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          • 本申請(qǐng)涉及電力配電領(lǐng)域,尤其涉及一種電力配電設(shè)備安全運(yùn)行檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括步驟:構(gòu)建并訓(xùn)練關(guān)于電力配電設(shè)備的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)表示每個(gè)設(shè)備,采集各配電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù);邊表示設(shè)備之間的電氣連接關(guān)系;輸入為設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及電氣連...
          • 本發(fā)明涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種經(jīng)皮穿刺針力反饋數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集到經(jīng)皮穿刺針?biāo)芯S度的受力數(shù)據(jù);維度影響分析模塊,用于根據(jù)單維度上受力數(shù)據(jù)的變化的不平緩的規(guī)律情況,確定單維度的異常波動(dòng)系數(shù),結(jié)合多維...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了多場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)電網(wǎng)仿真調(diào)度系統(tǒng)及方法,涉及電力系統(tǒng)仿真技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)單元:用于獲取不同區(qū)域的電網(wǎng)數(shù)據(jù),解析電網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得異構(gòu)數(shù)據(jù),異構(gòu)數(shù)據(jù)包括差異化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備參數(shù)和規(guī)則約束;處理單元:用于基于異構(gòu)數(shù)據(jù)獲得區(qū)域參數(shù)集;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于克里金插值預(yù)測(cè)的自適應(yīng)多波束測(cè)線布設(shè)方法,屬于水下測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域,用于多波束測(cè)線布設(shè),包括使用極端值加權(quán)水深模型對(duì)基于條帶覆蓋率的測(cè)線進(jìn)行預(yù)測(cè)與布設(shè),根據(jù)已測(cè)水域水深突變情況自適應(yīng)調(diào)整極端值加權(quán)權(quán)重,使用克里金插值模型基于已...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了考慮資源約束與雙重準(zhǔn)備時(shí)間的航空復(fù)材熱壓批調(diào)度方法,具體涉及航空復(fù)材智能制造技術(shù)領(lǐng)域,獲取熱壓成型工序相關(guān)數(shù)據(jù),包括工件數(shù)據(jù)和熱壓罐數(shù)據(jù),以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo),設(shè)計(jì)航空復(fù)材熱壓成型工序批調(diào)度目標(biāo)函數(shù);建立考慮資源約束和雙重...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種藥倉(cāng)的顆粒落料的仿真方法和系統(tǒng),本發(fā)明涉及顆粒落料的仿真方法的技術(shù)領(lǐng)域,基于各個(gè)藥物顆粒的下落事件的檢測(cè)而確定各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡,并根據(jù)各個(gè)藥物相對(duì)于藥倉(cāng)的下落軌跡和該監(jiān)測(cè)空間的下落模擬而確定藥物顆粒落料的仿真畫(huà)面...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)領(lǐng)域,揭露了一種基于計(jì)算機(jī)模擬的覆巖多水平注漿設(shè)計(jì)優(yōu)化方法,包括:根據(jù)地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)構(gòu)建采空區(qū)的三維地質(zhì)力學(xué)模型;計(jì)算采空區(qū)上覆巖層位中各個(gè)層位的發(fā)育特征,根據(jù)發(fā)育特征構(gòu)建采空區(qū)的注漿承載層層位;分析裂隙發(fā)育特征及層位...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多模型集員估計(jì)的大直徑軸承淬火優(yōu)化方法、系統(tǒng),其方法包括:確定目標(biāo)淬火測(cè)量系統(tǒng)的多個(gè)狀態(tài)參數(shù);通過(guò)狀態(tài)參數(shù)和全對(duì)稱(chēng)多胞形方法,通過(guò)卡爾曼濾波方法構(gòu)建基于多個(gè)集員估計(jì)模型融合的系統(tǒng)模型;確定每個(gè)集員估計(jì)模型的預(yù)測(cè)狀態(tài)方程和概...
          • 本發(fā)明涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種面向建筑設(shè)計(jì)短文本的主題提取方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集,對(duì)所述建筑設(shè)計(jì)短文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到結(jié)構(gòu)化文本集;根據(jù)所述結(jié)構(gòu)化文本集進(jìn)行句向量嵌入構(gòu)建,得到句向量...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于思維鏈推理的大型語(yǔ)言模型增強(qiáng)表格問(wèn)答方法,屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括:構(gòu)建基于思維鏈的表格問(wèn)答CoTSQL模型以及框架提取模型,示例篩選模塊通過(guò)框架提取模型,生成自然語(yǔ)言問(wèn)題的SQL框架架構(gòu),并根據(jù)框架類(lèi)別,使用篩...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多出口流域土地利用的優(yōu)化調(diào)控方法,步驟一:構(gòu)建空間屬性回歸模型,定量分析研究區(qū)流域內(nèi)各土地利用類(lèi)型對(duì)水生態(tài)載荷的影響;步驟二:步驟一結(jié)合研究區(qū)的剛性邊界,得到相應(yīng)的調(diào)控潛力;對(duì)空間屬性回歸模型進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的空間屬性回...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于規(guī)劃沖突識(shí)別的國(guó)土空間布局調(diào)整決策方法,屬于國(guó)土空間規(guī)劃與管理技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:構(gòu)建包含多維屬性的時(shí)空沖突特征向量庫(kù);生成包含因果關(guān)系、時(shí)序關(guān)系、空間關(guān)系和從屬關(guān)系的語(yǔ)義知識(shí)圖譜;實(shí)現(xiàn)對(duì)沖突狀態(tài)隨時(shí)間推移的影響強(qiáng)度...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了儲(chǔ)充設(shè)備循環(huán)壽命優(yōu)化的智能管理方法及系統(tǒng),方法包括:對(duì)儲(chǔ)充設(shè)備群組的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),根據(jù)電氣參數(shù)閾值過(guò)濾異常值并歸一化處理,提取性能指標(biāo)進(jìn)行聚類(lèi)分組,并確定性能等級(jí);按性能等級(jí)匹配算力節(jié)點(diǎn)以分配實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),若節(jié)點(diǎn)負(fù)荷超負(fù)荷閾值則...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理及智能預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多維特征耦合驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,包括:業(yè)務(wù)邏輯固化模塊,用于提煉并固化業(yè)務(wù)影響邏輯,生成靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子;實(shí)時(shí)工況比對(duì)模塊,用于比對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),生成動(dòng)態(tài)偏差檔案;風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)外推模塊,用于...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的建筑工地安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于建筑施工安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,本申請(qǐng)獲取建筑工地的人員作業(yè)圖像,同時(shí)獲取作業(yè)環(huán)境參數(shù),構(gòu)建攀爬復(fù)雜度評(píng)估模型,通過(guò)采集的人員作業(yè)情況評(píng)估作業(yè)區(qū)域的攀爬復(fù)雜程度,構(gòu)建安全帶磨損評(píng)估模型,通過(guò)安...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軌跡與氣象數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),通過(guò)將軌跡數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)融合,在多來(lái)源氣象數(shù)據(jù)情況下選擇可信概率最高的氣象數(shù)據(jù),并基于路段分段進(jìn)行精準(zhǔn)的平均速度分析和關(guān)聯(lián)分析,為業(yè)務(wù)員例如快遞員或外賣(mài)員派單、路徑規(guī)劃提供數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種作業(yè)流包初始化方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,方法包括:接收包括目標(biāo)車(chē)間標(biāo)識(shí)的作業(yè)流包初始化請(qǐng)求;基于所述目標(biāo)車(chē)間標(biāo)識(shí)獲取車(chē)間信息及關(guān)聯(lián)的主流水線配置信息;基于所述主流水線配置的ID獲取相關(guān)節(jié)點(diǎn)信息,并將所述相關(guān)節(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于元認(rèn)知協(xié)調(diào)架構(gòu)智能體集群的連鑄質(zhì)量管控方法,涉及鋼鐵冶金智能制造技術(shù)領(lǐng)域。其中,連鑄質(zhì)量管控方法包括:數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化,中樞協(xié)調(diào),智能體集群運(yùn)維;在中樞協(xié)調(diào)過(guò)程中,元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體作為核心,協(xié)調(diào)語(yǔ)義解析智能體、數(shù)據(jù)感知智能...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度混合注意力的無(wú)人機(jī)影像超分辨率方法,步驟如下:先切割獲取的無(wú)人機(jī)影像制作數(shù)據(jù)集;再對(duì)影像降質(zhì),分別得低、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集;接著創(chuàng)建并訓(xùn)練HTMA?RS模型;最后拼接模型輸出的高分辨率圖像,獲完整高分辨率航拍影像。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng),涉及投影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形,僅對(duì)該區(qū)域內(nèi)像素進(jìn)行處理,減少計(jì)算量;采用1像素鏡像擴(kuò)展原始圖像,確保插值所需鄰點(diǎn)均在擴(kuò)展圖像內(nèi),...
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