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          計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
          • 本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于生成式人工智能的運維數(shù)據(jù)管理平臺,包括:運維數(shù)據(jù)存儲單元、交互單元、顯示單元、外場工作效率評估單元、合同運維評估單元;本發(fā)明通過生成式模型以及思維鏈的方式對用戶意圖進(jìn)行分析,判斷用戶需求需要通過何...
          • 本發(fā)明屬于農(nóng)產(chǎn)品自動化檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)識別方法及系統(tǒng),該方法同步獲取可見光、結(jié)構(gòu)光反射及高光譜等多模態(tài)圖像;利用結(jié)構(gòu)光相位信息構(gòu)建三維表面模型,并將多源數(shù)據(jù)映射其上形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)體;通過跨模態(tài)注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自適應(yīng)融合,生成深...
          • 本發(fā)明涉及智能運維管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于人工智能的數(shù)字化系統(tǒng)工單審核及方法,獲取字段構(gòu)建信息集,提取特征形成向量表,分類識別生成審核結(jié)果并結(jié)構(gòu)化輸出。本發(fā)明,通過對工單中的文本描述與圖像內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并融合語義與圖像狀態(tài)特征,提升信息...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的水利工程智能監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及水利工程領(lǐng)域,包括:對紙質(zhì)設(shè)計圖紙和運行記錄進(jìn)行自動化識別和結(jié)構(gòu)化處理;模擬至少一種工況下的水利工程運行狀態(tài)和潛在危險場景;對水利工程的歷史運行數(shù)據(jù)和故障案例進(jìn)行深度挖掘;對初始...
          • 本發(fā)明公開了基于提示學(xué)習(xí)的水電站結(jié)構(gòu)面分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì);涉及工程地質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域;采集水電站結(jié)構(gòu)面的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并對多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的多模態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入已構(gòu)建好的結(jié)構(gòu)面分析模型中進(jìn)行歸類和相似度分析;所述結(jié)構(gòu)面分析模...
          • 本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨日前市場輔助報價方法,涉及電力系統(tǒng)自動化技術(shù)領(lǐng)域,本方法通過多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理,采集電網(wǎng)運行、氣象、市場及碳市場數(shù)據(jù),經(jīng)時空生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理模型處理,形成多維數(shù)據(jù)集;利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進(jìn)行拓...
          • 本發(fā)明公開了一種電力電纜耐壓試驗數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),包括,輸入單元;數(shù)據(jù)采集模塊;數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊;特征提取模塊;智能分析模塊;數(shù)據(jù)存儲模塊,用于存儲采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及智能分析模塊的分析結(jié)果;用戶交互模塊;針對傳統(tǒng)耐壓試驗數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識別方法及系統(tǒng),包含:步驟1:采集車廂側(cè)板的3D點云數(shù)據(jù);步驟2:識別車廂側(cè)板的外邊緣特征;步驟3:分割出單個車廂門的點云數(shù)據(jù);步驟4:在所述單個車廂門的點云數(shù)據(jù)范圍內(nèi),查找并識別門內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全監(jiān)督的視盤萎縮弧圖像分割方法,具體涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、多尺度特征提取,S2、局部?全局特征增強(qiáng),S3、自適應(yīng)特征融合,S4、梯度流優(yōu)化,S5、混合損失函數(shù),S6、數(shù)據(jù)增強(qiáng)與泛化優(yōu)化。本發(fā)明通過PV...
          • 本公開涉及一種預(yù)測誤差的影響因素評估方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù),基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集,基于輸入數(shù)據(jù)集,構(gòu)建初始隨機(jī)森林回歸模型。進(jìn)一步,對輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征降維處理,得到目標(biāo)輸入數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種電池包結(jié)構(gòu)強(qiáng)度模擬測試方法,涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取測試電池包的多層構(gòu)造參數(shù),建立電池包的多尺度幾何仿真模型,生成測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù);基于測試電池包的多尺度結(jié)構(gòu)仿真參數(shù),進(jìn)行測試電池包的跨尺度本構(gòu)關(guān)聯(lián)分析...
          • 本發(fā)明涉及集成學(xué)習(xí)形變預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于復(fù)雜樣本導(dǎo)向的雙權(quán)堆疊形變預(yù)測集成模型建模方法,包括:建立CLAnet、RBF、MLP、CNN及XGBoost五個異構(gòu)基模型;建立支持向量回歸機(jī)作為元模型;基于stacking框架構(gòu)建二級...
          • 一種塔式太陽能電站吸熱器管屏的應(yīng)力計算方法,涉及太陽能光熱發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的,吸熱器管屏應(yīng)力分析計算效率低、建模與計算流程復(fù)雜、難以實現(xiàn)全工況快速覆蓋計算與結(jié)構(gòu)快速優(yōu)化設(shè)計的缺陷,本發(fā)明提供的技術(shù)方案為:一種塔式太陽能電站...
          • 本申請公開了一種基于菱形約束的風(fēng)電機(jī)組布局優(yōu)化方法,使用更高精度的尾流解析模型——Ishihara?Qian尾流模型來評估風(fēng)電場的發(fā)電量,該模型可高效且準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)機(jī)尾流區(qū)的風(fēng)速虧損和附加湍流強(qiáng)度,同時本申請采用菱形約束策略表示風(fēng)機(jī)間距約束...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實驗管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進(jìn)方法,包括:將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后,以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗的FMS生產(chǎn)線倉庫系統(tǒng)的控制方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取物料屬性信息,采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型對物料進(jìn)行分類識別,生成物料唯一標(biāo)識碼并與電子標(biāo)簽綁定,建立物料實時追蹤體系;構(gòu)建基于多目標(biāo)優(yōu)化的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于實測交通流的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法,包括:根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計圖紙,建立預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型,計算并定義縱橋向各截面的截面屬性;確定橋梁結(jié)構(gòu)最不利截面位置;通過構(gòu)建好的退化模型計算最不利截面的...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法,包括以下步驟:對圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識物進(jìn)行識別,利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類,實...
          • 本發(fā)明提供基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)故障診斷與動態(tài)恢復(fù)方法,本發(fā)明通過圖注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵節(jié)點多模態(tài)特征,利用多層圖注意力層提取故障特征,捕捉微電網(wǎng)節(jié)點空間依賴關(guān)系以識別故障傳播路徑。同時,借助門控循環(huán)單元融合空間特征與歷史多模態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建時...
          • 本發(fā)明提供了一種基于字詞多粒度特征增強(qiáng)算法的施工規(guī)范文本知識圖譜構(gòu)建方法,在命名實體識別任務(wù)中,引入BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型作為嵌入層,獲取字粒度與詞粒度向量表示,在解決了一詞多義問題的同時提高專業(yè)詞在句中重要性,將其與BiLSTM?Atte...
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