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  • 本發(fā)明是一種用于寒地新能源系統(tǒng)的電熱氫多能流協(xié)同管理系統(tǒng)及方法。本發(fā)明涉及多能流系統(tǒng)能源供給優(yōu)化領(lǐng)域，本發(fā)明通過對(duì)電、熱、氫等各種能源進(jìn)行耦合，明確電熱氫多能流在轉(zhuǎn)化、輸運(yùn)與儲(chǔ)存過程中的耦合規(guī)律，實(shí)現(xiàn)不同品位能源的梯級(jí)利用，充分發(fā)揮多能流間...
  • 本發(fā)明公開一種嵌入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)化碼頭進(jìn)口集裝箱箱位分配方法。該方法包括：首先，對(duì)于提箱區(qū)，基于當(dāng)批集裝箱的總處理時(shí)間和未來(lái)所有集裝箱的翻箱總時(shí)間，建立目標(biāo)函數(shù)；然后，對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行魯棒對(duì)等轉(zhuǎn)換，將不確定性模型轉(zhuǎn)化為確定性模型，...
  • 本發(fā)明涉及資源規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于消防車的消防空間規(guī)劃管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于安裝在消防車上的傳感器，收集消防車輛的位置、速度和水量數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)消防站當(dāng)前的響應(yīng)時(shí)間。本發(fā)明中，通過安裝在消防車上的傳感器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)消防車輛...
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的停車訂單分析方法和系統(tǒng)，涉及停車訂單分析技術(shù)領(lǐng)域，具體包括以下步驟：對(duì)生成的各條離場(chǎng)路徑的路徑負(fù)載指數(shù)和路徑?jīng)_突風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)構(gòu)建負(fù)載沖突模型，生成各條離場(chǎng)路徑的負(fù)載沖突系數(shù)，并在生成后進(jìn)行分析，判斷停車場(chǎng)的離場(chǎng)路徑負(fù)載分...
  • 本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的雪崩災(zāi)害對(duì)道路影響的評(píng)估方法及裝置，涉及災(zāi)害應(yīng)對(duì)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域的雪崩歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)雪崩前積雪體地形參數(shù)、雪崩前積雪體物理學(xué)參數(shù)建立雪崩災(zāi)害影響預(yù)測(cè)模型；根據(jù)雪崩災(zāi)害影響特征、道路定位數(shù)據(jù)以及雪...
  • 本發(fā)明提供一種森林資源長(zhǎng)期固定監(jiān)測(cè)樣地抽樣和建設(shè)方法。所述森林資源長(zhǎng)期固定監(jiān)測(cè)樣地抽樣方法包括以下步驟：步驟A1：以區(qū)域地圖和邊界，結(jié)合現(xiàn)有的森林群落分布資料，制成區(qū)域尺度上的植被分布圖；步驟A2：根據(jù)監(jiān)測(cè)樣地布設(shè)的數(shù)量和密度需要，將區(qū)域地...
  • 本發(fā)明公開了一種基于等值權(quán)重的氣候舒適度改進(jìn)方法，涉及氣候舒適度的技術(shù)領(lǐng)域，一種基于等值權(quán)重的氣候舒適度改進(jìn)方法,包括以下步驟：確認(rèn)影響因子并分類、影響因子的初步處理、影響因子的分區(qū)統(tǒng)計(jì)與分級(jí)及基于等值權(quán)重的改進(jìn)氣候舒適度指數(shù)計(jì)算。本申請(qǐng)?jiān)?..
  • 本發(fā)明公開一種基于流域生態(tài)安全復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)修復(fù)量化方法，包括：S1:獲取目標(biāo)區(qū)域多時(shí)序的流域多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)；S2:以網(wǎng)格作為評(píng)價(jià)單元，建立流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)價(jià)體系，得到生態(tài)安全功能時(shí)空變化特征；S3:分析流域生態(tài)用地規(guī)模時(shí)空變化特征...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于圖論關(guān)聯(lián)分析的房屋質(zhì)量問題檢測(cè)方法及系統(tǒng)，具有優(yōu)點(diǎn)：建立了關(guān)聯(lián)圖模型，通過整合施工過程、材料和維護(hù)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)，提供了因素間的相互關(guān)系圖，提升了對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別，能實(shí)時(shí)調(diào)整節(jié)點(diǎn)權(quán)重和邊關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，確保對(duì)質(zhì)量進(jìn)行...
  • 本發(fā)明公開了一種零售柜庫(kù)存路徑?jīng)Q策優(yōu)化方法及設(shè)備，包括如下步驟：(1)建立零售柜的庫(kù)存路徑優(yōu)化模型，所述庫(kù)存路徑優(yōu)化模型以當(dāng)前計(jì)劃期的庫(kù)存成本、缺貨成本和車輛路徑成本之和最低為目標(biāo)函數(shù)，以補(bǔ)貨約束、最大庫(kù)存水平約束、車輛容量約束、零售柜流平...
  • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法及系統(tǒng)，根據(jù)農(nóng)事操作記錄、氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及農(nóng)產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集并篩選出與農(nóng)藥殘留量相關(guān)性的關(guān)鍵特征，形成優(yōu)化后的特征子集；基于優(yōu)化后的特征...
  • 本發(fā)明涉及一種耦合多要素特征的考古遺址預(yù)測(cè)方法及裝置，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，該耦合多要素特征的考古遺址預(yù)測(cè)方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的地理要素?cái)?shù)據(jù)和遙感影像數(shù)據(jù)，所述地理要素?cái)?shù)據(jù)包括DEM、土地利用類型和河流水系數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的地理要...
  • 本發(fā)明涉及危險(xiǎn)品擴(kuò)散預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種危化品裝卸泄漏擴(kuò)散區(qū)域智能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將危險(xiǎn)品泄露擴(kuò)散數(shù)據(jù)庫(kù)中的危險(xiǎn)品擴(kuò)散數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并劃分為用于多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練集和用于多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的測(cè)試集；基于所述...
  • 本發(fā)明提供一種多專家混合模型的決策方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括以下步驟：構(gòu)建多個(gè)參數(shù)可學(xué)習(xí)的專家模型；構(gòu)建一個(gè)參數(shù)可學(xué)習(xí)的全局模型；獲取多模態(tài)任務(wù)數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練各個(gè)專家模型和全局模型，得到全局模型和各個(gè)...
  • 一種基于多智能體辯論的環(huán)境空間關(guān)系推理方法、介質(zhì)、設(shè)備，屬于大模型推理技術(shù)領(lǐng)域。所述環(huán)境空間關(guān)系推理方法包括：接收外部指令信息；基于外部指令信息，控制多個(gè)智能體獨(dú)立進(jìn)行分析，輸出各自的任務(wù)規(guī)劃結(jié)果一；其中，所述多個(gè)智能體由具有不同系統(tǒng)提示詞...
  • 本發(fā)明涉及基于超網(wǎng)絡(luò)的平衡聯(lián)邦學(xué)習(xí)個(gè)性化與泛化方法與系統(tǒng)，包括：在訓(xùn)練階段，靈活切換個(gè)性化與泛化階段，通過聚合嵌入向量生成泛化模型，提升模型整體的泛化性能；同時(shí)，使用客戶端嵌入向量生成個(gè)性化模型，增強(qiáng)模型在特定數(shù)據(jù)分布下的表現(xiàn)。在推理階段，...
  • 本發(fā)明公開了一種面向時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的通用決策架構(gòu)及方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法適應(yīng)對(duì)抗環(huán)境中的實(shí)時(shí)變化、不能在網(wǎng)絡(luò)斷連情況下下級(jí)自主產(chǎn)生與上級(jí)一致的任務(wù)的問題。其實(shí)現(xiàn)方案是：指揮中心將環(huán)境狀態(tài)作為輸入，同時(shí)在整體對(duì)抗目標(biāo)約束下生成子任務(wù)；指揮中心使...
  • 本申請(qǐng)涉及分?jǐn)?shù)階微積分和偏微分方程求解領(lǐng)域，公開了一種新型分?jǐn)?shù)階子方程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析求解器，包括以下步驟：通過構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將其公式代入分?jǐn)?shù)階偏微分方程，并利用滿足鏈?zhǔn)椒▌t的Jumarie修正Riemann?Liouville分?jǐn)?shù)階...
  • 本發(fā)明公開了一種基于CNN?Transformer的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法，包括：使用箱線圖代碼檢測(cè)原始風(fēng)電數(shù)據(jù)中的異常值，并使用樣條插值法對(duì)異常值進(jìn)行處理，得到預(yù)處理的風(fēng)電數(shù)據(jù)集；構(gòu)建包括兩個(gè)編碼器和一個(gè)解碼層的混合模型；兩個(gè)編碼器分別為C...
  • 本發(fā)明提供一種物理可實(shí)現(xiàn)的相機(jī)污染對(duì)抗補(bǔ)丁生成方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：初始化相機(jī)污染補(bǔ)丁的參數(shù)；將訓(xùn)練集中的干凈圖片與相機(jī)污染補(bǔ)丁疊加，構(gòu)成對(duì)抗樣本；對(duì)抗樣本與干凈圖片一起饋送給基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)器，檢測(cè)器輸出檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)檢...
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