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  • 本發(fā)明提供一種終端軟件違規(guī)事件檢測方法，確定與電力監(jiān)控系統(tǒng)連接的終端軟件，并獲取終端軟件的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；基于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)判斷終端軟件是否存在違規(guī)操作，并將存在違規(guī)操作的終端軟件輸出為違規(guī)終端軟件；評(píng)估與違規(guī)終端軟件關(guān)聯(lián)度較高的相關(guān)終端軟件，獲取相關(guān)...
  • 本申請公開了一種智能展廳控制方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請通過第一接口獲取控制組件數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)通信協(xié)議，生成后端代碼；其中，控制組件數(shù)據(jù)為前端設(shè)備響應(yīng)用戶對可視化編輯器的操作而生成；通過第二接口獲取前端設(shè)備發(fā)送的前端代碼，將前端...
  • 本申請實(shí)施例提供了一種文件系統(tǒng)中元數(shù)據(jù)的獲取方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，根據(jù)文件系統(tǒng)中多個(gè)文件的文件路徑，構(gòu)建文件系統(tǒng)對應(yīng)的元數(shù)據(jù)索引節(jié)點(diǎn)；解析目標(biāo)文件的文件路徑，得到具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)路徑段；目標(biāo)路徑段包括位于最后一個(gè)層級(jí)的終止路徑段；根...
  • 本申請實(shí)施例適用于區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種針對區(qū)塊鏈的意圖處理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述方法應(yīng)用于計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備接入?yún)^(qū)塊鏈中，所述方法包括：當(dāng)接收到針對區(qū)塊鏈的用戶交互信息時(shí)，解析所述用戶交互信息獲得對應(yīng)的用戶意圖；對所述用...
  • 本公開提供了一種基于大型語言模型的文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取用戶輸入的目標(biāo)問題文本；從預(yù)先構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集中檢索到與目標(biāo)問題文本相關(guān)的至少一個(gè)文本段落；根據(jù)規(guī)劃提示模板、目標(biāo)問題文本和相關(guān)文本段落，...
  • 本發(fā)明公開一種工業(yè)設(shè)備故障檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，通過利用預(yù)先構(gòu)建的投影矩陣將獲取的多源的待檢測運(yùn)行數(shù)據(jù)投射到同一子空間中，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的有效融合，在子空間中尋找與待檢測點(diǎn)最近的故障集合，以與待檢測點(diǎn)最近的故障集合對應(yīng)故障類型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)采集和分析方法，具體涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括智能化目標(biāo)數(shù)據(jù)、智能數(shù)據(jù)采集、控制器部署、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過智能化目標(biāo)數(shù)據(jù)的確定，實(shí)現(xiàn)了對管網(wǎng)系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集與分析；采用高精度傳感器...
  • 一種信號(hào)源二維軌跡追蹤與多源信號(hào)分離方法及系統(tǒng)，涉及安防檢測技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：構(gòu)建待測信號(hào)對應(yīng)的后向瑞利散射時(shí)空三維模型，并通過滑動(dòng)窗索引技術(shù)進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)分析，當(dāng)待測信號(hào)屬于移動(dòng)源時(shí)，根據(jù)時(shí)空分布特征追蹤各信號(hào)源的時(shí)空運(yùn)動(dòng)軌跡。當(dāng)待測...
  • 本發(fā)明公開一種加力燃燒室振蕩燃燒實(shí)時(shí)預(yù)警方法，該方法采用將傅里葉級(jí)數(shù)簡化后引入Kolmogorov?Arnold網(wǎng)絡(luò)(Kolmogorov?ArnoldNetworks，KAN)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出了Cosine Kolmogorov?Arno...
  • 本發(fā)明提供一種基于多級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)的用電負(fù)荷時(shí)間序列變化點(diǎn)預(yù)測方法，包含步驟：S1、采集多個(gè)歷史用電信息，從歷史用電信息中提取多個(gè)特征值，基于多個(gè)特征值生成與歷史用電信息對應(yīng)的訓(xùn)練向量；S2、通過訓(xùn)練向量訓(xùn)練用電負(fù)荷預(yù)測模型，用電負(fù)荷預(yù)測模型...
  • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的汽輪機(jī)通流部分性能診斷方法及系統(tǒng)，涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。及早發(fā)現(xiàn)汽輪機(jī)的性能劣化現(xiàn)象并完成原因追溯是目前的研究重點(diǎn)。本發(fā)明通過實(shí)時(shí)計(jì)算汽輪機(jī)通流部分的性能診斷參數(shù)與基準(zhǔn)值，判斷兩者的偏差是否超過設(shè)定閾值來進(jìn)行汽...
  • 本發(fā)明公開了一種縫控性致密儲(chǔ)層水平井壓裂后產(chǎn)能預(yù)測方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：步驟S01：獲取壓裂施工設(shè)計(jì)所需的地質(zhì)參數(shù)、裂縫網(wǎng)絡(luò)形態(tài)參數(shù)；步驟S02：建立樹狀多尺度裂縫幾何模型定量表征人工裂縫；步驟S03：確定壓后流體流動(dòng)狀態(tài)；步驟S...
  • 本發(fā)明公開了一種結(jié)構(gòu)中裂紋啟裂的約束因子計(jì)算方法，在不同溫度T下結(jié)構(gòu)中不同尺寸裂紋發(fā)生啟裂的斷裂韌性值KJQ隨著裂紋尺寸a與結(jié)構(gòu)壁厚W比值a/W變化的分散數(shù)據(jù)、材料韌脆轉(zhuǎn)變溫度RTNDT基礎(chǔ)上，分...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)器人評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于最小場景的機(jī)器人評(píng)估方法，包括：定義最小場景環(huán)境參數(shù)，完成最小場景的搭建；設(shè)定所述最小場景下的評(píng)估指標(biāo)，在所述最小場景的基礎(chǔ)上對機(jī)器人進(jìn)行測試，獲取該最小場景所對應(yīng)評(píng)估指標(biāo)所需要相關(guān)的測試數(shù)據(jù)，并...
  • 本發(fā)明提供了一種基于環(huán)境損傷模型的腐蝕疲勞裂紋擴(kuò)展壽命預(yù)測方法，根據(jù)考慮最大應(yīng)力和塑性應(yīng)變的作用的疲勞損傷模型以及環(huán)境因子Cenv的影響，建立腐蝕疲勞損傷模型。利用低周疲勞試樣和緊湊拉伸試樣開展低周疲勞試驗(yàn)和腐蝕疲勞裂...
  • 本發(fā)明公開了一種計(jì)算環(huán)境疲勞修正因子轉(zhuǎn)換應(yīng)變率的方法，基于疲勞計(jì)算中瞬態(tài)組合的峰值應(yīng)力和谷值應(yīng)力，計(jì)算平均應(yīng)變率和應(yīng)變范圍，通過加權(quán)得到各組合下環(huán)境疲勞修正因子。其通過考慮應(yīng)力變化歷程中的峰值和谷值，能夠考慮結(jié)構(gòu)的應(yīng)力歷程對環(huán)境疲勞修正因子...
  • 本發(fā)明屬于應(yīng)力腐蝕開裂預(yù)測模擬技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于演化物質(zhì)傳輸模型與Irwin小范圍屈服理論的應(yīng)力分布模型的應(yīng)力腐蝕開裂全過程高效預(yù)測方法，包括以下步驟：完成前兩部分理論推導(dǎo)以及建模后設(shè)計(jì)基于該數(shù)學(xué)模型的MATLAB程序，并通過無量綱化的...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)弧度水文纜道吊箱及其水流流速精準(zhǔn)測量方法，涉及水文測量技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決當(dāng)前纜索因地形和重量因素而導(dǎo)致掛載感應(yīng)器在作業(yè)時(shí)出現(xiàn)深度偏差和角度偏差，進(jìn)而對測量結(jié)果的精確度產(chǎn)生不利影響的技術(shù)問題，包括用于水文數(shù)據(jù)傳輸和檢測姿...
  • 本發(fā)明公開了一種鋰電池SOC端云協(xié)同深度學(xué)習(xí)估計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及電池管控技術(shù)領(lǐng)域，包括：從云端獲取電池充電循環(huán)過程數(shù)據(jù)，利用反向安時(shí)積分方法校正SOC，并通過自動(dòng)標(biāo)簽化生成自監(jiān)督SOC估計(jì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；構(gòu)建CGRM模型，結(jié)合CNN學(xué)習(xí)器的特征提...
  • 一種基于mRMR和PO?LightGBM的光伏故障診斷方法，包括以下步驟：構(gòu)建光伏故障仿真模型，提取原始故障特征組；基于mRMR算法對原始故障特征組篩選，初選出對預(yù)測效果有顯著影響的故障特征組；構(gòu)建PO?LightGBM模型，對步驟2中的故...
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