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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诖髷?shù)據(jù)分析的人崗匹配優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及人崗匹配優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:接入崗位系統(tǒng)進(jìn)行崗位數(shù)據(jù)同步和存儲(chǔ),得到崗位庫(kù);采集人才數(shù)據(jù),生成人才標(biāo)簽,并構(gòu)建人才庫(kù);通過(guò)崗位庫(kù)和人才庫(kù)的候選匹配得到的匹配人才集生成人才匹配策略;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于ARIMA模型殘差分析的用電負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,旨在通過(guò)對(duì)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)的殘差分析實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。該方法首先利用歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)構(gòu)建ARIMA模型,對(duì)負(fù)荷變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè);然后,通過(guò)結(jié)合動(dòng)態(tài)擾動(dòng)值對(duì)模型殘差的統(tǒng)...
          • 本發(fā)明提出生物毒性與重金屬融合的港口生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),屬于環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)計(jì)算待分析樣本的重金屬污染度、重金屬含量評(píng)估度以及重金屬生物毒性,并考慮重金屬生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的重要性程度,計(jì)算對(duì)應(yīng)的權(quán)重進(jìn)而進(jìn)行港口生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,能...
          • 本發(fā)明屬于生態(tài)修復(fù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種保水劑改良土的調(diào)控方法及其應(yīng)用。包括以下步驟:獲得改良土中植物根系的持水特征曲線,得到根系枯萎值對(duì)應(yīng)的吸力;獲得改良土的持水特征曲線,得到土壤殘余吸力;若土壤殘余吸力高于根系枯萎值對(duì)應(yīng)的吸力,則存在反...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多維度績(jī)效的資源動(dòng)態(tài)配置方法,涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)資源配置目標(biāo)進(jìn)行供應(yīng)源、控制源、配置資源目標(biāo)多端影響因子解析;基于多端?多維度因子庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性挖掘,建立因子交互關(guān)系網(wǎng);構(gòu)建配置識(shí)別通路;獲得目標(biāo)資源、控...
          • 本發(fā)明涉及電力工程管控技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了電力工程建設(shè)項(xiàng)目全過(guò)程管控系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括工程參數(shù)監(jiān)測(cè)模塊、風(fēng)險(xiǎn)分析模塊、進(jìn)度控制模塊、質(zhì)量評(píng)估模塊、預(yù)警輸出模塊和后臺(tái)監(jiān)管端。工程參數(shù)監(jiān)測(cè)模塊通過(guò)傳感器陣列采集多維度實(shí)時(shí)參數(shù)并發(fā)送至風(fēng)險(xiǎn)分析模塊和后臺(tái)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的煙田土壤酸化預(yù)警治理系統(tǒng),本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,包括:物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò),部署于煙田區(qū)域,用于實(shí)時(shí)采集土壤pH值、溫度、濕度及鈣鎂離子濃度數(shù)據(jù)。該基于物聯(lián)網(wǎng)的煙田土壤酸化預(yù)警治理系統(tǒng),通過(guò)動(dòng)態(tài)融合煙草生...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N農(nóng)村生活污水減污降碳智能管理方法及系統(tǒng)。其中,該方法采集污水流速、COD濃度、氨氮含量數(shù)據(jù)及用戶(hù)用水時(shí)間、清潔劑用量,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)。將流速與COD加權(quán)生成污染負(fù)荷評(píng)估值,結(jié)合氨氮與清潔劑數(shù)據(jù)計(jì)算有機(jī)物污染影響值。在生物處理裝置中...
          • 本發(fā)明涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大語(yǔ)言模型的中央空調(diào)冷水機(jī)組的冷機(jī)負(fù)荷優(yōu)化算法,包括以下步驟:通過(guò)詞向量解析調(diào)度請(qǐng)求提取冷負(fù)荷詞項(xiàng),計(jì)算偏移序列并滑窗識(shí)別負(fù)荷切換點(diǎn)劃分調(diào)控階段,基于TF?IDF篩選設(shè)備動(dòng)作生成調(diào)控指令,依存句法提...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了牽引式環(huán)保流態(tài)固化土基坑回填施工優(yōu)化控制方法及系統(tǒng),具體涉及地下工程建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在牽引輸送過(guò)程中采集稠度時(shí)間曲線和厚度變動(dòng)軌跡;分析稠度梯度與厚度波動(dòng)指標(biāo),超出預(yù)設(shè)閾值則進(jìn)入分析階段;構(gòu)建流態(tài)均質(zhì)指數(shù)與回填均勻指數(shù);將兩...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:首先獲取用戶(hù)提出的目標(biāo)問(wèn)題;對(duì)目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行語(yǔ)義分析,確定目標(biāo)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域和目標(biāo)問(wèn)題的語(yǔ)義特征信息;然后基于目標(biāo)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域和語(yǔ)義特征信息,確定目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄層應(yīng)力預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:以硅片作為電鑄基底,電鑄基底的一面拋光,另一面設(shè)置導(dǎo)電層;配置電鑄槽、準(zhǔn)直光源和波前傳感器,調(diào)整準(zhǔn)直光源、波前傳感器與電鑄槽的相對(duì)位置,使準(zhǔn)直光源的光束經(jīng)硅片的拋光面...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種器件擺放順序管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電路板設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,本申請(qǐng)通過(guò)選擇需要檢查的同種或同類(lèi)器件中的任一個(gè),自動(dòng)確定組件內(nèi)所有的同種或同類(lèi)器件,進(jìn)而自動(dòng)篩查出各器件引腳上可判斷出器件序號(hào)的信號(hào),并記錄其數(shù)字位信...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種斯特林用圓筒型直線電機(jī)的密閉空間溫升評(píng)估方法及裝置,方法包括:搭建電機(jī)模型;根據(jù)電機(jī)模型得到密閉空間的流體域模型;根據(jù)流體域模型進(jìn)行CFD仿真得到對(duì)流散熱系數(shù);獲取熱源部件的損耗和熱生成率;根據(jù)電機(jī)模型、流體域模型及損耗和熱...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)流層延遲映射模型構(gòu)建方法與系統(tǒng)。該方法包括:獲取氣象再分析資料;基于氣象再分析資料計(jì)算全球站點(diǎn)或格網(wǎng)處的ZTD,以及不同方位角和高度角處的STD;基于ZTD和STD,構(gòu)建ZTD到斜路徑延遲的非對(duì)稱(chēng)映射關(guān)系;基于氣...
          • 本發(fā)明屬于石油和天然氣鉆井工程技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于遺傳算法與管柱力學(xué)的井眼摩擦系數(shù)分段反演方法,采集施工井指定數(shù)據(jù),將待預(yù)測(cè)施工井的井眼劃分為固定長(zhǎng)度的井段并定義其深度范圍,同時(shí)設(shè)定摩擦系數(shù)的全局搜索范圍,初始化遺傳算法的種群大小、最大迭...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多物理場(chǎng)耦合的新能源汽車(chē)減速器效率優(yōu)化系統(tǒng),屬于新能源汽車(chē)技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)?熱?流體多物理場(chǎng)強(qiáng)耦合仿真模型:首先,結(jié)構(gòu)?熱子模型基于有限元法計(jì)算齒輪嚙合的摩擦生熱;然后,該熱源被輸入至熱?流體子模型以計(jì)算整機(jī)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于部件協(xié)同預(yù)測(cè)的渦輪原動(dòng)機(jī)整機(jī)快速高精度預(yù)測(cè)方法,涉及燃?xì)廨啓C(jī)性能分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:將渦輪原動(dòng)機(jī)整機(jī)劃分為多個(gè)部件,計(jì)算獲得部件進(jìn)出口邊界數(shù)據(jù)集、各部件流場(chǎng)數(shù)據(jù)集和部件邊界匹配數(shù)據(jù)集,構(gòu)建部件邊界條件預(yù)測(cè)模型、各部件流場(chǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字孿生的軸向柱塞泵批量化生產(chǎn)工藝優(yōu)化系統(tǒng),屬于數(shù)字孿生領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲得多個(gè)傳感數(shù)據(jù)集;模型構(gòu)建模塊,用于構(gòu)建統(tǒng)計(jì)子模型;孿生集成模塊,用于構(gòu)建目標(biāo)軸向柱塞泵的數(shù)字孿生模型;仿真執(zhí)行模塊,用于對(duì)目標(biāo)軸向柱塞...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全過(guò)程仿生果實(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的非結(jié)構(gòu)場(chǎng)景水果采摘方法。方法包括:構(gòu)建具有多層感知結(jié)構(gòu)的仿生果實(shí),其外層結(jié)構(gòu)用于力感知及仿真真實(shí)水果的顏色;然后通過(guò)采摘機(jī)器人的末端執(zhí)行器識(shí)別抓取并采摘呈現(xiàn)真實(shí)水果成熟顏色的仿生果實(shí),同時(shí)仿生果實(shí)...
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