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計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明提供了一種電池儲能系統(tǒng)價(jià)格調(diào)整方法及裝置，該方法包括：根據(jù)電池儲能系統(tǒng)的約束條件確定在不同放電深度運(yùn)行工況下對應(yīng)的備選配置方案；將各備選配置方案輸入目標(biāo)函數(shù)中得到各備選配置方案對應(yīng)的凈現(xiàn)值，將使得最大凈現(xiàn)值對應(yīng)的放電深度確定為最優(yōu)放電...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的光儲充站多策略運(yùn)營方法、裝置及設(shè)備，方法包括：獲取光儲充綜合能源站為多源異構(gòu)的運(yùn)營數(shù)據(jù)；基于改進(jìn)的時空異構(gòu)圖融合模型并利用改進(jìn)的門控圖卷積網(wǎng)絡(luò)對運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合后的數(shù)據(jù)；對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取...
  • 本發(fā)明涉及輔助決策技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種圖譜增強(qiáng)的智能博弈與運(yùn)籌優(yōu)化輔助決策系統(tǒng)及方法，其中圖譜增強(qiáng)的智能博弈與運(yùn)籌優(yōu)化輔助決策方法包括：將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入至?xí)r空語義映射框架，生成統(tǒng)一時空語義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；通過認(rèn)知時空流形生成算法，生成認(rèn)知?時空...
  • 本發(fā)明公開了一種高壩泄洪總?cè)芙鈿怏w過飽和快速預(yù)警消弱方法，通過獲取多源監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建TDG狀態(tài)特征向量，基于多時間尺度氣泡動力學(xué)模型計(jì)算超聲波調(diào)控目標(biāo)參數(shù)，利用自適應(yīng)參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)生成超聲波實(shí)時執(zhí)行參數(shù)，采用空間定向控制算法實(shí)現(xiàn)TDG區(qū)域精準(zhǔn)干...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智慧配電間運(yùn)維方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過多源傳感設(shè)備采集配電間環(huán)境及設(shè)備數(shù)據(jù)，獲得原始多源數(shù)據(jù)；對原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得標(biāo)準(zhǔn)化異構(gòu)數(shù)據(jù)；通過時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)對設(shè)備振動特性與設(shè)備電力參數(shù)進(jìn)行時空關(guān)聯(lián)建...
  • 本發(fā)明公開了一種融合形貌特征的太赫茲圖像配準(zhǔn)方法，包括：對太赫茲圖像進(jìn)行濾波去噪；對參考圖像和待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割處理，分別生成灰度圖像、二值化圖像和邊緣圖像三種類型圖像；分別從生成的灰度圖像、二值化圖像和邊緣圖像中提取紋理特征、幾...
  • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)護(hù)人員動作監(jiān)測與疲勞預(yù)防方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：采集不同視角醫(yī)護(hù)人員姿態(tài)圖像，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集中的每張圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理；利用labelme軟件標(biāo)注出人體關(guān)鍵點(diǎn)；標(biāo)注后的...
  • 本發(fā)明公開了基于自動運(yùn)營的智能船舶管理系統(tǒng)，具體涉及船舶管理領(lǐng)域，包括多變運(yùn)營數(shù)據(jù)獲取模塊、動態(tài)工況感知模塊、彈性規(guī)則更新模塊、決策推理模塊、多目標(biāo)動態(tài)優(yōu)化模塊、決策監(jiān)控模塊數(shù)字孿生驗(yàn)證模塊；基于自動運(yùn)營的智能船舶管理系統(tǒng)通過更新彈性規(guī)則知...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)人群計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取圖像，并提取圖像的圖像特征，圖像包括可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像；將可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像的圖像特征逐層級的通過空間頻率引導(dǎo)模塊中的空間頻率注意力生成目標(biāo)注意圖；將各層級的可...
  • 本發(fā)明公開了一種融合雙尺度通道注意力和深度估計(jì)增強(qiáng)的三維車輛檢測方法，目的是提高三維檢測算法的檢測精度和實(shí)時性。該方法包括：步驟S1：從雷達(dá)和相機(jī)傳感器獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)和RGB圖像，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和濾波；步驟S2：提取2D和3D特征，...
  • 本發(fā)明涉及教育信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多視圖深度行為識別的在線學(xué)習(xí)行為識別方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取學(xué)生在線學(xué)習(xí)時的正面與側(cè)面RGB視頻數(shù)據(jù)及骨架數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取視頻和骨架數(shù)據(jù)的特征向量，使用模態(tài)間循環(huán)生成對...
  • 本發(fā)明公開了一種煤礦副井提升斜巷的綜合監(jiān)測預(yù)警方法和裝置，屬于AI智能分析檢測領(lǐng)域。方法包括：基于當(dāng)前AI攝像機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和當(dāng)前視頻圖像質(zhì)量，判斷是否對當(dāng)前視頻圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)；若是，則將當(dāng)前視頻圖像輸入至訓(xùn)練好的增長對抗網(wǎng)絡(luò)模型的生成器，...
  • 本發(fā)明公開了一種動態(tài)視覺SLAM隧道形變檢測方法，該方法以O(shè)RB_SLAM3算法為基礎(chǔ)，結(jié)合YOLOv10目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)檢測。在特征點(diǎn)提取的同時根據(jù)檢測結(jié)果剔除動態(tài)特征點(diǎn)；然后，通過對極幾何約束剔除殘留的動態(tài)特征點(diǎn)和誤匹配的特征點(diǎn)...
  • 本發(fā)明涉及一種面向勞動教育管理信息系統(tǒng)的學(xué)習(xí)情況分析方法及系統(tǒng)，屬于教育管理領(lǐng)域。其包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：獲取學(xué)生的基本信息和課程完成情況以及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到特征的歸一化表示以及目標(biāo)變量；特征工程：對特征的歸一...
  • 本發(fā)明提供了一種基于知識圖譜檢索的智能導(dǎo)游人機(jī)對話方法及系統(tǒng)，涉及人工智能和自然語言處技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括如下步驟：采集預(yù)定范圍內(nèi)的景點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)，對全部景點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建導(dǎo)游領(lǐng)域下的知識圖譜；對知識圖譜中的實(shí)體和關(guān)系建立索引，...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及巖溶地貌遙感動態(tài)演化分析方法及其系統(tǒng)，可應(yīng)用于巖溶地區(qū)資源管理、環(huán)境保護(hù)和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域；本方法通過多時相遙感影像數(shù)據(jù)獲取巖溶地貌變化信息，構(gòu)建自注意力增強(qiáng)、特征金字塔及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的時空分析模型...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、電子設(shè)備、以及介質(zhì)，其中的方法具體包括：接收軟件系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖；所述系統(tǒng)架構(gòu)圖包含：軟件系統(tǒng)的組件；對所述系統(tǒng)架構(gòu)圖進(jìn)行識別，得到的識別結(jié)果包括：所述系統(tǒng)架構(gòu)圖中包含的組件關(guān)鍵詞；根據(jù)關(guān)鍵詞與代碼...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N適于光伏區(qū)的牧草種子篩選方法及裝置，涉及種子智能篩選技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取目標(biāo)光伏區(qū)在指定歷史時段內(nèi)每個采樣時刻的歷史環(huán)境參數(shù)，經(jīng)環(huán)境預(yù)測模型輸出指定未來時段內(nèi)每個采樣時刻的預(yù)測環(huán)境參數(shù)；獲取各待監(jiān)測區(qū)域的實(shí)際環(huán)境參數(shù)，確...
  • 本申請公開了一種多水源大型供水管網(wǎng)多目標(biāo)分區(qū)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)定優(yōu)化基礎(chǔ)參數(shù)、主干管識別、分區(qū)方案構(gòu)建、多目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建、分區(qū)約束條件和優(yōu)化模型求解方法。本申請?zhí)岢隽艘环N便于實(shí)行壓力及計(jì)量管理，同時兼顧改造經(jīng)濟(jì)性的多目標(biāo)供水管網(wǎng)分區(qū)...
  • 本發(fā)明屬于大模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)知識問答大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造方法及裝置；所述方法包括：獲取電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔；對所述電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔；將預(yù)處理后電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔輸入GNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征...
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