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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N換電電動車隊的電池管理方法及系統(tǒng),本申請實施例在為車輛確定電池分配方案時,考慮了車輛載重數(shù)據(jù)、電池的實際使用數(shù)據(jù)以及駕駛員的駕駛習(xí)慣等因素對電池續(xù)航里程的影響,能夠更為準(zhǔn)確地為可換電電動車隊設(shè)計電池調(diào)度方案,并兼顧配送成本和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度強化學(xué)習(xí)模型的車輛管理方法及系統(tǒng)。車輛管理方法包括:采集區(qū)域內(nèi)車輛的各停車站點在各時段對應(yīng)的歷史動態(tài)數(shù)據(jù)和車輛實際需求數(shù)據(jù),生成訓(xùn)練樣本集和預(yù)測樣本集;對基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本發(fā)明公開了一種油氣產(chǎn)品及其副產(chǎn)品儲量評估方法及相關(guān)裝置,方法包括確定副產(chǎn)品來源并對所述副產(chǎn)品進(jìn)行提取;從提取的所述副產(chǎn)品中劈分副產(chǎn)品產(chǎn)量;利用劈分的所述副產(chǎn)品產(chǎn)量建立歸屬模型;根據(jù)建立的所述歸屬模型建立評估方法。根據(jù)油氣生產(chǎn)變化,對噸油耗...
          • 本發(fā)明涉及油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種致密氣藏產(chǎn)能預(yù)測方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),包括:獲取電成像測井?dāng)?shù)據(jù)和若干裂縫條數(shù),通過所述電成像測井?dāng)?shù)據(jù)根據(jù)若干裂縫條數(shù)計算得到裂縫密度;獲取陣列聲波數(shù)據(jù),根據(jù)所述陣列聲波數(shù)據(jù)計算得到地應(yīng)力參數(shù);通過所述...
          • 本公開提供一種倉庫布局優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì),其中,倉庫布局優(yōu)化方法包括:將存揀比信息和貨架配置信息作為初始化種群代入倉庫布局優(yōu)化模型,存揀比信息是根據(jù)倉庫的存儲區(qū)與揀貨區(qū)之間的比值確定的;基于差分進(jìn)化算法求解倉庫布局優(yōu)化模型的...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)處理的方法和裝置,涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括:根據(jù)趨勢預(yù)測模型確定當(dāng)前時間窗口的異常預(yù)測結(jié)果,其中,所述趨勢預(yù)測模型是根據(jù)多個時間窗口中每個時間窗口的業(yè)務(wù)異常數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的;確定當(dāng)前時間窗口的異常實際...
          • 本發(fā)明公開了一種致密氣水平井產(chǎn)能預(yù)測方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)。該方法包括:確定目標(biāo)致密氣水平井;確定目標(biāo)致密氣水平井的目標(biāo)含氣指數(shù)結(jié)果,含氣指數(shù)結(jié)果是通過致密氣水平井的含氣性與儲層物性之積進(jìn)行描述;基于目標(biāo)含氣指數(shù)結(jié)果,通過預(yù)設(shè)的產(chǎn)能預(yù)測圖...
          • 本發(fā)明公開了低滲致密氣藏氣井動態(tài)產(chǎn)能評價預(yù)測方法及裝置。根據(jù)目標(biāo)氣井的氣井日常生產(chǎn)數(shù)據(jù)、氣藏儲層參數(shù)和氣井管柱參數(shù)確定所述目標(biāo)氣井的不同生產(chǎn)時間的產(chǎn)氣指數(shù);獲得所述目標(biāo)氣井在不同生產(chǎn)時間的擬氣藏壓力;根據(jù)所述產(chǎn)氣指數(shù)和所述擬氣藏壓力確定所述...
          • 本發(fā)明公開了一種計算機任務(wù)的量子處理方法及相關(guān)裝置,屬于量子計算技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取任務(wù)數(shù)據(jù);其中,任務(wù)數(shù)據(jù)包括線性方程組和該線性方程組的預(yù)設(shè)解,線性方程組用于描述待處理的計算機任務(wù);若當(dāng)前迭代步中,線性方程組的殘差向量不滿足預(yù)設(shè)收斂條...
          • 本發(fā)明提出一種催化劑圖像專家知識庫構(gòu)建方法及裝置,該方法包含:采集不同活性催化劑的電鏡圖像,得到對照樣本圖像;構(gòu)建催化劑活性預(yù)測模型,并利用所述催化劑活性預(yù)測模型對所述對照樣本圖像進(jìn)行特征標(biāo)識,建立催化劑數(shù)據(jù)集,生成專家知識庫;將待測催化劑...
          • 本申請公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的去偏預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入數(shù)據(jù)的第一預(yù)測概率,所述第一預(yù)測概率用于指示所述輸入數(shù)據(jù)屬于至少兩種類別中的第一類別的概率;獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述...
          • 本申請涉及存儲設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,提供一種殼體以及存儲卡設(shè)備,所述殼體包括上殼體和下殼體,所述上殼體包括塑膠件和金屬件,所述塑膠件上設(shè)有與所述金屬件相適配的鏤空部,所述金屬件嵌入所述鏤空部中,且所述塑膠件上表面與所述金屬件上表面處于同一水平面上;...
          • 本申請公開了一種多語言翻譯方法、系統(tǒng)、可讀存儲介質(zhì)和計算機程序,涉及大模型技術(shù)、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取待翻譯的原始語言信息;將原始語言信息輸入至語言翻譯模型中,其中,語言翻譯模型包括分別與多個資源語言類型相匹配的子語言翻譯模型...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景,尤其涉及一種流量異常評估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法為:響應(yīng)于針對目標(biāo)多媒體數(shù)據(jù)觸發(fā)的評估指示,獲取關(guān)聯(lián)的內(nèi)容描述文本和N組評論文本,再針對每組評...
          • 本公開提供了一種文本相似識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:獲取待處理的第一文本和第二文本;確定所述第一文本和所述第二文本之間的多維特征,其中,所述多維特征包括以下至少一種:詞語維度特征、句子維度特征和整體篇章維度特征,不...
          • 本申請?zhí)峁┏跫壡度胧皆O(shè)備,所述初級嵌入式設(shè)備包括接收模塊,用于接收應(yīng)用文件;應(yīng)用解析模塊,用于解析經(jīng)由所述應(yīng)用文件;邏輯執(zhí)行模塊,用于基于預(yù)設(shè)邏輯引擎處理解析后的應(yīng)用文件,以在所述初級嵌入式設(shè)備中實現(xiàn)所述應(yīng)用文件的應(yīng)用邏輯;其中,所述預(yù)設(shè)邏...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種基于儲氣庫的注采井試井分析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中,該方法包括:根據(jù)目標(biāo)儲氣庫的生命周期確定目標(biāo)注采井的歷史流動期和分析流動期;確定目標(biāo)注采井的目標(biāo)參數(shù)信息,根據(jù)目標(biāo)參數(shù)信息確定歷史流動期的第一滲流模型和分析流動期...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的頁巖油藏開發(fā)模擬方法及裝置,該方法包括:基于獲取的目標(biāo)頁巖油藏的初始地質(zhì)參數(shù)、初始模擬時間步長和預(yù)設(shè)最大殘差值組合,采用有限體積法進(jìn)行頁巖油藏開發(fā)模擬,直至達(dá)到預(yù)設(shè)的第一模擬停止條件,得到步長參數(shù)數(shù)據(jù)集和新的地...
          • 本發(fā)明公開了軟土地區(qū)豎井深基坑地面沉降預(yù)測方法和裝置,屬于深基坑工程領(lǐng)域。方法包括:建立考慮滲流場與應(yīng)力場耦合作用下的用于地表沉降分析的二維有限元模型;調(diào)整模型的工況以確定影響地表沉降的主要因素;基于主要因素建立用于預(yù)測支撐開挖引起的最大墻...
          • 本發(fā)明公開了一種基于相場法的井周裂縫擴展模擬方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:根據(jù)預(yù)先設(shè)置的有限元單元離散井眼周圍儲層巖體,確定井周裂縫擴展的有限元模型;根據(jù)井眼信息以及井周射孔信息,確定所述有限元模型中各有限元單元的相場損傷變量的初...
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