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  • 一種基于地下水位變化的地基穩(wěn)定性分析預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的地下水位數(shù)據(jù)，并基于地下水位數(shù)據(jù)中的水位值、采樣時(shí)間以及采樣位置，構(gòu)建地下水位時(shí)空等值面；確定地下水位時(shí)空等值面上的多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并計(jì)算各監(jiān)測(cè)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)方法及裝置、電子設(shè)備，涉及配電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域或其他相關(guān)領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取目標(biāo)配電網(wǎng)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)，其中，當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)由傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集得到，包括：目標(biāo)配電網(wǎng)的線路設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、目標(biāo)配電...
  • 本申請(qǐng)涉及火力發(fā)電機(jī)組電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，具體涉及一種火電機(jī)組非停診斷系統(tǒng)，包括非停企業(yè)終端、電網(wǎng)調(diào)度終端和人機(jī)交互終端；非停企業(yè)終端根據(jù)非停情況生成非停報(bào)告，電網(wǎng)調(diào)度終端根據(jù)非停報(bào)告生成補(bǔ)充信息指令、決策數(shù)據(jù)或復(fù)核數(shù)據(jù)，并將補(bǔ)充信息指令發(fā)送至非...
  • 一種制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化重要度評(píng)估方法，屬于重要性測(cè)度分析領(lǐng)域，包括：依據(jù)網(wǎng)絡(luò)理論來(lái)構(gòu)建制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化拓?fù)淠Ｐ停环治鲋圃煜到y(tǒng)影響因素；將對(duì)構(gòu)建的制造系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化拓?fù)淠Ｐ瓦M(jìn)行基于改進(jìn)LeaderRank算法的重要性測(cè)度計(jì)算，對(duì)比不同中心度影響的重要性...
  • 本發(fā)明提供了一種監(jiān)控船舶垃圾收集與交付過(guò)程的系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)船舶垃圾收集與交付過(guò)程的全程自動(dòng)監(jiān)控，并能針對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施報(bào)警和預(yù)警，包括船用垃圾收集裝置、港口垃圾接受裝置與互聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)器。船用垃圾收集裝置包括第一垃圾儲(chǔ)存單元、第一垃圾重量監(jiān)測(cè)單元...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種冶金煙氣SCR脫硝效率預(yù)測(cè)方法及裝置，其中該方法包括：在選擇性催化還原技術(shù)SCR對(duì)煙氣進(jìn)行處理的過(guò)程中，獲取待測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)；選取基學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器，根據(jù)訓(xùn)練好的基學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器，構(gòu)建脫硝效率預(yù)測(cè)模型；訓(xùn)練好的基學(xué)習(xí)器是根據(jù)歷...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種任務(wù)的處理方法、模型的訓(xùn)練方法和代碼的生成方法。其中，該方法包括：確定目標(biāo)任務(wù)的目標(biāo)請(qǐng)求信息和目標(biāo)提示信息；將目標(biāo)請(qǐng)求信息和目標(biāo)提示信息輸入第一大語(yǔ)言模型進(jìn)行處理，得到目標(biāo)任務(wù)對(duì)應(yīng)的回復(fù)信息，其中，第一大語(yǔ)言模型基于擴(kuò)展語(yǔ)料...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RFID測(cè)距模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)，根據(jù)本申請(qǐng)的方法包括：獲取信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，將得到的有效RSSI值作為模型輸入數(shù)據(jù)；將模型輸入數(shù)據(jù)輸入至一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，采用第三代非支配排序...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于大語(yǔ)言模型的閘壩監(jiān)控指標(biāo)方案的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備，其中，該方法包括：基于大語(yǔ)言模型對(duì)閘壩對(duì)應(yīng)的目標(biāo)資料庫(kù)進(jìn)行解析，以提取所述目標(biāo)資料庫(kù)中的關(guān)鍵信息，其中，所述目標(biāo)資料庫(kù)包括：用于指示所述閘壩對(duì)應(yīng)的運(yùn)...
  • 本公開(kāi)提供了一種新能源設(shè)備脫網(wǎng)的暫態(tài)計(jì)算方法及計(jì)算裝置。該方法包括獲取所述電網(wǎng)系統(tǒng)的系統(tǒng)特性數(shù)據(jù)、所述新能源設(shè)備脫網(wǎng)前所述電網(wǎng)系統(tǒng)的第一特性數(shù)據(jù)和所述新能源設(shè)備脫網(wǎng)后所述電網(wǎng)系統(tǒng)的第二特性數(shù)據(jù)；根據(jù)所述系統(tǒng)特性數(shù)據(jù)、所述第一特性數(shù)據(jù)和所述第...
  • 本發(fā)明提供了一種核電廠快速降功率瞬態(tài)分析方法及裝置，包括：在穩(wěn)態(tài)工況下參數(shù)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，針對(duì)快速降功率系統(tǒng)投入的瞬態(tài)過(guò)程進(jìn)行瞬態(tài)計(jì)算；根據(jù)第一預(yù)設(shè)參數(shù)的變化情況，獲取停堆保護(hù)信號(hào)、大氣釋放閥開(kāi)啟信號(hào)和蒸汽發(fā)生器安全閥開(kāi)啟信號(hào)的觸發(fā)情況；若觸...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種物料流元模型驅(qū)動(dòng)的離散車(chē)間生產(chǎn)仿真方法，首先提出物料流元模型以描述物料的流動(dòng)，細(xì)化物流決策函數(shù)、生產(chǎn)行為控制函數(shù)和控制邏輯；其次，設(shè)計(jì)一個(gè)基于物料流元模型的進(jìn)程交互仿真算法以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的生產(chǎn)過(guò)程仿真，包含生產(chǎn)仿真模型構(gòu)建和仿真...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙主機(jī)架構(gòu)的電網(wǎng)內(nèi)生安全控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于計(jì)算主機(jī)的啟動(dòng)指令，獲取計(jì)算主機(jī)的可信待校驗(yàn)參數(shù)；其中，計(jì)算主機(jī)與防護(hù)主機(jī)為異構(gòu)設(shè)備；根據(jù)可信待校驗(yàn)參數(shù)確定計(jì)算主機(jī)的實(shí)際可信度量值；根據(jù)實(shí)際可信度量...
  • 一種基于專(zhuān)家規(guī)則的臺(tái)區(qū)電能質(zhì)量異常定位方法，包括：獲取臺(tái)區(qū)的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)；對(duì)獲取臺(tái)區(qū)的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成電能質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)；基于電能質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)和電能質(zhì)量異常專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，生成電能質(zhì)量異常檢測(cè)專(zhuān)家規(guī)則庫(kù)；對(duì)歷史電能質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)時(shí)電能質(zhì)量數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的食品安全檢測(cè)管控方法及系統(tǒng)，涉及安全檢測(cè)管控技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)運(yùn)行中，通過(guò)收集食品中與添加劑安全性相關(guān)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，獲取食品樣本中實(shí)際添加劑的濃度數(shù)據(jù)、異常檢測(cè)數(shù)據(jù)和添加劑在不同環(huán)境條件下的數(shù)據(jù)，獲取第一數(shù)據(jù)組、第...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種評(píng)論文本分類(lèi)方法、裝置和設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括：對(duì)多個(gè)待分類(lèi)文本進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)特征向量，多個(gè)待分類(lèi)文本為車(chē)輛平臺(tái)所接收到的評(píng)論文本；對(duì)多個(gè)特征向量進(jìn)行預(yù)設(shè)優(yōu)化，得到k個(gè)目標(biāo)特征向量，k個(gè)目標(biāo)特征向量為進(jìn)行全局...
  • 本申請(qǐng)屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，涉及一種基于差異對(duì)比的數(shù)據(jù)篩選方法及其相關(guān)設(shè)備，該方法包括：將待篩選業(yè)務(wù)文本數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的語(yǔ)義理解模型中得到篩選概率分布，按照與待篩選業(yè)務(wù)文本數(shù)據(jù)相似度得分從大到小從預(yù)設(shè)語(yǔ)料文本數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取N個(gè)候選業(yè)務(wù)文本...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種應(yīng)用于坐席問(wèn)答的話(huà)術(shù)推薦方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：接收音頻采集終端采集到的客戶(hù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)；對(duì)所述客戶(hù)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音翻譯操作，得到客戶(hù)語(yǔ)音文本；對(duì)所述客戶(hù)語(yǔ)音文本進(jìn)行語(yǔ)義分析操作，得到客戶(hù)語(yǔ)義信息；...
  • 本申請(qǐng)屬于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，涉及一種數(shù)據(jù)遷移方法，包括：獲取存儲(chǔ)集群壓測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建性能模型，壓測(cè)數(shù)據(jù)是在不同負(fù)載下測(cè)試得到。獲取實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，結(jié)合性能模型，評(píng)估當(dāng)前壓力狀態(tài)。若超閾值，則提取歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律，生成負(fù)載預(yù)測(cè)模型。基于實(shí)時(shí)性能指標(biāo)和預(yù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于文件清單的跨網(wǎng)域文件服務(wù)器雙向同步方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括，根據(jù)第一文件服務(wù)器和第二文件服務(wù)器中的文件，分別生成第一文件清單和第二文件清單；對(duì)比第一文件清單和第二文件清單，對(duì)第一文件服務(wù)器和第二文件...
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