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  • 本申請(qǐng)涉及用于加速密集三維(3D)分組卷積的方法和設(shè)備。該方法包括:接收輸入特征圖;生成輸入特征圖的分組標(biāo)簽矩陣,該分組標(biāo)簽矩陣用于將輸入特征圖劃分為多個(gè)不相交輸入分組;基于分組標(biāo)簽矩陣來(lái)同時(shí)對(duì)多個(gè)不相交輸入分組執(zhí)行卷積操作;以及利用多個(gè)不...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N日度用電量增長(zhǎng)的多氣象因素量化方法、設(shè)備及介質(zhì),根據(jù)本申請(qǐng)的方法包括:獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的初始?xì)庀髷?shù)據(jù),并通過(guò)對(duì)所述初始?xì)庀髷?shù)據(jù)補(bǔ)齊操作獲取氣象指標(biāo)數(shù)據(jù);將所述氣象指標(biāo)數(shù)據(jù)劃分為初始?xì)庀笾笜?biāo)和合成氣象指標(biāo);將所述氣象指標(biāo)、合成...
  • 本發(fā)明提供了一種場(chǎng)景工況構(gòu)建方法及基于所述方法的車輛能量管理系統(tǒng),其中方法包括:S1,收集某園區(qū)場(chǎng)景下車輛的實(shí)車工況,并構(gòu)建實(shí)車工況數(shù)據(jù)庫(kù);S2,基于實(shí)車工況數(shù)據(jù)庫(kù),構(gòu)建基于微行程片段的工況狀態(tài)識(shí)別方法,通過(guò)識(shí)別微行程工況片段的狀態(tài),生成工...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N針對(duì)電壓暫降的負(fù)荷損失評(píng)估方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的第一樣本集,并將第一樣本集平均分為K個(gè)第一子集;根據(jù)K個(gè)第一子集確定第一目標(biāo)模型參數(shù)組合;根據(jù)第一目標(biāo)模型參數(shù)組合確定第一隨機(jī)森林評(píng)估模型;根據(jù)第一隨...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種敞開(kāi)式TBM巖爆致卡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,包括:將TBM的運(yùn)行狀態(tài)劃分為正常掘進(jìn)狀態(tài)、卡機(jī)預(yù)警狀態(tài)和卡機(jī)狀態(tài)三種狀態(tài);篩選出關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù);獲得數(shù)據(jù)集;所述數(shù)據(jù)集包括輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù);將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種二氧化硫污染源擴(kuò)散模擬預(yù)測(cè)方法,包括使用多光譜成像分析采集污染源排放的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分類污染源,識(shí)別污染源的集中區(qū)域,將污染源的集中區(qū)域定義為污染“熱點(diǎn)”;使用反向計(jì)算技術(shù),估算污染源的排放強(qiáng)度,對(duì)污染物排放的時(shí)間變化進(jìn)行建...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N權(quán)限調(diào)用方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取用戶終端中待部屬的多個(gè)功能模塊的模塊信息,至少包括功能模塊對(duì)應(yīng)的模塊標(biāo)識(shí)、操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和待調(diào)用的權(quán)限類型;根據(jù)多個(gè)操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和權(quán)限類型生成沙盒環(huán)境...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多功能智能體的數(shù)字化電力系統(tǒng)的構(gòu)建方法及裝置。從電廠側(cè)和電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中分別提取特征生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)和控制生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù);基于電力功能需求構(gòu)建目標(biāo)數(shù)據(jù)向量,并確定出與電力功能需求關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù);運(yùn)用人工智能算法學(xué)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種預(yù)測(cè)導(dǎo)線覆冰增長(zhǎng)的計(jì)算方法,其特征在于:所述方法包括:步驟1、將流場(chǎng)計(jì)算域分為勢(shì)流區(qū)和近壁區(qū),進(jìn)而得到計(jì)算域中所有待求點(diǎn)的空氣速度分布;步驟2、結(jié)合水滴運(yùn)動(dòng)控制方程和二分法迭代逼近方式尋找零碰撞導(dǎo)線表面極限碰撞點(diǎn);步驟3、將...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于輸電線路每日熱輻射量的導(dǎo)線溫度分布計(jì)算方法,包括:步驟1、根據(jù)導(dǎo)線表面的熱效應(yīng)和熱損失,建立熱交換平衡式;步驟2、計(jì)算微地形區(qū)域線路的輻射熱;步驟3、構(gòu)建以熱輻射預(yù)測(cè)函數(shù)為基礎(chǔ)的微地形輸電線路溫度分布計(jì)算模型;步驟4、將...
  • 本申請(qǐng)實(shí)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(chǔ)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(píng)估指南數(shù)據(jù);對(duì)預(yù)設(shè)的目標(biāo)文案數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到文案特征;基于文案特征對(duì)目標(biāo)文案數(shù)據(jù)進(jìn)行文案分類,得到文案類...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種翻譯機(jī)和電子設(shè)備組件。翻譯機(jī)包括:翻轉(zhuǎn)組件、固定組件和萬(wàn)向軸組件;翻轉(zhuǎn)組件上設(shè)置有屏幕和太陽(yáng)能板,太陽(yáng)能板用于對(duì)翻譯機(jī)供電;固定組件用于連接于電子終端;翻轉(zhuǎn)組件通過(guò)萬(wàn)向軸組件與固定組件活動(dòng)連接,使翻轉(zhuǎn)組件能夠相對(duì)于固定組件在...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力視覺(jué)大模型的樣本庫(kù)構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:通過(guò)檢測(cè)模型對(duì)巡檢圖像進(jìn)行檢測(cè)得到第一分割樣本集;根據(jù)所述第一分割樣本集對(duì)通用圖像分割模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,得到專用檢測(cè)分割模型;對(duì)所述專用檢測(cè)分割模型進(jìn)行迭代優(yōu)化;...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力設(shè)備視覺(jué)大模型構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估方法及系統(tǒng),該電力設(shè)備視覺(jué)大模型構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估方法包括:基于歷史電力巡檢圖像以及擴(kuò)充電力巡檢圖像構(gòu)建電力樣本數(shù)據(jù)庫(kù);基于電力樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中的電力樣本圖像以及對(duì)預(yù)先構(gòu)建的電力大模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。模型訓(xùn)練方法包括:獲取多個(gè)訓(xùn)練任務(wù),每個(gè)訓(xùn)練任務(wù)包括訓(xùn)練參數(shù)和多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)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(kāi)涉及一種烹飪需求信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì)烹飪需求信息進(jìn)行烹飪場(chǎng)景分析,得到場(chǎng)景提示信息,場(chǎng)景提示信息指示烹飪需求信息對(duì)應(yīng)...
  • 本申請(qǐng)?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(xùn)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(duì)每次訓(xùn)練步驟,執(zhí)行以下操作:將本次訓(xùn)練步驟對(duì)應(yīng)的第一字符序列輸入預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了植被水流中黏性魚卵的吸附時(shí)間和距離預(yù)測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)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(dòng)力基礎(chǔ)參數(shù);根據(jù)所述水動(dòng)力基礎(chǔ)參數(shù),計(jì)算水流縱向流速和紊流擴(kuò)散系數(shù);確定魚卵的吸附概率;構(gòu)建隨機(jī)位移模型,將所述水動(dòng)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(kāi)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(yùn)行指標(biāo)評(píng)估方法,屬于配電網(wǎng)運(yùn)行評(píng)估領(lǐng)域。所述方法,通過(guò)引入基準(zhǔn)比較法,與最佳實(shí)踐值進(jìn)行比較,有效識(shí)別配電網(wǎng)運(yùn)行中的不足和改進(jìn)空間,指導(dǎo)配電網(wǎng)優(yōu)化資源配置和管理策略。同時(shí),結(jié)合了熵值法和德?tīng)柗品ǎ瑑烧呓Y(jié)...
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