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  • 本發(fā)明提供一種新能源汽車智能充電路徑規(guī)劃方法、裝置、終端及介質(zhì)，屬于充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在獲取到用戶的充電指令后，獲取多個(gè)候選充電樁的狀態(tài)信息；其中，狀態(tài)信息包括位置、充電功率、充電價(jià)格以及預(yù)估可用時(shí)段；基于每個(gè)候選充電樁的狀態(tài)信...
  • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的C端用戶數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)傳遞模塊，對(duì)C端用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，以計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)塊的動(dòng)態(tài)參數(shù)；根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)塊的動(dòng)態(tài)參數(shù)，以確定緊急程度，并根據(jù)緊急程度排序并傳輸數(shù)據(jù)塊；生成模塊，用于接收數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及供應(yīng)商資質(zhì)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)商資質(zhì)綜合評(píng)估系統(tǒng)及方法，該評(píng)估方法，包括以下步驟：S1：獲取供應(yīng)商的基本信息數(shù)據(jù)；S2：獲取供應(yīng)商的試用信息數(shù)據(jù)；S3：獲取天氣信息數(shù)據(jù)；S4：通過(guò)分析模塊對(duì)基本信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析...
  • 本發(fā)明涉及軸承非穩(wěn)態(tài)損傷定量設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種抵抗軸承非穩(wěn)態(tài)損傷的定量設(shè)計(jì)方法，根據(jù)不同非穩(wěn)態(tài)服役條件下軸承的磨損率和穩(wěn)態(tài)下的磨損率，獲得非穩(wěn)態(tài)損傷影響因子，并建立非穩(wěn)態(tài)服役條件?軸承材料?軸承非穩(wěn)態(tài)損傷影響因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用軸承...
  • 本發(fā)明涉及一種計(jì)及大氣穩(wěn)定度影響的海上風(fēng)電場(chǎng)年發(fā)電量計(jì)算方法。適用于風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：判斷各時(shí)段對(duì)應(yīng)的大氣穩(wěn)定度分類；確定各大氣穩(wěn)定度分類下各時(shí)段對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)風(fēng)況；考慮環(huán)境流場(chǎng)特征量統(tǒng)計(jì)值中風(fēng)向垂直切變系數(shù)對(duì)風(fēng)機(jī)尾流...
  • 本發(fā)明涉及礦山開采工作效率分析領(lǐng)域，尤其是一種基于多維數(shù)據(jù)的礦山爆堆鏟裝效率統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：獲取鏟運(yùn)機(jī)在礦山爆堆鏟裝過(guò)程中的多維實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于所述多維實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)獲得所述鏟運(yùn)機(jī)的多模態(tài)融合特征信息數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多模...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的熱水器熱效率計(jì)算方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取熱水器的電源干擾參數(shù)，分析得到電源噪聲干擾指標(biāo)，獲取熱水器的電磁干擾參數(shù)，分析得到電磁噪聲干擾指標(biāo)，分析得到熱水器的外部干擾指標(biāo)；分析得到熱水器...
  • 本發(fā)明提出了VDT采集裝置的有效值確定方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)器及電子設(shè)備，屬于無(wú)人機(jī)仿真測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)VDT采集裝置的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到正向分布的離散數(shù)據(jù)；利用辛普森法對(duì)正向分布的離散數(shù)據(jù)形成的分布波形進(jìn)行積分運(yùn)算，得到總面積；根...
  • 本發(fā)明涉及游泳體能訓(xùn)練分析領(lǐng)域，具體公開一種基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的游泳水下體能訓(xùn)練效果分析系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)集成水下攝像頭、慣性測(cè)量單元及肌電、心率、血氧傳感器采集游泳者的視頻數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)空同步分析；基于關(guān)節(jié)角度變化一...
  • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的校園綠色空間具身感知評(píng)估方法及系統(tǒng)，所述方法具體包括：將視覺(jué)特征編碼網(wǎng)絡(luò)和聽覺(jué)特征編碼網(wǎng)絡(luò)各自的輸出結(jié)果輸入到視聽模態(tài)特征融合模塊進(jìn)行融合處理，獲得環(huán)境聯(lián)合表征；將生理響應(yīng)數(shù)據(jù)集和心理評(píng)估數(shù)據(jù)集輸入至生理心理協(xié)同...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力數(shù)據(jù)特征動(dòng)態(tài)感知的自適應(yīng)池化方法。該方法采集多源歷史和實(shí)時(shí)電力數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后構(gòu)建自適應(yīng)池化模型，模型包含輸入層、動(dòng)態(tài)感知層、池化操作層和輸出層。其中，動(dòng)態(tài)感知層能根據(jù)數(shù)據(jù)特征動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口大小，池...
  • 本發(fā)明涉及站用電設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于事件感知的站用電設(shè)備暫態(tài)特征提取系統(tǒng)，系統(tǒng)包括電流電壓分析模塊、事件檢測(cè)分類模塊、應(yīng)急響應(yīng)優(yōu)化模塊和監(jiān)控反饋調(diào)整模塊。本發(fā)明，通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析電流波形數(shù)據(jù)，識(shí)別與電壓和電流相關(guān)的異常事件，識(shí)別過(guò)程不...
  • 本發(fā)明涉及設(shè)備監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于橡膠地板硫化設(shè)備的防異物報(bào)警系統(tǒng)，包括干擾參數(shù)獲取模塊、干擾系數(shù)構(gòu)建模塊、異物檢測(cè)模塊、異物去重模塊、異物溯源模塊、管理數(shù)據(jù)庫(kù)，本系統(tǒng)通過(guò)硫化腔室內(nèi)的環(huán)境干擾參數(shù)、設(shè)備自身干擾參數(shù)構(gòu)建硫化設(shè)備的...
  • 本發(fā)明屬于無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于合成數(shù)據(jù)生成的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法，高斯混合模型尋找原始的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的聚類中心和標(biāo)準(zhǔn)差；貝葉斯優(yōu)化通過(guò)衡量基于高斯混合模型聚類中心和標(biāo)準(zhǔn)差的各向同性高斯斑點(diǎn)生成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)分布的差異，為...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)車振動(dòng)模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)車振動(dòng)模式識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)機(jī)車的實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度，根據(jù)感應(yīng)傾斜角度及實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度計(jì)算實(shí)時(shí)偏差角度，判斷實(shí)時(shí)偏差角度是否大于偏差閾值，若大于，則對(duì)實(shí)時(shí)振動(dòng)加速度進(jìn)行振動(dòng)調(diào)節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及飛行器故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于因果權(quán)重的垂直起降飛行器診斷泛化性增強(qiáng)方法。首先，通過(guò)信息流因果發(fā)現(xiàn)方法建立飛行特征和故障類型之間的有向無(wú)環(huán)圖，能夠清晰呈現(xiàn)兩者的因果關(guān)系，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。接著，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間互信息并轉(zhuǎn)化為因...
  • 本發(fā)明公開了一種基于Transformer的在線大規(guī)模異常軌跡檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于軌跡檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：模型訓(xùn)練階段，輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，初始化編碼器和解碼器的權(quán)重參數(shù)；對(duì)初始軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和路網(wǎng)匹配得到第一軌跡數(shù)據(jù)；根據(jù)第...
  • 本申請(qǐng)涉及地理信息數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源異構(gòu)地理信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取地理信息數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)集以及待更新數(shù)據(jù)集，根據(jù)兩個(gè)數(shù)據(jù)集中道路實(shí)體的幾何特征進(jìn)行同名實(shí)體匹配，并將源數(shù)據(jù)集中未匹配的道路實(shí)體的所有數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了基于模型融合的人工林地上生物量監(jiān)測(cè)方法，涉及生物量監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，收集觀測(cè)區(qū)域內(nèi)機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)、機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)以及任一部分觀測(cè)區(qū)域的生物量的真實(shí)值；對(duì)機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)和機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種多源感知下基于沙普利值的權(quán)重分配方法和系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：S1通過(guò)融合函數(shù)整合圖像、語(yǔ)音、知信數(shù)據(jù)、雷達(dá)信號(hào)，生成綜合狀態(tài)表示；S2智能體基于當(dāng)前策略和探索噪聲，選擇動(dòng)作并執(zhí)行，獲得全局獎(jiǎng)勵(lì)及更新后的多模態(tài)數(shù)據(jù)；將經(jīng)...
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