)據(jù),生成調(diào)度策略;S4、基于調(diào)度序列和策略...
          • 本申請涉及一種智能體育場館資源調(diào)度優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:獲取體育場館的多源數(shù)據(jù),并經(jīng)過處理得到多模態(tài)時間序列集;根據(jù)多模態(tài)時間序列集進行體育場館資源現(xiàn)狀分析,得到當前資源占用結(jié)果;基于現(xiàn)實特征根據(jù)當前資源占用結(jié)果進行資源...
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