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  • 本發(fā)明涉及一種拜占庭攻擊下的虛擬電廠調(diào)度方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：采集虛擬電廠中每一個(gè)分布式發(fā)電節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)功率，以及分布式發(fā)電節(jié)點(diǎn)之間的連接拓?fù)湫畔ⅲ⒏鶕?jù)所述連接拓?fù)湫畔@得分布式發(fā)電節(jié)點(diǎn)的鄰接矩陣；以所有的分布式發(fā)電節(jié)點(diǎn)的發(fā)電成本最...
  • 本申請(qǐng)公開了一種電力系統(tǒng)的運(yùn)行控制方法，其中，上述方法包括：獲取電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)負(fù)荷，以及頻率變化量，以及電力系統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組的環(huán)境風(fēng)速；將實(shí)時(shí)負(fù)荷和設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷進(jìn)行比較，確定負(fù)荷比較結(jié)果，以及將頻率變化量與設(shè)定的頻率變化量閾值進(jìn)行比較，確定...
  • 本發(fā)明提供一種雙饋風(fēng)機(jī)的暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估方法及裝置，所述方法包括：根據(jù)雙饋風(fēng)機(jī)的評(píng)估參數(shù)和雙饋風(fēng)機(jī)的幅相模型，獲得轉(zhuǎn)子直軸電流與功角的關(guān)系；若根據(jù)機(jī)械功率曲線和電磁功率曲線的交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的功角確定存在穩(wěn)定平衡點(diǎn)和不穩(wěn)定平衡點(diǎn)，則根據(jù)功角的初始值、不...
  • 本發(fā)明為基于改進(jìn)河馬算法的電能質(zhì)量治理裝置優(yōu)化配置方法，獲取單機(jī)無窮大系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括SVC裝置數(shù)據(jù)、STATCOM裝置數(shù)據(jù)、發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)和電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)；基于SVC裝置數(shù)據(jù)構(gòu)建SVC數(shù)學(xué)模型，基于STATCOM裝置數(shù)據(jù)構(gòu)建ST...
  • 本發(fā)明涉及一種含T接逆變型分布式電源配電網(wǎng)的差動(dòng)保護(hù)自適應(yīng)整定方法及相關(guān)裝置，方法包括以下步驟：計(jì)算故障前后保護(hù)區(qū)段兩端的正序差動(dòng)電流及制動(dòng)電流；計(jì)算故障后當(dāng)前周期的保護(hù)區(qū)段兩端正序差動(dòng)電流與前一周期的保護(hù)區(qū)段兩端正序差動(dòng)電流之比μ<...
  • 本發(fā)明屬于無功補(bǔ)償技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種水冷式低壓無功補(bǔ)償裝置，其技術(shù)要點(diǎn)是：包括柜體，所述柜體內(nèi)腔通過支架固定安裝有固定筒，固定筒內(nèi)腔沿豎直方向固定安裝有多組等間距分布的層板，多組層板將固定筒內(nèi)腔分隔形成多組水冷腔，所述固定筒側(cè)壁設(shè)置有與水...
  • 本發(fā)明公開了一種免清洗金屬空氣電池組件，屬于電池組件技術(shù)領(lǐng)域，包括箱體，所述箱體的內(nèi)部設(shè)置有金屬空氣電池本體，箱體的內(nèi)部開設(shè)有對(duì)應(yīng)金屬空氣電池本體的安裝槽，金屬空氣電池本體的上端設(shè)置有安裝框，箱體的側(cè)邊設(shè)置有冷卻降溫機(jī)構(gòu)，冷卻降溫機(jī)構(gòu)的側(cè)邊...
  • 本發(fā)明屬于電子元件領(lǐng)域，具體公開了一種疊層片式電感器及其制備方法，所述疊層片式電感器，包括層疊體和外部電極；所述層疊體包括層疊設(shè)置的線圈導(dǎo)體區(qū)和介質(zhì)絕緣區(qū)；所述介質(zhì)絕緣區(qū)包括介質(zhì)層；所述線圈導(dǎo)體區(qū)包括層疊設(shè)置的介質(zhì)層和線圈導(dǎo)體；所述線圈導(dǎo)體...
  • 本發(fā)明提出基于云原生架構(gòu)的對(duì)話導(dǎo)引式多源融合的慢阻肺管理系統(tǒng)，由患者本地端和云服務(wù)平臺(tái)組成。其中，患者本地端包括物聯(lián)網(wǎng)患者監(jiān)測模塊、自然語言對(duì)話模塊、數(shù)據(jù)匯總傳輸模塊；云服務(wù)平臺(tái)由云數(shù)據(jù)庫、對(duì)話導(dǎo)引式慢阻肺管理大模型ChatCOPD、多源數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及一種壓力性損傷智能預(yù)測與預(yù)防方法及系統(tǒng)，包括確定患者的目標(biāo)綜合監(jiān)測數(shù)據(jù)，目標(biāo)綜合監(jiān)測數(shù)據(jù)包括示意體表溫度、體表濕度、受壓部位所受到的壓力的微環(huán)境數(shù)據(jù)，以及示意患者性別、年齡、是否患有糖尿病的個(gè)體特征數(shù)據(jù)；基于綜合監(jiān)測數(shù)據(jù)采用基于集...
  • 本發(fā)明提供基于時(shí)間、食物、環(huán)境維度的膳食調(diào)查方法及評(píng)估系統(tǒng)，所述方法包括：收集用于評(píng)價(jià)成人飲食模式的時(shí)間、食物和環(huán)境維度的數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間、食物和環(huán)境信息的屬性，分別生成飲食模式評(píng)估模型所需的參數(shù)，合流數(shù)據(jù)并進(jìn)行解析和清洗，計(jì)算各組成因子的得...
  • 本發(fā)明公開了基于AI評(píng)估患者圍手術(shù)期的飲食計(jì)劃制定系統(tǒng)，涉及術(shù)后康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：所述系統(tǒng)包括以下模塊：用于輸入患者的基本信息的患者信息輸入模塊；用于根據(jù)患者的身體狀況和癥狀的身體狀況評(píng)估模塊；用于自動(dòng)識(shí)別患者的能量需求的能量...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的癌癥預(yù)后評(píng)估與靶點(diǎn)識(shí)別，該方法包括：獲取基因表達(dá)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得初始數(shù)據(jù)；使用結(jié)合擴(kuò)散模型和自編碼器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，獲得基因表達(dá)特征的低維表示；將所述...
  • 本發(fā)明公開一種用于公路工程施工時(shí)的交通指揮系統(tǒng)，包括：聲波反射信號(hào)獲取模塊，用于獲取公路施工路段聲波反射信號(hào)；應(yīng)力風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別模塊，用于確定聲波反射信號(hào)的聲波反射源類型和應(yīng)力風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的位置；施工交通管制模塊，用于確定施工交通管制區(qū)域的最大允...
  • 本發(fā)明公開了一種帶有AI數(shù)字人顯示及交互功能的閘機(jī)門翼系統(tǒng)，包括閘機(jī)、設(shè)置在閘機(jī)的門翼、AI數(shù)字人顯示模塊、多模態(tài)感知模塊及交互提示模塊；AI數(shù)字人顯示模塊的顯示屏安裝在門翼的表面，數(shù)字人呈現(xiàn)軟件負(fù)責(zé)生成和驅(qū)動(dòng)AI數(shù)字人的形象展示；多模態(tài)感...
  • 本發(fā)明公開基于粗粒度標(biāo)簽的多任務(wù)自蒸餾面部表情識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的問題提出本方案。在表情識(shí)別時(shí)進(jìn)行以下操作步驟：S1.特征預(yù)提取；S2.細(xì)粒度特征提取；S3.粗粒度特征提取；S4.自蒸餾損失；S5.特征對(duì)齊；S6....
  • 本發(fā)明公開基于全局局部交叉注意力的輕量人臉表情識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題提出本方案。在處理人臉表情識(shí)別時(shí)，進(jìn)行以下步驟：S1.圖像預(yù)處理；S2.特征預(yù)提取；S3.基于交叉注意力的剪枝處理。本發(fā)明中所述基于全局局部...
  • 本發(fā)明公開了一種基于量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型設(shè)計(jì)方法，涉及圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，包括：設(shè)計(jì)量子卷積層，其量子卷積核包括編碼模塊和可訓(xùn)練的糾纏模塊，編碼模塊用于將輸入的圖像數(shù)據(jù)編碼為量子態(tài)，糾纏模塊用于生成量子比特間的糾纏態(tài)，得到圖像的高級(jí)...
  • 本發(fā)明涉及一種改進(jìn)YOLOv5s模型的輕量化變電缺陷識(shí)別檢測方法及系統(tǒng)，具體步驟包括：獲取待檢測變電設(shè)備的圖像，輸入至訓(xùn)練好的變電缺陷識(shí)別模型進(jìn)行缺陷識(shí)別；其中，改進(jìn)的YOLOv5s模型具體為：構(gòu)建包括深度可分離卷積和逆殘差結(jié)構(gòu)，并結(jié)合CB...
  • 本申請(qǐng)公開了一種用氣行為分析方法及裝置，涉及用氣行為分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取多個(gè)歷史用氣數(shù)據(jù)，各歷史用氣數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶身份信息以及一個(gè)用氣日期；對(duì)多個(gè)歷史用氣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并向?qū)?yīng)的用戶身份信息添加預(yù)設(shè)的用戶標(biāo)簽信息；基于...
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