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          • 本發(fā)明公開了一種時(shí)空碳排放預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取負(fù)荷歷史序列數(shù)據(jù);采用第一潮流分析算法進(jìn)行潮流計(jì)算,得到潮流計(jì)算結(jié)果;基于潮流計(jì)算結(jié)果,通過各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的功率傳輸進(jìn)行碳流分析,得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的碳排放系數(shù);構(gòu)建時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
          • 本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)嵌套式水文模型模塊智能組配方法、傳輸模塊、以及參數(shù)動(dòng)態(tài)庫,所述方法包括:構(gòu)建水文專用模型模塊庫,其中對(duì)每個(gè)模塊編寫水文時(shí)空兼容性描述文件,以及標(biāo)注流域特征標(biāo)簽,在接收流域模擬需求后通過水文拓?fù)浞治錾赡K連接圖;然后進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N高溫柵偏工況下GaN HEMT器件電離總劑量效應(yīng)的仿真方法,具體包括構(gòu)建GaN HEMT器件的二維模型,并對(duì)該二維模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分;構(gòu)建并校準(zhǔn)GaN HEMT器件的電學(xué)仿真模型;仿真高溫柵偏可靠性試驗(yàn);仿真高溫柵偏工況下Ga...
          • 本發(fā)明公開了一種基于整車狀態(tài)下的電子機(jī)械卡鉗夾緊力估算方法,屬于汽車EMB控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1在駕駛員踩下剎車時(shí),車輛中央域控ECU接收信息,車輛靜止則進(jìn)入步驟S2,如否則進(jìn)入步驟S3;S2 ECU通過有壓力傳感器的EMB的輸入值,估算...
          • 本發(fā)明公開了一種汽車內(nèi)飾包覆件制造方法及內(nèi)飾包覆件,屬于汽車內(nèi)飾技術(shù)領(lǐng)域,通過測(cè)量主體輪廓的曲率獲取曲率變化數(shù)據(jù),然后將曲率變化數(shù)據(jù)與第一閾值進(jìn)行對(duì)比,將曲率變化數(shù)據(jù)大于第一閾值的線段設(shè)為突變段,將曲率變化數(shù)據(jù)小于第一閾值的線段設(shè)為平緩段,...
          • 安卓惡意軟件的演化趨勢(shì)之一是惡意行為的多樣化。針對(duì)該問題,傳統(tǒng)的二元分類或基于家族的分類方法難以對(duì)這些行為進(jìn)行精細(xì)檢測(cè)。因此,采用多標(biāo)簽分類方法識(shí)別單個(gè)惡意軟件樣本中的惡意行為。本專利采用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略,基于專家標(biāo)注的數(shù)據(jù)集,為新數(shù)據(jù)集添加多...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供的巖性識(shí)別模型建立方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),對(duì)第一預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行處理,以得到第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),按照第二預(yù)設(shè)數(shù)量的巖性測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),建立初...
          • 本發(fā)明公開了電廠老化數(shù)據(jù)預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取實(shí)時(shí)的電廠數(shù)據(jù),對(duì)電廠數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到第一電廠數(shù)據(jù);利用第一電廠數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜;定義第一推理規(guī)則,利用推理引擎在知識(shí)圖譜上執(zhí)行第一推理規(guī)則,得到第一推理結(jié)果;獲取歷史故...
          • 本發(fā)明公開了一種海上風(fēng)電安全監(jiān)測(cè)信息動(dòng)態(tài)管理系統(tǒng),涉及海上風(fēng)電安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)處理單元、信息服務(wù)單元和管理預(yù)測(cè)單元。本發(fā)明中,通過數(shù)據(jù)處理模塊中的數(shù)據(jù)清洗模塊、數(shù)據(jù)集成模塊和數(shù)據(jù)融合模塊可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、集成和融合,經(jīng)過處理后可實(shí)...
          • 本發(fā)明公開了一種機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面空間相似性度量方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:步驟1,機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面滑行道表征:生成滑行道路段的向量表示和路段間的概率分布;步驟2,機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面空間相似性度量:利用路段間的概率分布和滑行道路段向量表示的余弦相似度,分別對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面...
          • 本發(fā)明所提供的一種無人機(jī)影像檢索方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:生成訓(xùn)練樣本;對(duì)待訓(xùn)練的影像檢索模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練,得到經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索模型;獲取待檢索無人機(jī)影像集合,將待檢索無人機(jī)影像集合中的每個(gè)無人機(jī)影像依次輸入經(jīng)訓(xùn)練的影像檢索...
          • 本發(fā)明公開了一種可計(jì)算滑行道的形式化表征方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:步驟1,對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通滑行道系統(tǒng)和機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以構(gòu)建機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面交通滑行道編碼系統(tǒng),并生成帶編號(hào)的航空器滑行軌跡;步驟2,對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面滑行道進(jìn)行形式化表征,將復(fù)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于RISC?V內(nèi)核的通信芯片、數(shù)據(jù)傳輸方法以及相關(guān)設(shè)備,屬于通信控制技術(shù)領(lǐng)域。基于RISC?V內(nèi)核的通信芯片,包括:RISC?V內(nèi)核、緊耦合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、中央處理器、主存和多個(gè)接口,其中,RISC?V內(nèi)核、緊耦合數(shù)據(jù)存...
          • 本公開是關(guān)于一種壓力容器的協(xié)同液壓平衡方法、裝置及系統(tǒng)。其中,方法包括:獲取壓力容器內(nèi)的液氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);基于液氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)壓力容器的健康指數(shù)進(jìn)行評(píng)估,得到健康指數(shù);在健康指數(shù)不滿足預(yù)設(shè)條件的情況下,確定液位高度與氣體壓力的比值,得到液氣比值;...
          • 本發(fā)明公開了一種控制方法、控制系統(tǒng)及飼料生產(chǎn)線,所述控制方法包括:獲取輸入控制系統(tǒng)的下料參數(shù),所述下料參數(shù)包括每個(gè)儲(chǔ)料斗的目標(biāo)下料總值;獲取由稱重傳感器采集儲(chǔ)料斗的初始重量G;獲取由稱重傳感器實(shí)時(shí)采集儲(chǔ)料斗的實(shí)時(shí)重量...
          • 本發(fā)明提供一種高溫環(huán)境下硅基新材料設(shè)備裂紋擴(kuò)展在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及裂紋檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過布置應(yīng)力傳感器采集應(yīng)力分布數(shù)據(jù),利用注意力機(jī)制深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成應(yīng)力場(chǎng)分布圖,基于區(qū)域生長(zhǎng)算法識(shí)別應(yīng)力集中區(qū)域,當(dāng)應(yīng)力值超過預(yù)設(shè)閾值時(shí),獲取...
          • 本發(fā)明公開了中空平移門組裝的輸送檢測(cè)一體化加工設(shè)備,涉及檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括輸送結(jié)構(gòu)和空平移門,所述空平移門頂部和底部均設(shè)置有檢測(cè)結(jié)構(gòu),所述檢測(cè)結(jié)構(gòu)包括固定板四、固定板四朝向空平移門一側(cè)設(shè)置的運(yùn)動(dòng)箱、運(yùn)動(dòng)箱上設(shè)置的氣壓檢測(cè)組件、運(yùn)動(dòng)箱內(nèi)部安裝...
          • 本發(fā)明提供一種基于多輔助任務(wù)擴(kuò)散策略的機(jī)器人視覺導(dǎo)航方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,所述方法通過將當(dāng)前觀測(cè)圖像和隨機(jī)高斯噪聲輸入訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型,獲取訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型輸出的預(yù)測(cè)動(dòng)作序列數(shù)據(jù);然后基于預(yù)測(cè)動(dòng)作序列數(shù)據(jù),獲取對(duì)機(jī)器人的移動(dòng)控制...
          • 本發(fā)明涉及火電廠熱工控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種對(duì)沖燃燒鍋爐偏燒態(tài)勢(shì)感知及主動(dòng)控制方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)鍋爐第一預(yù)測(cè)溫度;預(yù)設(shè)第一判斷邏輯,根據(jù)第一預(yù)測(cè)溫度以及第一判斷邏輯生成目標(biāo)鍋爐第二感知信號(hào);預(yù)設(shè)第二判斷邏輯,根據(jù)第二感知信號(hào)結(jié)合...
          • 本發(fā)明公開了一種風(fēng)電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:收集風(fēng)電機(jī)組的噪聲數(shù)據(jù);對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行故障類型分類;對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的噪聲數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集及測(cè)試集;基于LSTM構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組異常振動(dòng)噪聲識(shí)別模型并根據(jù)訓(xùn)練集進(jìn)行...
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