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								      本發明提供多源異構領域數據驅動的大模型內容動態組裝方法及系統，涉及人工智能技術領域，所述方法包括：根據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閾值時，根據市場波動率與用戶風險系數生成數值修正量，并沿特征校準軸線方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及新能源領域，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電功率數據，得到歸一化后的數據；基于風電場內各風機歷史功率數據間的最大信息系數構建動態鄰接矩陣，并生成圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供?一種基于動態路由機制的多模態通專模型協同推理方法，通過接收任務指令和任務指令對應的多模態數據，確定任務指令對應的任務類型，并提取多模態數據的數據特征，通過任務通用模型融合數據特征生成通用融合特征，根據預設處理映射關系匹配當...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種大型中型水庫庫容計算及庫容損失區間識別方法，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庫容特征曲線；基于數字高程模型提取正常蓄水位~校核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及基于運行數據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溫度變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種電力設備安全狀態評估方法及系統、設備、可讀存儲介質，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據流，進行時間同步和離群值剔除，構建多模態數據矩陣；將異常概率評分與異常概率閾值進行評估，獲取異常狀態標志，并結合初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于空間數據的移動支付交易行為分析方法，包括：獲取不同地理區域交易金額的時序數據，進行特征提取，形成交易金額波動特征集合；根據波動周期和鄰近區域敏感度，根據區域間交易強度的時空變化特征校正時空異質性的權重值，確定適應性空間權重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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，提高對施工安全隱患識別的效率和準確性。該發明包括：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、環境參數特征以及設備運行特征，對預設施工異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及電力系統技術領域，是一種油浸式變壓器多物理場數據融合的動態校準方法及系統，其系統包括，數據校準單元，對變壓器的多物理場數據采用跨物理場耦合校準模型進行動態校準，并基于目標函數評估校準效果；其中，多物理場數據包括溫度數據、振動數據、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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，涉及泥石流監測預警技術領域，包括以下步驟：步驟一：通過現場勘測以及測量獲得泥石流物源區堆積體的坡度
							
            
							
						
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								      本發明涉及智能城市管理技術領域，具體為一種智能排水管網管理系統，系統包括排水管網數據監測模塊、局部健康評估模塊、智能流量調整模塊、異常故障識別模塊、運行狀態優化模塊。本發明中，通過對水流速度、管道壓力、流體溫度、管壁振動頻率和數據傳輸狀態的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種基于半監督學習的用戶用電量數據分析建模方法及系統，屬于電力系統數據分析與預測技術領域；解決了現有技術中數據檢驗準確性低、特性關聯度偏差大等問題；該方法包括以下步驟：基于用戶用電量特性數據和氣候特性數據，采用圖卷積網絡構建半監...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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。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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								      本發明涉及火災預警技術領域，具體的是一種識別火災發生電力預警阻斷方法；基于獲取的電力預警信號，持續接收部署在各電網節點的傳感器上傳的電氣參數數據，對電氣參數數據進行異常波動檢測，判定電力參數數據的異常類型，設置電氣參數數據的預警參數集合；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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								      本發明屬于數據處理技術領域，具體涉及一種低壓電流互感器在線檢測方法及系統，其方法包括：將低壓電流互感器各時刻參數數據與環境數據構成特征向量并聚類，根據分布優勢劃分大簇與小簇。對參數數據進行周期性分析，將數據點劃分為不同周期。針對目標數據點，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種模型訓練方法、數據分類方法、裝置、設備及存儲介質，涉及數據處理技術領域。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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								      本發明提供一種基于深度學習的電站設備狀態趨勢預測方法，包括如下步驟：S1、獲取電站設備歷史運行數據，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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								      本發明涉及數據處理領域，尤其涉及一種鋰電池充電數據監測方法及系統。方法包括步驟：獲取歷史充電數據點的特征序列，在所有歷史充電數據點的特征序列中獲取任意一維度的特征數據，計算各維度的特征數據與其他維度的特征數據的類別一致性，根據類別一致性確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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。本發明中，通過引入仿真信息構建...
								
            
							
            
							
						
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