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  • 本發(fā)明提供一種輔助學習架構(gòu)搜索方法及裝置，其方法包括：根據(jù)單任務(wù)模型編碼器層數(shù)以及備選融合操作的數(shù)量構(gòu)建并初始化連接矩陣，其中，所述單任務(wù)模型是為執(zhí)行主任務(wù)和若干個輔助任務(wù)預(yù)先確定的模型；使用Gumbel Softmax對所述連接矩陣中的連...
  • 本發(fā)明涉及NPU子卡技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能信息綜合處理NPU子卡，包括：AI處理器，存儲單元、接口單元、時鐘電路、電源轉(zhuǎn)換電路，以及FMC連接器；所述存儲單元包括EMMC、SPIFlash，以及3個LPDDR4X；所述接口單元包括RGMI...
  • 本發(fā)明涉及一種融合學習者能力的知識追蹤方法、裝置及存儲介質(zhì)。該方法獲取學習者集合、習題集合、知識概念集合和學習者答題交互序列，知識概念集合中包括至少一個知識點，學習者答題交互序列中包括學習者作答結(jié)果；利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)聚合得到習題嵌入；利用邏輯...
  • 本公開提供了一種基于巖石石英含量與刀盤磨損的TBM智能決策系統(tǒng)與方法，基于巖石石英含量數(shù)據(jù)和TBM參數(shù)可智能選擇最佳掘進參數(shù)，可有效控制和降低全斷面巖石隧道掘進機施工時滾刀的磨損，較準確地預(yù)測滾刀的磨損量。目前掘進參數(shù)的選擇大多基于TBM穩(wěn)...
  • 本發(fā)明公開了一種儲能電站系統(tǒng)綜合效率提高方法和系統(tǒng)，該方法包括：確定綜合效率考核值和優(yōu)化前儲能電站的綜合效率；判斷優(yōu)化前儲能電站的綜合效率是否達到所述綜合效率考核值；在優(yōu)化前儲能電站的綜合效率未達到所述綜合效率考核值時，建立儲能電站系統(tǒng)綜合...
  • 本發(fā)明涉及一種基于GAI?BRI的空氣污染物濃度插值預(yù)測方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括：根據(jù)提取出的給定時間范圍給定區(qū)域內(nèi)多個分布站點的空氣污染物濃度、氣象數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，構(gòu)建描述給定時間范圍給定區(qū)域范圍內(nèi)污染物情況的空氣污染物濃度圖；將空氣污染物...
  • 本發(fā)明公開了基于改進型蝴蝶優(yōu)化算法的光儲充微電網(wǎng)頻率控制方法，在在集中控制中，園區(qū)微電網(wǎng)協(xié)同控制中心具有分布式可調(diào)資源；園區(qū)微電網(wǎng)協(xié)同控制中心中央控制器從分布式可調(diào)資源中分配與目標功率需求對應(yīng)的信號；園區(qū)微電網(wǎng)協(xié)同控制中心的EMS監(jiān)控的分布...
  • 本申請實施例公開了一種內(nèi)澇預(yù)測方法、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：針對各候選區(qū)域，確定候選區(qū)域的風險指數(shù)，根據(jù)所述風險指數(shù)從所述候選區(qū)域中確定目標區(qū)域；針對所述目標區(qū)域，確定對目標區(qū)域進行內(nèi)澇預(yù)測所需的內(nèi)澇預(yù)測關(guān)聯(lián)參數(shù)；將內(nèi)澇預(yù)測關(guān)聯(lián)參數(shù)輸入...
  • 本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)反饋的智慧城市碳監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立各個碳監(jiān)測網(wǎng)格間的產(chǎn)業(yè)特征相關(guān)性，并將所述產(chǎn)業(yè)特征相關(guān)性映射到所述網(wǎng)格圖中得到產(chǎn)業(yè)相關(guān)性快照；建立各個碳監(jiān)測網(wǎng)格間的碳排特征相關(guān)性，并將所述...
  • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種雙層協(xié)同優(yōu)化規(guī)劃方法及系統(tǒng)，其包括獲取相關(guān)的技術(shù)數(shù)據(jù)和參數(shù)，技術(shù)數(shù)據(jù)和參數(shù)包括但不限于不同的機組類型以及成本；構(gòu)建能量設(shè)備模型、上層規(guī)劃模型及下層運行模型；通過上層規(guī)劃模型和下層運行模型交替迭代，得到目...
  • 本發(fā)明公開了一種基于信息論的綜合能源系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)辨識方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型；S2、模擬N?1故障情形、S3、基于熵值法的脆弱性評估、S4、綜合脆弱性評估、S5、線路排序與脆弱線路識別；本發(fā)明利用信息熵的概念來...
  • 本申請?zhí)峁┮环N跨多場景的多任務(wù)中轉(zhuǎn)方案排序方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及中轉(zhuǎn)方案排序技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：將第一目標場景的第一訓練數(shù)據(jù)和第二目標場景的第二訓練數(shù)據(jù)進行特征對齊后合并，生成目標訓練數(shù)據(jù)；構(gòu)建包含場景判斷層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過目標訓練數(shù)...
  • 本發(fā)明屬于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)充電方法，具體涉及一種多充電車協(xié)作的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)充電方法。該方法包括以下步驟：步驟1、傳感器均勻分布階段；將監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的傳感器均勻定位，以平衡空間監(jiān)測質(zhì)量；步驟2、充電站數(shù)量和位置確定階段；將監(jiān)測區(qū)域劃分為m個子區(qū)...
  • 本發(fā)明屬于加氫站安全應(yīng)急處理技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種加氫站氫泄漏燃爆事故智慧應(yīng)急處置方法，所述應(yīng)急處置方法通過構(gòu)建智能化應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)，并結(jié)合事故多米諾效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)演化模型實現(xiàn)，其具體步驟為：步驟一，風險評估與預(yù)警；步驟二，事故演化分析；步驟三，智...
  • 本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)用戶低壓風險預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬電網(wǎng)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過對當前時刻之前一定時長的用戶過往電壓數(shù)據(jù)進行持續(xù)分析，對用戶低壓風險進行不同等級的細分常態(tài)化監(jiān)測預(yù)警，且預(yù)警方法不需占用過多計算資源，適用大范圍電網(wǎng)用戶...
  • 本發(fā)明公開了針對隧道不良地質(zhì)的多源信息融合預(yù)警系統(tǒng)及方法，屬于隧道工程技術(shù)領(lǐng)域，本針對隧道不良地質(zhì)的多源信息融合預(yù)警方法包括：S1：獲取隧道地質(zhì)的初始數(shù)據(jù)、施工監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；S2：對初始數(shù)據(jù)、施工監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進行降噪和歸一化處理...
  • 本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種獼猴桃潰瘍病氣象災(zāi)害精準靶向預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)。該方法包括：對獼猴桃潰瘍病歷史發(fā)生時間、發(fā)病程度、分布范圍數(shù)據(jù)以及對應(yīng)時段的氣象觀測數(shù)據(jù)和栽培管理數(shù)據(jù)進行標準化處理，得到歷史病害數(shù)據(jù)庫；對立體氣象監(jiān)測...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的土地沙化決策方法，步驟為：S1：收集土地沙化區(qū)域數(shù)據(jù)；S2：對土地沙化區(qū)域數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的土地沙化區(qū)域數(shù)據(jù)應(yīng)用地理探測器模型，確定因子貢獻率，通過因子貢獻率篩選土地沙化數(shù)據(jù)關(guān)鍵因...
  • 本發(fā)明提出一種基于云模型的地鐵施工安全系統(tǒng)韌性評估方法，考慮了韌性實現(xiàn)的動態(tài)過程屬性、地鐵施工安全系統(tǒng)組成要素在韌性實現(xiàn)過程中發(fā)揮的作用，將基于韌性過程的吸收力、恢復(fù)力和適應(yīng)力和地鐵施工安全系統(tǒng)人員、物質(zhì)、技術(shù)、管理和環(huán)境五個子系統(tǒng)相結(jié)合，...
  • 本發(fā)明公開了一種邊帶盒子部署小模型審查供應(yīng)商資質(zhì)業(yè)績的方法，其包括：S1、小模型部署，從小模型的業(yè)務(wù)需求端深度剖析出發(fā)，依據(jù)供應(yīng)商資質(zhì)業(yè)績文件的多樣化特征，如表格類型、文本類型，挑選不同的基礎(chǔ)模型進行針對性訓練。S2、指標提取與識別，邊帶盒...
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