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  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的施工數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，方法包括：同步采集鉆孔機的負荷數(shù)據(jù)與電動機的電流數(shù)據(jù)，為各待預測負荷數(shù)據(jù)設定歷史負荷數(shù)據(jù)，計算歷史負荷數(shù)據(jù)的突出程度，并結合電流數(shù)據(jù)的變化趨勢，對歷史負荷數(shù)據(jù)的突出...
  • 本發(fā)明涉及一種輸電線路隱患處置智能決策方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括：步驟S1：獲取識別得到的各隱患的類型、位置和標準化風險評估值；步驟S2：獲取風災持續(xù)期間的粗粒度氣象時序數(shù)據(jù)，并得到各隱患位置處的微粒度氣象時序數(shù)據(jù)；步驟S3：得到各...
  • 本發(fā)明涉及一種基于機器學習的敏感數(shù)據(jù)探查方法及系統(tǒng)，通過從電力相關數(shù)據(jù)源中采集包括桿塔位置數(shù)據(jù)、機場位置數(shù)據(jù)及重要場站位置數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，并對其進行異常值清洗、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一等預處理操作，生成結構化數(shù)據(jù)；基于預處理后的數(shù)據(jù)，提取包括位置分布、...
  • 本申請實施例提供了一種目標毀傷評估方法和系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術領域。該方法包括：將第一建筑傳感數(shù)據(jù)輸入初始毀傷評估模型，得到第一毀傷分類數(shù)據(jù)和類型分類概率，并根據(jù)第一毀傷分類數(shù)據(jù)和類型分類概率訓練初始毀傷評估模型，得到第...
  • 本說明書實施例提供高溫老化試驗設備二次電源故障檢測診斷方法及裝置，其中所述高溫老化試驗設備二次電源故障檢測診斷方法包括：對二次開關電源仿真模型進行故障檢測，獲得多個虛擬測點的狀態(tài)，根據(jù)二次開關電源的多個故障類型初步構造出原始D矩陣；利用基于...
  • 本說明書實施例提供老化臺前端隔離式開關電源故障檢測診斷方法及裝置，其中所述老化臺前端隔離式開關電源故障檢測診斷方法包括：獲取老化臺前端隔離式開關電源的模擬量信號在多個歷史時間序列對應的多個歷史信號值；基于多個歷史信號值，確定老化臺前端隔離式...
  • 本申請涉及一種基于深度學習的多源教學數(shù)據(jù)處理方法，包括獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)；采用模態(tài)分離技術對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預處理，得到多個獨立特征集；根據(jù)多個獨立特征集，采用特征融合算法生成融合特征集；針對融合特征集...
  • 本說明書實施例提供老化試驗設備驅動控制檢測板的故障預測方法及裝置，其中所述老化試驗設備驅動控制檢測板的故障預測方法包括：獲取老化試驗設備驅動控制檢測板的模擬量信號在多個歷史時間序列對應的歷史信號值；計算老化試驗設備驅動控制檢測板的不同退化路...
  • 本發(fā)明公開了一種位移傳感器邊界區(qū)域校準方法，包括：獲取原始測量數(shù)據(jù)集；執(zhí)行多尺度邊界特征提取，得到多尺度特征向量和邊界特征識別指紋；構建動態(tài)分段混合誤差模型，得到平衡誤差模型和區(qū)間不確定度；實施智能迭代校準處理，得到收斂優(yōu)化模型；生成邊界區(qū)...
  • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)應用技術領域，尤其涉及一種基于時空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補方法。本發(fā)明提出一種基于時空耦合的電力潮流數(shù)據(jù)智能填補方法，首先對原始數(shù)據(jù)通過Hampel濾波、相位對齊以及歸一化進行數(shù)據(jù)預處理，通過自適應圖卷積Adaptive...
  • 本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于多角度的人員畫像信息智能生成方法及系統(tǒng)。本發(fā)明獲取訓練集中的數(shù)據(jù)信息，對數(shù)據(jù)信息進行預處理，確定對應人員的領域標簽，對各領域標簽進行核查，確定領域權重，構建人員的人員畫像信息，將人員畫像信息與訓練集...
  • 本發(fā)明提供一種水色遙感通用瑞利散射計算方法及系統(tǒng)，首先基于觀測條件和大氣參數(shù)數(shù)據(jù)構成瑞利散射數(shù)據(jù)集合，然后將該數(shù)據(jù)集合輸入機器學習方法中進行訓練獲得瑞利散射預測模型，最后獲取目標遙感圖像各波段、各像元的觀測條件及大氣參數(shù)數(shù)據(jù)，輸入訓練好的預...
  • 本發(fā)明提供一種全局?局部解碼的遙感影像路網(wǎng)提取方法，涉及遙感影像路網(wǎng)提取技術領域，首先通過Transformer模型實現(xiàn)遙感影像中道路節(jié)點的查詢，將道路節(jié)點的查詢分別映射為道路節(jié)點的2維坐標和36維方向描述子，執(zhí)行初級網(wǎng)絡的構建。在此基礎上...
  • 本說明書公開了一種大模型的預訓練方法、裝置、存儲介質(zhì)以及電子設備，通過預先確定若干預設的幾何圖元以及各幾何圖元對應的各第一描述文本，并根據(jù)各幾何圖元之間的關系和對應的第一描述文本確定構建出的幾何機構的第二描述文本。然后確定該幾何結構的性質(zhì)數(shù)...
  • 本申請涉及一種多模態(tài)混合的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括：接收包含多模態(tài)混合信息的目標問題；將所述目標問題輸入到經(jīng)過訓練的多模態(tài)混合領域專家大模型中進行處理，得到所述目標問題對應的答案；所述經(jīng)過訓練的多模態(tài)混合領域專家大...
  • 本申請公開了一種文本生成方法、存儲介質(zhì)、電子設備及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，其中方法包括：首先獲取查詢請求的語義信息；然后依據(jù)語義信息，確定查詢請求對應的目標生成模式；再利用目標生成模式對查詢請求進行答復，獲取查詢請求對應的答復信息；...
  • 本發(fā)明公開了一種應答信息生成方法、設備、介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術領域，針對預訓練語言模型的并行推理計算的一個批次中，根據(jù)所在設備執(zhí)行預填充任務的算力利用率確定預填充任務的詞元預算數(shù)量和解碼任務的詞元預算數(shù)量，使解碼任務的詞元預...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的臺風災害知識圖譜生成方法及系統(tǒng)，涉及知識圖譜構建技術領域，包括：獲取臺風災害數(shù)據(jù)，基于臺風災害數(shù)據(jù)開展臺風災害知識的認知與表達，臺風災害知識的認知與表達包括臺風演化過程和臺風災情效應；基于臺風災害知識的認知與...
  • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿請?zhí)行方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)庫技術領域，包括：接收當前數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿諏臄?shù)據(jù)庫查詢語句；利用基于探索利用平衡強化學習得到的目標執(zhí)行計劃查詢模型查詢數(shù)據(jù)庫查詢語句對應的目標執(zhí)行計劃；其中，目標執(zhí)行計...
  • 本發(fā)明涉及旅游資源查詢技術領域，其公開了一種智能終端旅游資源查詢方法及系統(tǒng)，本系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集單元、特征提取單元、偏好分析單元、查詢推薦單元；本發(fā)明，全面收集用戶歷史查詢記錄、行為數(shù)據(jù)及查詢時間、內(nèi)容、次數(shù)、停留時間、評價分數(shù)等多維度數(shù)據(jù)，...
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