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								      本發(fā)明涉及英語語言能力評估技術領域，尤其涉及一種英語語言能力評估方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：收集學生上傳的寫作文本，并分析其文體類別和句式結構，得到內容文體類別句式結構；接著，基于這些結構識別文本中的邏輯關系偏差，并進行聚類，進一步量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災預警技術領域，具體的是一種識別火災發(fā)生電力預警阻斷方法；基于獲取的電力預警信號，持續(xù)接收部署在各電網節(jié)點的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據，對電氣參數(shù)數(shù)據進行異常波動檢測，判定電力參數(shù)數(shù)據的異常類型，設置電氣參數(shù)數(shù)據的預警參數(shù)集合；判...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電力用戶聚類方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括：獲取電力用戶歷史用電的時間序列數(shù)據；采用最小?最大歸一化方式，將所述歷史用電的時間序列數(shù)據映射至預設值域；從歸一化處理后的歷史用電的時間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據處理技術領域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：將低壓電流互感器各時刻參數(shù)數(shù)據與環(huán)境數(shù)據構成特征向量并聚類，根據分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據進行周期性分析，將數(shù)據點劃分為不同周期。針對目標數(shù)據點，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模型訓練方法、數(shù)據分類方法、裝置、設備及存儲介質，涉及數(shù)據處理技術領域。模型訓練方法包括：獲取帶有樣本標簽的訓練樣本集，并確定每個訓練樣本的類內密度，其中，樣本標簽用于表征訓練樣本的類型，類內密度用于表征每類訓練樣本內的樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的電站設備狀態(tài)趨勢預測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設備歷史運行數(shù)據，并進行預處理；S2、利用深度神經網絡，基于電站設備歷史運行數(shù)據構建趨勢預警模型、溫度時序預測子模型和振動時序預測子模型；S3、通過模型依次輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據處理領域，尤其涉及一種鋰電池充電數(shù)據監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取歷史充電數(shù)據點的特征序列，在所有歷史充電數(shù)據點的特征序列中獲取任意一維度的特征數(shù)據，計算各維度的特征數(shù)據與其他維度的特征數(shù)據的類別一致性，根據類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，具體為一種基于深度學習的薄片類部件性能快速預測方法，采集多工況仿真數(shù)據生成訓練樣本，構建并編碼網格拓撲結構提取多維特征，經特征融合與自注意力機制處理后，輸入感知機預測應力并評估誤差。本發(fā)明中，通過引入仿真信息構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N乘員損傷預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：根據獲取到的原始工況碰撞脈沖確定脈沖曲線中兩個階段的間斷位置，以生成對應多種碰撞工況的重構碰撞脈沖曲線；將重構碰撞脈沖曲線進行二階半正弦波擬合處理，以得到二階半正弦簡化脈沖曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于局部徘徊活動場景的船舶軌跡預測方法，屬于智能海事監(jiān)管技術領域，包括：獲取AIS數(shù)據后進行預處理，并劃分為訓練集、驗證集和測試集；構建混合神經網絡預測模型；將訓練集輸入到混合神經網絡預測模型中通過MSE和Adam進行訓練優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于UUSGSR的數(shù)控機床動力刀座降噪方法，屬于數(shù)控機床伺服刀架動力刀座監(jiān)測技術領域，本發(fā)明方法具體步驟包括：對監(jiān)測的刀架動力刀座內軸承振動信號進行希爾伯特變換和橢圓濾波預處理；構建非飽和放縮型高斯勢隨機共振模型處理信號；提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及發(fā)電機監(jiān)測技術領域，特別涉及一種水輪發(fā)電機組在線狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括：采集數(shù)據，通過輕量化TinyML推理模型對數(shù)據進行預處理；通過PCA對預處理后的數(shù)據進行降維處理，對降維后的數(shù)據進行動態(tài)歸一化；通過特征提取模塊對歸一化后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種頁巖儲層油氣運移能力的評價方法，以巖石對流體吸附抑制指數(shù)與孔徑貢獻指數(shù)的算術平方根作為油氣運移能力指數(shù)，用以評價油氣運移能力；0<油氣運移能力指數(shù)≤0.35時，油氣運移能力為III類，油氣運移能力差；0.35<油氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高并行度Softmax軟硬件協(xié)同設計方法，通過引入基于分布的和估計方法與Log2量化來改進Softmax算法，實現(xiàn)更少的面積開銷、更快的運行速度和更低的能耗。該方法包括：統(tǒng)計階段：處理整個輸入向量以生成直方分布圖和輸入序列的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多目標啟發(fā)式潮流方程矩陣最優(yōu)分塊計算方法和裝置，其中，方法包括：以負載平衡性和子矩陣計算總代價最小為目標，構建雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型；將所述雅克比矩陣最優(yōu)分塊模型的目標函數(shù)作為多目標遺傳退火算法的適應度函數(shù)，并進行雅克比矩陣最...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種云臺角度解算方法、裝置、電子裝置和存儲介質，其中，該云臺角度解算方法包括：獲取初始重力加速度數(shù)據和初始角速度數(shù)據，根據初始重力加速度數(shù)據和初始角速度數(shù)據，確定重構重力加速度數(shù)據，根據初始重力加速度數(shù)據確定觀測模型，并根據重構重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源公開新聞政策采集方法及平臺，具有多源公開新聞政策采集模塊、多源公開新聞政策格式化處理存儲模塊、多源公開新聞政策自動采集模塊，所述系統(tǒng)采集多源公開新聞政策，并將采集的信息進行格式化處理存儲，能對采集到的格式化信息進行檢索。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖數(shù)據庫的存儲和管理方法，該方法包括：基于集群創(chuàng)建指令確定集群部署策略，根據集群部署策略創(chuàng)建對應的Zone，并確定各個Zone的副本數(shù)量；根據各個Zone的副本數(shù)量和圖數(shù)據庫配置的總分片數(shù)，在各Zone的物理機上輪詢分配分片副...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的可視化場景方法、系統(tǒng)、設備和介質，涉及數(shù)字孿生與可視化建模技術領域，包括采集多格式源數(shù)據進行字段標準映射，將字段標準映射后的多格式源數(shù)據執(zhí)行一致性校驗；將一致性校驗后的多格式源數(shù)據寫入待融合緩沖區(qū)，在待融合緩沖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種文字寫作修正輔助方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，方法包括：獲取用戶的當前文字描述，提取實體文本并進行語義排序，生成實體文本序列；通過詞向量模型識別各實體文本的規(guī)范得分、情感得分和行文對象級別，生成第一投影點；以每個實體文本...
								
            
							
            
							
						
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