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  • 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(chǔ)單元、接口單元、時(shí)鐘電路、電源轉(zhuǎn)換電路，以及FMC連接器；所述存儲(chǔ)單元包括EMMC、SPIFlash，以及3個(gè)LPDDR4X；所述接口單元包括RGMI...
  • 本發(fā)明涉及一種融合學(xué)習(xí)者能力的知識(shí)追蹤方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法獲取學(xué)習(xí)者集合、習(xí)題集合、知識(shí)概念集合和學(xué)習(xí)者答題交互序列，知識(shí)概念集合中包括至少一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，學(xué)習(xí)者答題交互序列中包括學(xué)習(xí)者作答結(jié)果；利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)聚合得到習(xí)題嵌入；利用邏輯...
  • 本公開(kāi)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(jìn)參數(shù)，可有效控制和降低全斷面巖石隧道掘進(jìn)機(jī)施工時(shí)滾刀的磨損，較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)滾刀的磨損量。目前掘進(jìn)參數(shù)的選擇大多基于TBM穩(wěn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種儲(chǔ)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(chǔ)能電站的綜合效率；判斷優(yōu)化前儲(chǔ)能電站的綜合效率是否達(dá)到所述綜合效率考核值；在優(yōu)化前儲(chǔ)能電站的綜合效率未達(dá)到所述綜合效率考核值時(shí)，建立儲(chǔ)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(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，包括：根據(jù)提取出的給定時(shí)間范圍給定區(qū)域內(nèi)多個(gè)分布站點(diǎn)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(shí)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(kāi)了基于改進(jìn)型蝴蝶優(yōu)化算法的光儲(chǔ)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(biāo)功率需求對(duì)應(yīng)的信號(hào)；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(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種內(nèi)澇預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：針對(duì)各候選區(qū)域，確定候選區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)從所述候選區(qū)域中確定目標(biāo)區(qū)域；針對(duì)所述目標(biāo)區(qū)域，確定對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行內(nèi)澇預(yù)測(cè)所需的內(nèi)澇預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)參數(shù)；將內(nèi)澇預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)參數(shù)輸入...
  • 本發(fā)明涉及碳排放監(jiān)測(cè)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(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：建立各個(gè)碳監(jiān)測(cè)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(gè)碳監(jiān)測(cè)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(jī)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(yùn)行模型；通過(guò)上層規(guī)劃模型和下層運(yùn)行模型交替迭代，得到目...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信息論的綜合能源系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)辨識(shí)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(píng)估、S4、綜合脆弱性評(píng)估、S5、線路排序與脆弱線路識(shí)別；本發(fā)明利用信息熵的概念來(lái)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N跨多場(chǎng)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(biāo)場(chǎng)景的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和第二目標(biāo)場(chǎng)景的第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行特征對(duì)齊后合并，生成目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；構(gòu)建包含場(chǎng)景判斷層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)...
  • 本發(fā)明屬于無(wú)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(wú)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(cè)區(qū)域內(nèi)的傳感器均勻定位，以平衡空間監(jiān)測(cè)質(zhì)量；步驟2、充電站數(shù)量和位置確定階段；將監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分為m個(gè)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(kāi)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(guò)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(shí)現(xiàn)，其具體步驟為：步驟一，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬電網(wǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)對(duì)當(dāng)前時(shí)刻之前一定時(shí)長(zhǎng)的用戶過(guò)往電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)分析，對(duì)用戶低壓風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行不同等級(jí)的細(xì)分常態(tài)化監(jiān)測(cè)預(yù)警，且預(yù)警方法不需占用過(guò)多計(jì)算資源，適用大范圍電網(wǎng)用戶...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了針對(duì)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(duì)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(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；S2：對(duì)初始數(shù)據(jù)、施工監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和歸一化處理...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種獼猴桃潰瘍病氣象災(zāi)害精準(zhǔn)靶向預(yù)警方法、裝置及介質(zhì)。該方法包括：對(duì)獼猴桃潰瘍病歷史發(fā)生時(shí)間、發(fā)病程度、分布范圍數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)時(shí)段的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和栽培管理數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到歷史病害數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)立體氣象監(jiān)測(cè)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)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(duì)土地沙化區(qū)域數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：對(duì)經(jīng)過(guò)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(cè)器模型，確定因子貢獻(xiàn)率，通過(guò)因子貢獻(xiàn)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(píng)估方法，考慮了韌性實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)過(guò)程屬性、地鐵施工安全系統(tǒng)組成要素在韌性實(shí)現(xiàn)過(guò)程中發(fā)揮的作用，將基于韌性過(guò)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(gè)子系統(tǒng)相結(jié)合，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種邊帶盒子部署小模型審查供應(yīng)商資質(zhì)業(yè)績(jī)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(jī)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(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練。S2、指標(biāo)提取與識(shí)別，邊帶盒...
  • 本發(fā)明提供了一種關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取多個(gè)初始分析文件、分析統(tǒng)計(jì)粒度信息和評(píng)估維度信息，對(duì)初始待分析文件進(jìn)行技術(shù)領(lǐng)域分類得到技術(shù)領(lǐng)域文件集合后，對(duì)各技術(shù)領(lǐng)域文件集合根據(jù)分析統(tǒng)計(jì)粒度信息進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，得到各技...
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