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          • 本發(fā)明公開了一種基于域適應(yīng)的多類型GIS局部放電診斷方法與系統(tǒng),屬于電力設(shè)備絕緣檢測技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有SF6氣體診斷模型在新型環(huán)保氣體中因特征偏移導(dǎo)致的精度下降問題,本發(fā)明構(gòu)建了融合CNN與Transformer的混合...
          • 本發(fā)明公開了一種變壓器短路故障下的繞組形變診斷方法,屬于變壓器故障診斷領(lǐng)域。包括:開發(fā)構(gòu)建三維電磁結(jié)構(gòu)有限元模型,基于三維電磁結(jié)構(gòu)有限元模型模擬短路條件下磁場和電磁力的相互作用,建立泄漏磁場分布與機械形變之間的非線性映射關(guān)系;通過磁傳感器陣...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字鄉(xiāng)村的智能澆灌方法及系統(tǒng),涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,包括,采集農(nóng)田區(qū)域的生態(tài)數(shù)據(jù)并建模,依據(jù)生態(tài)約束條件將農(nóng)田劃分為多個子區(qū)域,分配智能體;每個智能體獨立制定子區(qū)域灌溉策略,并共享策略數(shù)據(jù);構(gòu)建基于時間合作博弈的多智能體優(yōu)化...
          • 本發(fā)明公開了多模態(tài)數(shù)據(jù)蒸餾農(nóng)業(yè)病蟲害檢測大模型構(gòu)建方法和系統(tǒng),其中方法包括:預(yù)處理獲得預(yù)保留數(shù)據(jù)集S1、S11和S12;使用基座大模型將S11區(qū)分出能正確回答的數(shù)據(jù)RS1和不能正確回答的數(shù)據(jù)IS1,通過大模型打分的方式最終得到預(yù)保留數(shù)據(jù)集S...
          • 本發(fā)明屬于液壓潤滑技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種液壓站狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取歷史數(shù)據(jù)中的監(jiān)測遲滯驟降事件集合,提取監(jiān)測遲滯驟降事件集合的歷史共性特征以及歷史前兆特征,構(gòu)建特征比對集合;獲取實時監(jiān)測數(shù)據(jù)并提取實時特征,將實時特征與...
          • 本發(fā)明提供基于有限元分析的工業(yè)用減速器疲勞損傷分析方法、系統(tǒng),涉及有限元分析技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:對于每位專家,基于協(xié)同交互行為數(shù)據(jù)解析生成該專家當(dāng)前主張的分析策略,結(jié)合預(yù)置的專家特征數(shù)據(jù)及該分析策略與協(xié)同任務(wù)目標(biāo)的相關(guān)性,計算該分析策略...
          • 本申請涉及基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強分布調(diào)控方法技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的導(dǎo)光膜光強分布調(diào)控方法及系統(tǒng),旨在解決現(xiàn)有導(dǎo)光膜光強分布固定、優(yōu)化精度不足及定制困難的問題。該方法包括:構(gòu)建導(dǎo)光膜模型與目標(biāo)光強分布圖,初始化微結(jié)構(gòu)參數(shù)并仿...
          • 本發(fā)明公開一種樞軌接觸和完全失接觸下的電弧放電仿真方法及系統(tǒng),涉及電磁軌道發(fā)射裝置技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建多場耦合的磁流體動力學(xué)仿真模型;在不同樞軌接觸狀態(tài)發(fā)展階段下,分析樞軌接觸界面的電熱場耦合分布情況;在三種接觸狀態(tài)共存階段下,分析不同金屬...
          • 本發(fā)明涉及一種RC電路健康狀態(tài)評估方法,屬于設(shè)備的電路健康管理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中因代數(shù)環(huán)導(dǎo)致的電路健康狀態(tài)評估失準(zhǔn)、計算成本高的技術(shù)問題。本發(fā)明的方法為:構(gòu)建RC電路器件多物理場耦合退化模型和框圖仿真模型;獲取框圖仿真模型的仿真模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的區(qū)域生態(tài)承載力動態(tài)預(yù)警方法及平臺,本發(fā)明涉及人工智能與環(huán)境保護交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:1)采用雙通道深度解耦網(wǎng)絡(luò)分離輸入數(shù)據(jù)中的區(qū)域不變性特征與區(qū)域特異性特征;2)將區(qū)域不變性特征輸入基模型生成初級預(yù)警信號...
          • 本發(fā)明公開了一種基于儲層計算的多場站充電負(fù)荷分布式預(yù)測方法和系統(tǒng),該方法首先獲取多個電動汽車充電場站充電負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù),并進行預(yù)處理;然后基于高斯核函數(shù)的相似度矩陣對分布在空間上不同地點的電動汽車充電場站之間的時空耦合特性進行評估,依據(jù)耦合...
          • 本發(fā)明公開了用電檢查任務(wù)自動生成與分發(fā)方法及系統(tǒng),涉及供配電技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對區(qū)域節(jié)點進行數(shù)據(jù)采集,建立區(qū)域節(jié)點數(shù)據(jù)集,進行用電風(fēng)險識別,創(chuàng)建M個用電檢查任務(wù),并建立第一任務(wù)優(yōu)先級;激活回溯抽取通道,進行用電情報回溯抽取,建立M個用電...
          • 本發(fā)明屬于無人機技術(shù)及智能運維管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種無人機維修任務(wù)調(diào)度與資源管理平臺及方法,包括:數(shù)據(jù)采集與融合模塊獲取并融合多源數(shù)據(jù);故障診斷與預(yù)測分析模塊用深度學(xué)習(xí)模型及CNN?LSTM混合模型診斷故障、預(yù)測壽命,生成維修任務(wù)清單;可...
          • 本發(fā)明屬于安全預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于天氣變化影響火災(zāi)潛勢的30?60分鐘應(yīng)急撤離方案,基于氣象突變構(gòu)建預(yù)警觸發(fā)邏輯、動態(tài)調(diào)控響應(yīng)級別、實現(xiàn)分鐘級撤離策略聯(lián)動更新。本發(fā)明通過構(gòu)建風(fēng)速躍變、濕度驟降、雷擊點火等高敏感度指標(biāo)庫,結(jié)合微尺度氣...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N基于流程引擎驅(qū)動的8D質(zhì)量改善協(xié)同方法、裝置及介質(zhì),可以實現(xiàn)提升問題解決速度、增強質(zhì)量改善效果、改善團隊協(xié)作和溝通及增強持續(xù)改進能力,該方法包括:創(chuàng)建產(chǎn)品生產(chǎn)全過程的各個生產(chǎn)階段對應(yīng)的8D流程;確定第一生產(chǎn)階段發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題時...
          • 本發(fā)明涉及企業(yè)管理分析的技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能技術(shù)的企業(yè)管理優(yōu)化方法及系統(tǒng),本發(fā)明獲取企業(yè)項目組架構(gòu)與歷史業(yè)務(wù)信息,構(gòu)建項目組模擬單元,解析歷史業(yè)務(wù)信息的時間關(guān)系,生成業(yè)務(wù)信息流并映射至項目組模擬單元,得到業(yè)務(wù)執(zhí)行力曲線,提取長期...
          • 本發(fā)明涉及規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于BIM的展覽規(guī)劃系統(tǒng),系統(tǒng)包括結(jié)構(gòu)適配模塊、能源接口模塊、職能排布模塊、動線干擾模塊、空間聯(lián)動模塊。本發(fā)明中,通過對構(gòu)件承載能力、邊界條件與節(jié)點分布信息的解析,實現(xiàn)設(shè)備部署位置的結(jié)構(gòu)適配判斷,結(jié)合動...
          • 本發(fā)明公開了一種圖像動態(tài)范圍擴展方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取包括像素值信息的原始圖像;基于滑動窗口和向上疊加機制,對原始圖像構(gòu)建多層級直方圖;根據(jù)多層級直方圖,獲得混合直方圖;根據(jù)混合直方圖,生成映射曲線;利用映射曲線進行像素映射,調(diào)整原...
          • 本發(fā)明公開了一種Demura效果的客觀定量評價方法及裝置。首先,分別計算目標(biāo)亮度下的對應(yīng)灰階亮度、觀測屏幕對應(yīng)的觀察角度和不同尺寸SandyMura對應(yīng)的空間頻率;其次,使用上述參數(shù)和Barten模型計算不同尺寸SandyMura對應(yīng)的對比...
          • 本發(fā)明提出了一種熒光原位雜交圖像的自動化細(xì)胞檢測方法、裝置及其可讀存儲介質(zhì),該方法融合Yolov12的熒光信號分類檢測能力與Cellpose的精細(xì)邊界分割優(yōu)勢,通過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與標(biāo)注、雙模型針對性訓(xùn)練、分割預(yù)測、后處理優(yōu)化及掩碼邏輯與運算實現(xiàn)協(xié)...
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