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          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)異常管理系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及企業(yè)數(shù)據(jù)采集以及處理技術(shù)領(lǐng)域,通過提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析模型能夠?qū)崿F(xiàn)采集生產(chǎn)消耗數(shù)據(jù)與碳排放數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)異常分析單元,能夠?qū)笃诘纳a(chǎn)計(jì)劃是否會(huì)出現(xiàn)生產(chǎn)異,超過企業(yè)...
          • 本發(fā)明屬于量子通信技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于光學(xué)腔高效噪聲抑制的時(shí)間多模量子記憶裝置,包括:冷原子系統(tǒng),環(huán)形腔,m束寫光、m束讀光、寫采集模塊和讀采集模塊;m束寫光用于沿不同的方向射向冷原子系綜,使其產(chǎn)生不同時(shí)間模式的Stokes光子并產(chǎn)生自...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N線性注意力圖像生成模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括確定基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集;對(duì)線性注意力模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至得到完成訓(xùn)練的線性注意力模型,且訓(xùn)練中對(duì)每層的圖像標(biāo)記進(jìn)行注意力計(jì)算時(shí),先沿右方向掃描一半通道...
          • 本發(fā)明提供了一種面向模擬訓(xùn)練的信息生產(chǎn)信息處理設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)處理、信息融合、信息分析、編目管理、信息整編和信息校審與發(fā)布模塊。處理流程為根據(jù)態(tài)勢(shì)感知設(shè)備獲取到的裝備探測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,融合處理,信息分析,編目管...
          • 本發(fā)明公開了一種基于等幾何分析的求解器誤差控制開發(fā)方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算力學(xué)及數(shù)值分析技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)等幾何分析建立NURBS基函數(shù),并進(jìn)行網(wǎng)格劃分,生成初始網(wǎng)格數(shù)據(jù),采用Zienkiewicz?Zhu方法計(jì)算各網(wǎng)格單元的應(yīng)力誤差指標(biāo),生成...
          • 本發(fā)明涉及汽車制造技術(shù)領(lǐng)域,公開一種汽車片式高壓連接器的熱分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備,包括:獲取汽車片式高壓連接器中各個(gè)零件的本體材料的物理參數(shù)、最大載荷電流、最高工作溫度,構(gòu)建汽車片式高壓連接器的三維模型,汽車片式高壓連接器的三維模型包括...
          • 本發(fā)明提供了一種沿空留巷巷旁充填體數(shù)值模擬等效建模支護(hù)設(shè)計(jì)方法,屬于沿空留巷巷旁支護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)方案為:包括如下步驟:S1,充填材料力學(xué)試驗(yàn);S2,充填材料模擬力學(xué)參數(shù)標(biāo)定;S3,錨桿錨固性能室內(nèi)試驗(yàn);S4,錨固界面粘結(jié)接觸參數(shù)標(biāo)定;S...
          • 本發(fā)明公開了一種球盤油膜電阻的顯式解法,該顯式解法將軸承的單個(gè)滾子與軸承圈等效為球?盤接觸模型,基于球?盤接觸模型建立電阻求解公式,并將接觸區(qū)分為潤滑區(qū)、變形區(qū)和擊穿區(qū);該顯式解法包括以下步驟:球?盤之間電勢(shì)求解、潤滑區(qū)電阻求解、潤滑區(qū)電阻...
          • 本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星在軌的高能質(zhì)子輻射環(huán)境數(shù)據(jù)處理與建模方法,涉及衛(wèi)星與航天器空間輻射環(huán)境探測(cè)領(lǐng)域,選取衛(wèi)星在軌觀測(cè)探測(cè)的質(zhì)子通量數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù),從原始數(shù)據(jù)中篩選出數(shù)據(jù);對(duì)篩選后的數(shù)據(jù)采用DBSCAN聚類算法,得到多個(gè)空間聚集區(qū),從多個(gè)空...
          • 本發(fā)明公開了一種接觸網(wǎng)多源多維數(shù)據(jù)特征提取與處理方法,涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:構(gòu)建包括接觸網(wǎng)的圖像數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)幾何數(shù)據(jù)和缺陷文本數(shù)據(jù)的接觸網(wǎng)數(shù)據(jù)集;分別利用圖像特征提取模型、動(dòng)態(tài)幾何特征提取模型和缺陷文本特征提取模型,提取圖像數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)適用于知識(shí)圖譜的技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜的抗噪聲實(shí)體對(duì)齊方法。該方法包括:獲取多個(gè)偽標(biāo)簽;基于每個(gè)偽標(biāo)簽的實(shí)體對(duì)的實(shí)體特征確定實(shí)體對(duì)的相似性,若實(shí)體對(duì)的相似性大于第一預(yù)設(shè)閾值,則將實(shí)體對(duì)對(duì)應(yīng)的偽標(biāo)簽作為干凈標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏數(shù)據(jù)高效處理方法,包括:步驟1,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于雙線性整合的新型脈沖神經(jīng)元架構(gòu);步驟2,基于所述脈沖神經(jīng)元模型構(gòu)建新型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);步驟3,準(zhǔn)備訓(xùn)練集和驗(yàn)證集數(shù)據(jù);步驟4,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;步驟5...
          • 本發(fā)明一種基于單因素測(cè)試的助卷輥壽命預(yù)測(cè)方法通過利用現(xiàn)有單因素測(cè)量數(shù)據(jù)與助卷輥壽命構(gòu)建數(shù)據(jù)集和初始特征池,并通過單獨(dú)測(cè)量涂層厚度、硬度、孔隙率、結(jié)合強(qiáng)度、摩擦系數(shù)、磨損量、腐蝕電位、電流密度、彈性模量、屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度、熱導(dǎo)率等單測(cè)量值來...
          • 本發(fā)明提供了一種基于BTA融合模型的科技項(xiàng)目管理方法,包括:對(duì)科技項(xiàng)目申報(bào)書進(jìn)行預(yù)處理,并通過識(shí)別規(guī)則對(duì)科技項(xiàng)目申報(bào)書的內(nèi)容進(jìn)行提取,獲得科技項(xiàng)目申報(bào)書中的各類項(xiàng)目信息;通過預(yù)先創(chuàng)建的BTA融合模型識(shí)別所述科技項(xiàng)目申報(bào)書中的項(xiàng)目信息的創(chuàng)新要...
          • 本發(fā)明涉及多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法、導(dǎo)航方法、定位方法,針對(duì)現(xiàn)有方法的問題提出在不依賴傳統(tǒng)的語義二維柵格地圖的情況下,解決機(jī)器人在長時(shí)間建圖過程中,基于預(yù)訓(xùn)練的視覺語言模型有效感知環(huán)境中隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化以及細(xì)粒度的環(huán)境特征并構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫,...
          • 本發(fā)明提供一種目標(biāo)導(dǎo)向的多源異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與方法,包括:數(shù)據(jù)集成層,源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)化、映射和清洗;目標(biāo)導(dǎo)向?qū)樱鶕?jù)生產(chǎn)線的運(yùn)行目標(biāo),對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合;數(shù)據(jù)治理層,通過數(shù)據(jù)清洗、去重和一致性檢查;數(shù)據(jù)安全管理通過加密、認(rèn)證和權(quán)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種測(cè)試用例生成方法,包括:獲取基礎(chǔ)用例,基礎(chǔ)用例為采用自然語言描述的用例;基于步驟轉(zhuǎn)化模型,將基礎(chǔ)用例轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的多個(gè)執(zhí)行步驟;將標(biāo)準(zhǔn)的多個(gè)執(zhí)行步驟傳輸至文本理解模型,得到執(zhí)行搜索條件;基于執(zhí)行搜索條件在預(yù)設(shè)知識(shí)庫中搜索...
          • 本發(fā)明提供一種算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度方法和系統(tǒng),所述方法包括:基于馬爾可夫決策過程表征算力網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)調(diào)度問題,并確定各個(gè)時(shí)隙的狀態(tài)、動(dòng)作和調(diào)度獎(jiǎng)勵(lì);基于各個(gè)時(shí)隙的狀態(tài)將各個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的調(diào)度獎(jiǎng)勵(lì)最大時(shí)的各個(gè)候選調(diào)度方案作為各個(gè)目標(biāo)調(diào)度方案,以根據(jù)所...
          • 本發(fā)明提供一種端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng)。該端到端調(diào)度指令保證系統(tǒng),包括,調(diào)度指令生成模塊,用于基于任務(wù)需求、資源狀態(tài)、歷史數(shù)據(jù)以及動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)生成調(diào)度指令,指令傳輸模塊,用于通過高效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議將調(diào)度指令傳遞至目標(biāo)執(zhí)行節(jié)點(diǎn),指令執(zhí)行反饋模塊,用于...
          • 本發(fā)明提供一種安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動(dòng)化方法。該安全優(yōu)先調(diào)度執(zhí)行自動(dòng)化方法,包括,a.提供一個(gè)多層次的硬件架構(gòu),所述硬件架構(gòu)包括調(diào)度中心服務(wù)器、現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備執(zhí)行端、異常檢測(cè)模塊、調(diào)度指令生成模塊和數(shù)據(jù)采集模塊,b.設(shè)計(jì)基于云計(jì)算平臺(tái)的調(diào)度執(zhí)行軟件,...
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