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          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多源數(shù)據(jù)融合的智能農(nóng)作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)與優(yōu)化方法,屬于作物分析技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:獲取空間遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊處理生成融合數(shù)據(jù)表示;將融合數(shù)據(jù)表示輸入預(yù)測(cè)模型,通過(guò)耦合作物生長(zhǎng)機(jī)理與動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)關(guān)系,輸...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng),涉及生態(tài)流量核算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點(diǎn)圖;基于劃分散點(diǎn)圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間;分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備管理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備實(shí)際使用環(huán)境數(shù)據(jù)確定海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)使用壽命;基于第一預(yù)測(cè)使用壽命和海上風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備使用狀態(tài)數(shù)據(jù)集確...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)田水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種水肥耦合碳效應(yīng)智能調(diào)控方法,該方法先獲取農(nóng)田環(huán)境感知信息,解析后構(gòu)建水肥碳耦合場(chǎng)景,確定初始調(diào)控參數(shù)集;再獲取用戶(hù)反饋的動(dòng)態(tài)調(diào)整操作,確定調(diào)控調(diào)整信息集;接著對(duì)調(diào)控調(diào)整信息集層級(jí)化拆解分類(lèi)統(tǒng)計(jì),確定...
          • 本申請(qǐng)涉及機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管理領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于BIM技術(shù)的機(jī)電設(shè)備進(jìn)度管控方法,包括以下步驟:S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項(xiàng)機(jī)電設(shè)備參數(shù)建立基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型;S2、在步驟S1建立的基礎(chǔ)機(jī)電設(shè)備BIM模型上對(duì)機(jī)電設(shè)備進(jìn)度...
          • 本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預(yù)制任務(wù)調(diào)度方法,涉及任務(wù)協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,該方法將建筑預(yù)制任務(wù)抽象為量子優(yōu)化模型,以量子比特概率幅編碼任務(wù)分配方案;通過(guò)蒙特卡洛觀測(cè)把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解,并以加權(quán)函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)量化評(píng)價(jià)。引入受控相...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)補(bǔ)給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:實(shí)時(shí)獲取參賽人員的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息,對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息進(jìn)行解析,確定待補(bǔ)給人員;判斷待補(bǔ)給人員距離最近補(bǔ)給站的擁堵程度和補(bǔ)給供應(yīng)狀態(tài)是否滿(mǎn)足供給需求,在不滿(mǎn)足供給需求的情況下,...
          • 本發(fā)明涉及隧道通風(fēng)控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風(fēng)量預(yù)測(cè)方法。所述方法包括以下步驟:根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列;利用多層傳感器陣列進(jìn)行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集,同時(shí)整合交通流...
          • 一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及危險(xiǎn)化學(xué)品管理領(lǐng)域。在該方法中,對(duì)化學(xué)相容性風(fēng)險(xiǎn)值、環(huán)境失控風(fēng)險(xiǎn)值、設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)值和操作風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合風(fēng)險(xiǎn)值;當(dāng)綜合風(fēng)險(xiǎn)值小于預(yù)設(shè)第一閾值時(shí),預(yù)測(cè)本地需求預(yù)測(cè)值,根據(jù)服務(wù)水平與...
          • 本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點(diǎn)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),其方法包括:基于不同日期和不同時(shí)間顆粒度統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)在各時(shí)間窗口內(nèi)的進(jìn)、出站客流量;利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點(diǎn)的通勤屬性;構(gòu)建差異化通勤類(lèi)客流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;利用熵權(quán)法結(jié)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)急決策推演系統(tǒng)及方法,涉及應(yīng)急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù),基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜,基于對(duì)時(shí)空災(zāi)害矩陣和社會(huì)脆弱性圖譜進(jìn)行分析確定耦合數(shù)據(jù)體,基于耦...
          • 本發(fā)明涉及耗電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于預(yù)訓(xùn)練大模型的電力物聯(lián)網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對(duì)不同設(shè)備在每一時(shí)刻的鄰域范圍內(nèi)不同時(shí)刻的耗電量分布進(jìn)行分析,獲得設(shè)備之間在每一時(shí)刻的耗電關(guān)聯(lián)程度,并獲得每個(gè)設(shè)備的關(guān)聯(lián)設(shè)備;根據(jù)每個(gè)設(shè)備在每...
          • 本發(fā)明提出了一種城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,構(gòu)建低碳處理維度庫(kù)及其維度環(huán)節(jié)庫(kù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,獲得得分變量、指標(biāo)得分、環(huán)節(jié)得分、維度得分和城市低碳處理得分;建立指標(biāo)模型、環(huán)節(jié)模型和維度模型,進(jìn)行增長(zhǎng)和減小...
          • 本發(fā)明涉及智能倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能貨物監(jiān)管方法及系統(tǒng),包括:通過(guò)多源異構(gòu)傳感器陣列采集三維空間分布數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)和表面形變特征數(shù)據(jù),構(gòu)建與物理貨物同步的數(shù)字孿生體;采用融合空間注意力機(jī)制與時(shí)間注意力機(jī)制的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人值守自動(dòng)感應(yīng)智能倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)及方法,涉及智能倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控中心,所述監(jiān)控中心通信連接有貨架信息模塊、機(jī)器人管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、智能調(diào)度模塊、路線規(guī)劃模塊、貨物運(yùn)輸模塊以及貨物更新模塊;通過(guò)貨架信息模塊獲取智能...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于電子沙盤(pán)技術(shù)的機(jī)場(chǎng)凈空動(dòng)態(tài)管理方法及系統(tǒng),涉及機(jī)場(chǎng)凈空管理技術(shù)領(lǐng)域,針對(duì)機(jī)場(chǎng)遙感影像中的目標(biāo)障礙物,采用空間配準(zhǔn)及動(dòng)態(tài)特征提取構(gòu)建障礙物仿真體,并將其加載至機(jī)場(chǎng)三維防控模型中。通過(guò)障礙物與凈空限制面的動(dòng)態(tài)空間交互,提取關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及SAAS系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于SAAS的物業(yè)管理系統(tǒng),包括:租戶(hù)管理模塊管理租戶(hù)的訪問(wèn)數(shù)據(jù)及租戶(hù)信息,實(shí)時(shí)更新租戶(hù)等級(jí);分庫(kù)決策模塊為租戶(hù)分配初始的數(shù)據(jù)庫(kù);并租戶(hù)等級(jí)發(fā)生變更時(shí),重新確定數(shù)據(jù)庫(kù);路由決策模塊在檢測(cè)到租...
          • 本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)模型混合驅(qū)動(dòng)的ETC門(mén)架重要度計(jì)算方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先收集區(qū)縣級(jí)ETC出入口及路段收費(fèi)門(mén)架的靜態(tài)數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建門(mén)架間交通流的概率分布模型;然后利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,計(jì)算模型驅(qū)動(dòng)的ETC門(mén)架重要度指標(biāo);其次將上述指標(biāo)與...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種工程造價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析待構(gòu)造工程的建筑材料屬性的負(fù)載需求,針對(duì)已知塔吊類(lèi)型進(jìn)行篩選,組建待構(gòu)造工程的可選塔吊類(lèi)型集合;標(biāo)記各個(gè)施工階段下影響塔吊作業(yè)效率因素,生成待構(gòu)造工程的可選塔吊...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诖髷?shù)據(jù)分析的校內(nèi)外素質(zhì)教育資源協(xié)同配置方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于內(nèi)部資源集與外部資源集組建資源庫(kù);收集學(xué)生用戶(hù)群的用戶(hù)群特征信息;協(xié)同用戶(hù)個(gè)體特征和教育需求特征對(duì)多個(gè)具備標(biāo)注信息的資源進(jìn)行篩選;調(diào)取資源評(píng)估機(jī)制...
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