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          • 本申請涉及質量檢測技術領域,尤其涉及一種絕緣電纜生產質量檢測方法及系統,方法包括:依據多種生產設備的生產參數序列構建多個實時參數特征;將多個實時特征輸入孤立森林中的孤立樹,依據各孤立樹歸一化的預設權重對輸出的異常值進行加權,得到綜合異常值;...
          • 本發(fā)明公開了基于源網荷儲的多能互補智慧能源的能量管理系統,涉及能源調度管理技術領域,包括智能感知單元、智能控制單元和數據管理單元;本發(fā)明通過智能感知單元獲取能量來源系統和園區(qū)以及企業(yè)內部各種能源控制系統的能源供應數據,并實時采集能源介質生產...
          • 本發(fā)明涉及風險防控技術領域,具體為一種電力工程施工現場安全管理方法及系統,包括以下步驟,基于施工人員定位與作業(yè)路徑,分析其與高壓電纜敷設點的空間關系,篩選并調整路徑節(jié)點,判別駐留異常人員分布,結合區(qū)域人員密度及氣象變化,動態(tài)評估工況風險水平...
          • 本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動汽車城際拼車任務中的充電調度方法及裝置,涉及城際電動網約車充電調度技術領域,通過實時獲取城際往返城市間的乘客拼車需求、車輛狀態(tài)與充電站資源數據,構建雙層優(yōu)化模型:上層以最小化車輛充電成本為目...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环NRPA機器人集群協同管理方法及系統,涉及RPA機器人管理的技術領域,所述方法包括:是否存在任務執(zhí)行請求,存在則解析生成目標任務并執(zhí)行任務判斷的步驟,不存在則間隔預設時長后重新判定;若目標任務含多個子任務,則為子任務添加標簽并...
          • 本發(fā)明公開了基于適宜性評價的海洋立體空間高潛力區(qū)識別布局方法,涉及海洋空間規(guī)劃管理技術領域,收集海域自然、社會、生態(tài)數據及歷史立體確權項目案例,進行預處理構建海域立體空間基礎數據庫;基于圖神經網絡分析歷史立體確權案例,構建用海活動?空間層關...
          • 本發(fā)明公開了一種土壤結構智能改良方法及系統,具體涉及土壤結構改良技術領域;是通過采集目標耕地區(qū)域的原始土壤樣本數據構建基礎數據集,經過標準化與歸一化處理后,采用多維特征映射模型重構土壤結構狀態(tài)圖譜;并通過結構模式識別提取影響耕作性能的關鍵結...
          • 本發(fā)明涉及灌溉用水技術領域,公開了一種基于動態(tài)數據管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統,該方法包括:收集灌區(qū)工程及監(jiān)測站點基礎數據、灌區(qū)監(jiān)測站點數據、接入灌區(qū)內各分水口水量監(jiān)測數據、集成渠系及地塊地理信息拓撲數據,構建數字化檔案庫;根據數字化檔案庫...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動態(tài)優(yōu)化的控制管理方法,包括:確定虛擬電廠的管理范圍,根據決策變量和連接節(jié)點,構建局部成本和收益函數、協同成本函數;將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元,構建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標函數;利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
          • 本申請實施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構建方法,方法包括:通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間;在多模態(tài)特征空間中,根據自注意力機制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內注意力權重,根據交叉注意力機制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
          • 本申請實施例提供一種基于聯邦學習的多模態(tài)通專模型協同訓練方法,通過接收待檢索數據,提取待檢索數據的數據特征,并基于數據特征建立多模態(tài)數據索引;基于多模態(tài)數據索引,通過注意力機制處理數據特征,并得到融合數據特征;將融合數據特征輸入至檢索通用模...
          • 本申請實施例提供?一種基于增量學習的多模態(tài)通專模型自演進方法及系統,通過接收當前目標任務和當前目標任務對應的多模態(tài)數據,確定對應的已訓練的目標通專模型;提取多模態(tài)數據的數據特征,得到多模態(tài)數據特征,通過目標專用模型處理多模態(tài)數據特征和多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強型地熱系統熱流固化多場耦合建模方法,屬于油氣田開采技術領域,包括生成兩組隨機數作為裂縫中心位置,并根據裂縫中心位置、跡長以及方向確定隨機裂縫端點坐標,根據確定的隨機裂縫端點坐標形成初始光滑裂縫網格;根據所述初始光滑裂...
          • 本發(fā)明公開了一種基于氣泡注意力機制的管道內多相流壓力特征預測方法,屬于氣液多相流壓力預測技術領域。本發(fā)明的預測方法包括步驟:獲取若干壓力時間序列數據并劃分為訓練集、測試集;將壓力時間序列數據分解為低波動、高波動序列;建立由低波動序列ARIM...
          • 本發(fā)明公開了一種真空密封泄漏率預測方法、裝置、設備及介質,所述方法包括:根據法蘭密封面的加工方式構建法蘭密封面的三維微觀形貌模型;基于三維微觀形貌模型建立不同接觸狀態(tài)下密封接觸界面間的泄漏微通道并分析通道特性,確定不同接觸狀態(tài)的泄漏微通道中...
          • 本發(fā)明涉及復合體空間碎片的偏振度計算方法,具體涉及一種基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法,解決了現有偏振度計算方法真實性和準確性較差的技術問題。本發(fā)明提供的基于微面元pBRDF模型的復合體空間碎片偏振度計算方法針對復合體...
          • 本發(fā)明涉及玻璃瓶生產技術領域,尤其涉及一種輕量化玻璃瓶生產數字化模具的三維仿真設計方法及系統。所述方法包括以下步驟:對玻璃瓶模具構建數字化模具幾何模型;根據數字化模具幾何模型識別氣泡逸出優(yōu)先路徑,構建玻璃瓶數字化仿真模型;基于玻璃瓶數字化仿...
          • 本發(fā)明屬于數據建模與隨機模擬相關技術領域,并公開了一種基于貪心學習高斯混合模型的時序數據隨機模擬方法。該方法包括下列步驟:S1構建包含K個高斯分量的高斯混合模型并初始化所述高斯分量的參數集;S2將二維向量劃分為與高斯分量一一對...
          • 本發(fā)明涉及船舶制造智能化管理技術領域,具體涉及一種船舶管路設計出圖階段管理的方法及系統,通過獲取并結構化處理生產日程與工藝規(guī)范數據,構建標準化輸入集,利用多目標優(yōu)化引擎進行沖突消解、進度與成本優(yōu)化,并結合四維模型、語義驗證及動態(tài)調度生成初步...
          • 本發(fā)明提供了一種目標語言模型安全評測方法及電子設備,可以應用于網絡空間安全技術領域。該方法包括:基于安全等級分類標準,對多個安全領域進行安全等級分類,得到分類結果;針對多個安全等級的每個安全等級,對至少一個安全領域進行測試題庫構建,得到測試...
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