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  • 本發(fā)明公開了一種雪地輪胎壽命預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法通過獲取當前車輛的雪地輪胎的歷史使用數(shù)據(jù)，從所述歷史使用數(shù)據(jù)中提取對輪胎壽命有影響的目標特征；根據(jù)所述目標特征建立輪胎壽命預測模型；獲取所述雪地輪胎的當前輪胎使用數(shù)據(jù)，將所...
  • 本申請涉及一種基于機器學習的配變模擬調(diào)檔方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，方法包括如下步驟：數(shù)據(jù)收集，收集所有用戶電壓質(zhì)量不達標數(shù)據(jù)并按照電壓越上限、電壓越下限進行分類統(tǒng)計；形成初步配變調(diào)檔方案，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)的分類情況確定需調(diào)檔配變和配變調(diào)檔形式并形成初...
  • 本發(fā)明公開了一種基于CFD?DEM的高爐塊礦行為特性的數(shù)值模擬方法，包括：根據(jù)LKAB試驗高爐，建立高爐多相流系統(tǒng)幾何模型，并對高爐多相流系統(tǒng)幾何模型中的流體計算區(qū)域進行網(wǎng)格劃分；設(shè)定高爐多相流系統(tǒng)基本模擬參數(shù)及邊界條件；建立高爐多相流系統(tǒng)...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N文本識別模型訓練方法、文本識別方法及設(shè)備，該文本識別模型訓練方法包括：基于文本識別模型，對樣本文本對中的第一樣本文本和第二樣本文本進行識別，得到第一文本向量和第二文本向量；根據(jù)第一標簽和第二標簽，確定樣本文本對的損失函數(shù)，其...
  • 本申請屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的信息解析方法，包括：獲取輸入的報價信息文本；對報價信息文本進行預處理，得到指定報價信息文本；調(diào)用報價解析大模型，并將指定報價信息文本輸入至報價解析大模型內(nèi)；通過報價解析大模型，按照目標提示文...
  • 本發(fā)明公開了一種極端及轉(zhuǎn)折性天氣下的線路跳閘智能預測方法及系統(tǒng)，涉及輸電線路跳閘故障的預測領(lǐng)域，包括獲取滿足反映極端性天氣或轉(zhuǎn)折性天氣至少一條的第一數(shù)據(jù)，以及反映線路狀況的第二數(shù)據(jù)；基于第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)進行深度學習訓練得到第一預測模型；對...
  • 本發(fā)明提供一種基于大語言模型的城鄉(xiāng)供水系統(tǒng)的調(diào)度決策方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取歷史供水運行相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)和需水量數(shù)據(jù)，以需水量和泵組最小能耗為目標，建立調(diào)度決策集合；對實時供水運行相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史供水運行相關(guān)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行聚類，找到相同類別的...
  • 本申請涉及一種可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)處理方法及電力調(diào)度方法。電力數(shù)據(jù)處理方法應(yīng)用于可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的邊緣控制模塊，以運行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)為輸入，調(diào)用預設(shè)的電力調(diào)度模型，預測得到可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的負載需求變化數(shù)據(jù)、以及發(fā)電量變化數(shù)據(jù)，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)工單管理的任務(wù)排序方法及系統(tǒng)，包括：獲取當前所有待執(zhí)行和執(zhí)行中的工單，并對獲取到的工單中的待執(zhí)行工單任務(wù)進行提取；建立待執(zhí)行工單任務(wù)的排序模型；根據(jù)每個工單的時間限制，建立所述排序模型的約束條件；通過所述約束條件的約...
  • 本申請屬于人工智能和金融科技領(lǐng)域，涉及一種線上解抵押申請的審核方法，包括接收用戶提出的線上解抵押申請，識別所述線上解抵押申請的申請類型；根據(jù)所述申請類型向所述用戶推送對應(yīng)的必要資料填寫模板；獲取所述用戶根據(jù)所述必要資料填寫模版上傳的必要信息...
  • 本申請?zhí)峁┮环N終端故障的處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括接收終端發(fā)送的故障數(shù)據(jù)；將所述故障數(shù)據(jù)進行上鏈存儲；基于經(jīng)過所述上鏈存儲的故障數(shù)據(jù)，確定所述終端對應(yīng)的故障等級；基于所述故障等級，確定所述終端對應(yīng)的目標檢修人員，并向所...
  • 本申請公開了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品信息溯源方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉產(chǎn)品信息溯源方法技術(shù)領(lǐng)域。本申請一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品信息溯源方法，應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，工業(yè)物聯(lián)系統(tǒng)包括順次交互的用戶平臺、服務(wù)平臺、管理平臺、傳感網(wǎng)絡(luò)平臺和對象平臺，方法...
  • 本申請實施例屬于智能決策技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種針對高流失風險客戶的干預措施獲取方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：在客戶屬性特征中提取與活動相關(guān)的特征子集并劃分為干預組和對照組；針對每個特征子集分別訓練一個隨機森林Uplift模型；根據(jù)訓練好的隨機森林...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)推廣技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于時間交集的廣告位分配方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其中方法包括：根據(jù)當前投放廣告名稱從預設(shè)的廣告信息數(shù)據(jù)庫中提取出當前投放廣告信息以及排期投放廣告信息；對當前投放廣告信息進行策略分析，得到當前廣告分配策略...
  • 本發(fā)明公開了一種基于地基云圖的云高測量裝置及方法，包括：多個地基云圖采集設(shè)備和云高測量設(shè)備；n個地基云圖采集設(shè)備從地面實時采集地基云圖圖像，并實時獲取不同地基云圖對應(yīng)的焦距與不同地基云圖的姿態(tài)角，云高測量設(shè)備對多個地基云圖采集設(shè)備所采集的地...
  • 本發(fā)明提供一種協(xié)同深度邊緣和可見性先驗的多視角立體重建方法，包括：獲取從不同視角對同一場景采集的多張圖像，將每張圖像作為參考圖像且其余圖像作為源圖像并進行多次迭代，估計每張參考圖像的深度圖，每次包括：更新本次的可靠像素的深度估計值；重建本次...
  • 本申請公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待處理視圖；將所述待處理視圖輸入預先構(gòu)建得到的三維人體重建管道模型，得到重建后的三維高斯，所述三維人體重建管道模型由多視圖擴散模型與三維人體數(shù)據(jù)集結(jié)...
  • 本發(fā)明屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決在面對選煤場景或小目標時，YOLOv5的檢測性能可能受到限制的問題。提供了一種在煤矸石檢測中基于YOLOv5目標檢測模型改進方法：在原YOLOv5模型的主干網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)中的特征提取和特征融合的關(guān)鍵節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學習的無人機影像稻穗定向識別方法，其技術(shù)方案要點是：利用無人機采集稻穗影像數(shù)據(jù)并進行預處理；構(gòu)建稻穗定向識別模型，通過稻穗定向識別模型對預處理后的稻穗影像數(shù)據(jù)進行提取與分類，完成稻穗定向特征的處...
  • 本發(fā)明公開了基于機器學習的氮氧化合物穩(wěn)定性預測方法，包括：S1：構(gòu)建氮氧化合物的分子結(jié)構(gòu)；S2：利用量子化學軟件對所述分子結(jié)構(gòu)進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并進行振動分析，得到結(jié)果文件；S3：從所述結(jié)果文件中提取化學描述符，輸入預先建立的穩(wěn)定性預測模型，輸...
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