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          • 本發(fā)明涉及電力設備防誤操作技術領域,特別是涉及基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的電力設備防誤操作智能管控方法及系統(tǒng),其中方法,包括:對待維護電力設備的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行采集,將采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲到區(qū)塊鏈中;對采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理,得到三種屬性的當前狀態(tài)向...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)對齊的電力設備缺陷檢測方法、系統(tǒng)及設備,具體涉及電力設備檢測技術領域,其技術要點為:方法包括:在采集得到的可見光圖像、紅外圖像和超聲波信號中,獲取每兩個模態(tài)數(shù)據(jù)之間的空間特征差異和時間特征差異;對空間特征差異和時間特征...
          • 本發(fā)明涉及土木工程結構健康監(jiān)測領域,具體為一種基于聲光協(xié)同感知的海底隧道損傷智能監(jiān)測識別方法,依次包括部署三維聲光傳感網(wǎng)絡、聲波主動探測、重構局部聲速分布云圖、識別聲速異常區(qū)、光纖響應聚焦采樣、建立智能損傷診斷模型。本發(fā)明通過在海底隧道結構...
          • 本發(fā)明提供一種基于云邊協(xié)同的目標病害自動化識別方法及系統(tǒng),通過部署在公路監(jiān)測區(qū)域的邊緣計算節(jié)點采集原始路面監(jiān)測數(shù)據(jù)集合,在邊緣計算節(jié)點中,以此生成多維度病害特征集合,將多維度病害特征集合上傳至云端分析平臺,通過云端分析平臺將多維度病害特征集...
          • 本發(fā)明提供多源異構領域數(shù)據(jù)驅動的大模型內(nèi)容動態(tài)組裝方法及系統(tǒng),涉及人工智能技術領域,所述方法包括:根據(jù)語義投影長度測量軸線與預設理想決策平面的空間夾角;當空間夾角超過動態(tài)閾值時,根據(jù)市場波動率與用戶風險系數(shù)生成數(shù)值修正量,并沿特征校準軸線方...
          • 本發(fā)明涉及新能源領域,公開了基于時空圖卷積與門控注意力的風力發(fā)電功率預測方法,通過獲取風電場中各風機的地理位置信息、氣象信息和歷史風力發(fā)電功率數(shù)據(jù),得到歸一化后的數(shù)據(jù);基于風電場內(nèi)各風機歷史功率數(shù)據(jù)間的最大信息系數(shù)構建動態(tài)鄰接矩陣,并生成圖...
          • 本申請實施例提供?一種基于動態(tài)路由機制的多模態(tài)通專模型協(xié)同推理方法,通過接收任務指令和任務指令對應的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定任務指令對應的任務類型,并提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,通過任務通用模型融合數(shù)據(jù)特征生成通用融合特征,根據(jù)預設處理映射關系匹配當...
          • 本發(fā)明提供一種大型中型水庫庫容計算及庫容損失區(qū)間識別方法,包括:使用水下地形實測法提取死水位以下高程范圍內(nèi)庫容特征曲線;基于AI技術對遙感圖像進行水體識別,以提取死水位~正常蓄水位高程范圍內(nèi)庫容特征曲線;基于數(shù)字高程模型提取正常蓄水位~校核...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域,具體涉及基于運行數(shù)據(jù)處理的危廢焚燒爐廢氣凈化異常檢測方法,包括:在危廢焚燒爐廢氣凈化設備運行過程中,確定每一時刻下霧化器的轉速的變化程度,用以篩選出若干轉速變化時刻,再確定每一轉速變化時刻下半干急冷塔的關聯(lián)溫度變...
          • 本發(fā)明公開了一種電力設備安全狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)、設備、可讀存儲介質(zhì),涉及電力設備評估技術領域,包括,采集電力設備通信交互數(shù)據(jù)流,進行時間同步和離群值剔除,構建多模態(tài)數(shù)據(jù)矩陣;將異常概率評分與異常概率閾值進行評估,獲取異常狀態(tài)標志,并結合初步...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于空間數(shù)據(jù)的移動支付交易行為分析方法,包括:獲取不同地理區(qū)域交易金額的時序數(shù)據(jù),進行特征提取,形成交易金額波動特征集合;根據(jù)波動周期和鄰近區(qū)域敏感度,根據(jù)區(qū)域間交易強度的時空變化特征校正時空異質(zhì)性的權重值,確定適應性空間權重...
          • 本發(fā)明涉及施工安全管理技術,其公開了一種基于深度學習的施工安全隱患自動識別方法及系統(tǒng),提高對施工安全隱患識別的效率和準確性。該發(fā)明包括:對歷史施工異常信息進行特征提取,得到時間期特征、人員行為特征、環(huán)境參數(shù)特征以及設備運行特征,對預設施工異...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術領域,是一種油浸式變壓器多物理場數(shù)據(jù)融合的動態(tài)校準方法及系統(tǒng),其系統(tǒng)包括,數(shù)據(jù)校準單元,對變壓器的多物理場數(shù)據(jù)采用跨物理場耦合校準模型進行動態(tài)校準,并基于目標函數(shù)評估校準效果;其中,多物理場數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、振動數(shù)據(jù)、...
          • 本發(fā)明公開了一種小流域泥石流啟動累計降雨量閾值計算方法,涉及泥石流監(jiān)測預警技術領域,包括以下步驟:步驟一:通過現(xiàn)場勘測以及測量獲得泥石流物源區(qū)堆積體的坡度
          • 本發(fā)明涉及智能城市管理技術領域,具體為一種智能排水管網(wǎng)管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、局部健康評估模塊、智能流量調(diào)整模塊、異常故障識別模塊、運行狀態(tài)優(yōu)化模塊。本發(fā)明中,通過對水流速度、管道壓力、流體溫度、管壁振動頻率和數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)的...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于半監(jiān)督學習的用戶用電量數(shù)據(jù)分析建模方法及系統(tǒng),屬于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與預測技術領域;解決了現(xiàn)有技術中數(shù)據(jù)檢驗準確性低、特性關聯(lián)度偏差大等問題;該方法包括以下步驟:基于用戶用電量特性數(shù)據(jù)和氣候特性數(shù)據(jù),采用圖卷積網(wǎng)絡構建半監(jiān)...
          • 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(nèi)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...
          • 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(wǎng)節(jié)點的傳感器上傳的電氣參數(shù)數(shù)據(jù),對電氣參數(shù)數(shù)據(jù)進行異常波動檢測,判定電力參數(shù)數(shù)據(jù)的異常類型,設置電氣參數(shù)數(shù)據(jù)的預警參數(shù)集合;判...
          • 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(zhì)和計算機程序產(chǎn)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(jù);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(jù)映射至預設值域;從歸一化處理后的歷史用電的時間序列...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)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(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)構成特征向量并聚類,根據(jù)分布優(yōu)勢劃分大簇與小簇。對參數(shù)數(shù)據(jù)進行周期性分析,將數(shù)據(jù)點劃分為不同周期。針對目標數(shù)據(jù)點,...
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