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  • 本發(fā)明公開了一種基于輸電線路每日熱輻射量的導線溫度分布計算方法，包括：步驟1、根據(jù)導線表面的熱效應(yīng)和熱損失，建立熱交換平衡式；步驟2、計算微地形區(qū)域線路的輻射熱；步驟3、構(gòu)建以熱輻射預測函數(shù)為基礎(chǔ)的微地形輸電線路溫度分布計算模型；步驟4、將...
  • 本申請實施例提供了一種異常文案改寫方法和裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于文本處理技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域。該方法包括：獲取文案評估指南數(shù)據(jù)；對預設(shè)的目標文案數(shù)據(jù)進行特征提取，得到文案特征；基于文案特征對目標文案數(shù)據(jù)進行文案分類，得到文案類...
  • 本申請公開了一種翻譯機和電子設(shè)備組件。翻譯機包括：翻轉(zhuǎn)組件、固定組件和萬向軸組件；翻轉(zhuǎn)組件上設(shè)置有屏幕和太陽能板，太陽能板用于對翻譯機供電；固定組件用于連接于電子終端；翻轉(zhuǎn)組件通過萬向軸組件與固定組件活動連接，使翻轉(zhuǎn)組件能夠相對于固定組件在...
  • 本發(fā)明公開了一種電力視覺大模型的樣本庫構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：通過檢測模型對巡檢圖像進行檢測得到第一分割樣本集；根據(jù)所述第一分割樣本集對通用圖像分割模型進行微調(diào)訓練，得到專用檢測分割模型；對所述專用檢測分割模型進行迭代優(yōu)化；...
  • 本發(fā)明公開了一種電力設(shè)備視覺大模型構(gòu)建、訓練、評估方法及系統(tǒng)，該電力設(shè)備視覺大模型構(gòu)建、訓練、評估方法包括：基于歷史電力巡檢圖像以及擴充電力巡檢圖像構(gòu)建電力樣本數(shù)據(jù)庫；基于電力樣本數(shù)據(jù)庫中的電力樣本圖像以及對預先構(gòu)建的電力大模型進行預訓練，...
  • 本申請實施例提供了一種模型訓練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。模型訓練方法包括：獲取多個訓練任務(wù)，每個訓練任務(wù)包括訓練參數(shù)和多個訓練數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)包括第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)，第一數(shù)據(jù)用于輸入至基座模型，第二數(shù)據(jù)是在向基座模型輸入第一數(shù)...
  • 本公開涉及一種烹飪需求信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，上述方法包括：獲取烹飪需求信息；獲取推理提示信息，推理提示信息指示生成式模型輸出的烹飪交互內(nèi)容；對烹飪需求信息進行烹飪場景分析，得到場景提示信息，場景提示信息指示烹飪需求信息對應(yīng)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型微調(diào)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取訓練數(shù)據(jù)，以及，獲取第一模型微調(diào)需求；根據(jù)第一字符集合和第二字符集合，生成第一輸入詞表；針對每次訓練步驟，執(zhí)行以下操作：將本次訓練步驟對應(yīng)的第一字符序列輸入預訓練語言模型...
  • 本申請公開了植被水流中黏性魚卵的吸附時間和距離預測方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：獲取研究河道區(qū)域的水動力基礎(chǔ)參數(shù)；根據(jù)所述水動力基礎(chǔ)參數(shù)，計算水流縱向流速和紊流擴散系數(shù)；確定魚卵的吸附概率；構(gòu)建隨機位移模型，將所述水動力基礎(chǔ)參...
  • 本發(fā)明涉及城市碳排放智能管理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于AI的城市碳排放智能管理系統(tǒng)及方法，包括城市工業(yè)碳排放數(shù)據(jù)處理模塊、城市交通碳排放數(shù)據(jù)處理模塊、居民能源使用碳排放數(shù)據(jù)處理模塊、城市碳匯數(shù)據(jù)處理模塊、碳排放匯總模塊和碳排放處理需求模塊。...
  • 本發(fā)明涉及一種基于終端數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)運行指標評估方法，屬于配電網(wǎng)運行評估領(lǐng)域。所述方法，通過引入基準比較法，與最佳實踐值進行比較，有效識別配電網(wǎng)運行中的不足和改進空間，指導配電網(wǎng)優(yōu)化資源配置和管理策略。同時，結(jié)合了熵值法和德爾菲法，兩者結(jié)...
  • 本發(fā)明提供一種考慮煤質(zhì)測量結(jié)果的熱電機組調(diào)度方法與系統(tǒng)，屬于機組調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：將熱值變動系數(shù)不滿足要求的時段作為熱值變動時段，并利用熱值變動時段的分布數(shù)據(jù)，確定所述熱電機組的煤粉的熱值的測量均勻系數(shù)不滿足要求時，以不同時段的熱值的...
  • 本申請?zhí)峁┮环N多層云架構(gòu)智能交通資源分配方法、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，所述多層云架構(gòu)包括邊緣云、區(qū)域云和中心云，所述方法包括：所述邊緣云采用遺傳算法對其接收到的邊緣任務(wù)進行資源分配；所述區(qū)域云采用粒子群優(yōu)化算法對其接收到的區(qū)域任務(wù)進行資源分配；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)風險自診斷方法，涉及數(shù)據(jù)預測技術(shù)領(lǐng)域，包括采集企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和競爭對手外部數(shù)據(jù)，定期評估企業(yè)相對競爭優(yōu)勢；預測產(chǎn)品銷售趨勢，并分析影響銷售的關(guān)鍵因素；建立原材料和產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)庫，記錄歷史價格變動，評估價格變動對...
  • 本發(fā)明涉及一種員工異常風險監(jiān)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：采集員工的歷史行為數(shù)據(jù)構(gòu)建初始員工行為數(shù)據(jù)集，對初始員工行為數(shù)據(jù)集進行預處理后得到最終員工行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建員工風險評分模型，將最終員工行為數(shù)據(jù)集輸入員工風險評分模型進行訓練，得...
  • 本發(fā)明公開了一種分撥網(wǎng)點時效管理方法，方法包括：獲取分撥網(wǎng)點時效數(shù)據(jù)，用于獲取影響分撥網(wǎng)點時效因素的集合和分撥網(wǎng)點時效數(shù)據(jù)；根據(jù)影響分撥網(wǎng)點時效因素的集合，建立分撥網(wǎng)點時效標準數(shù)據(jù)庫；對分撥網(wǎng)點時效數(shù)據(jù)進行清洗補充和標準化處理，得到標準化時...
  • 本發(fā)明公開了一種物流網(wǎng)點運營數(shù)據(jù)管理方法，方法包括：獲取物流網(wǎng)點運營數(shù)據(jù)，用于獲取影響物流網(wǎng)點運營數(shù)據(jù)管理因素集合和物流網(wǎng)點運營數(shù)據(jù)；對物流網(wǎng)點運營數(shù)據(jù)進行清洗補充和標準化處理，得到標準化運營數(shù)據(jù)；搭建運營異常檢測模型，利用特征數(shù)據(jù)集對網(wǎng)點...
  • 本發(fā)明公開了一種物流貨物的預警方法、裝置及設(shè)備，所述方法應(yīng)用于物流技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取歷史時段內(nèi)歷史物流貨物的歷史信息檔案以及關(guān)鍵物流信息；基于歷史物流貨物的歷史信息檔案以及關(guān)鍵物流信息，確定歷史運輸數(shù)據(jù)；根據(jù)歷史運輸數(shù)據(jù)以及當前物...
  • 本發(fā)明提供了一種監(jiān)控快遞末端派送效率的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于物流優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取運單跟蹤數(shù)據(jù)信息；對獲取的運單跟蹤數(shù)據(jù)信息進行預處理，得到預處理后的運單跟蹤數(shù)據(jù)信息；基于預處理后的運單跟蹤數(shù)據(jù)信息，按照業(yè)務(wù)場景和使用要求進行數(shù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的車輛追蹤與監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取包括GPS設(shè)備信息、貨運單信息以及地磅信息；對獲取的包括GPS設(shè)備信息、貨運單信息以及地磅信息進行預處理；構(gòu)建運輸計劃生成模型，并對運輸計劃生成模型進行優(yōu)化，得...
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