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  • 本申請?zhí)峁┝艘环N針對電壓暫降的負荷損失評估方法及相關裝置，所述方法包括：獲取預設時間段內的第一樣本集，并將第一樣本集平均分為K個第一子集；根據K個第一子集確定第一目標模型參數(shù)組合；根據第一目標模型參數(shù)組合確定第一隨機森林評估模型；根據第一隨...
  • 本發(fā)明公開了一種敞開式TBM巖爆致卡風險預警方法，包括：將TBM的運行狀態(tài)劃分為正常掘進狀態(tài)、卡機預警狀態(tài)和卡機狀態(tài)三種狀態(tài)；篩選出關鍵運行參數(shù)；獲得數(shù)據集；所述數(shù)據集包括輸入數(shù)據和輸出數(shù)據；將數(shù)據集劃分為訓練集和測試集；對訓練集進行預處理...
  • 本發(fā)明公開了一種二氧化硫污染源擴散模擬預測方法，包括使用多光譜成像分析采集污染源排放的實時監(jiān)測數(shù)據，分類污染源，識別污染源的集中區(qū)域，將污染源的集中區(qū)域定義為污染“熱點”；使用反向計算技術，估算污染源的排放強度，對污染物排放的時間變化進行建...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N權限調用方法、裝置、計算機設備及可讀存儲介質，包括：獲取用戶終端中待部屬的多個功能模塊的模塊信息，至少包括功能模塊對應的模塊標識、操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和待調用的權限類型；根據多個操作系統(tǒng)類型、協(xié)議類型和權限類型生成沙盒環(huán)境...
  • 本申請公開了一種基于多功能智能體的數(shù)字化電力系統(tǒng)的構建方法及裝置。從電廠側和電網側的電力數(shù)據中分別提取特征生產要素數(shù)據和控制生產要素數(shù)據；基于電力功能需求構建目標數(shù)據向量，并確定出與電力功能需求關聯(lián)的關鍵控制生產要素數(shù)據；運用人工智能算法學...
  • 本發(fā)明公開了一種預測導線覆冰增長的計算方法，其特征在于：所述方法包括：步驟1、將流場計算域分為勢流區(qū)和近壁區(qū),進而得到計算域中所有待求點的空氣速度分布；步驟2、結合水滴運動控制方程和二分法迭代逼近方式尋找零碰撞導線表面極限碰撞點；步驟3、將...
  • 本發(fā)明公開了一種基于輸電線路每日熱輻射量的導線溫度分布計算方法，包括：步驟1、根據導線表面的熱效應和熱損失，建立熱交換平衡式；步驟2、計算微地形區(qū)域線路的輻射熱；步驟3、構建以熱輻射預測函數(shù)為基礎的微地形輸電線路溫度分布計算模型；步驟4、將...
  • 本申請實施例提供了一種異常文案改寫方法和裝置、電子設備及存儲介質，屬于文本處理技術領域，適用于金融科技領域。該方法包括：獲取文案評估指南數(shù)據；對預設的目標文案數(shù)據進行特征提取，得到文案特征；基于文案特征對目標文案數(shù)據進行文案分類，得到文案類...
  • 本申請公開了一種翻譯機和電子設備組件。翻譯機包括：翻轉組件、固定組件和萬向軸組件；翻轉組件上設置有屏幕和太陽能板，太陽能板用于對翻譯機供電；固定組件用于連接于電子終端；翻轉組件通過萬向軸組件與固定組件活動連接，使翻轉組件能夠相對于固定組件在...
  • 本發(fā)明公開了一種電力視覺大模型的樣本庫構建方法、裝置、設備及介質。該方法包括：通過檢測模型對巡檢圖像進行檢測得到第一分割樣本集；根據所述第一分割樣本集對通用圖像分割模型進行微調訓練，得到專用檢測分割模型；對所述專用檢測分割模型進行迭代優(yōu)化；...
  • 本發(fā)明公開了一種電力設備視覺大模型構建、訓練、評估方法及系統(tǒng)，該電力設備視覺大模型構建、訓練、評估方法包括：基于歷史電力巡檢圖像以及擴充電力巡檢圖像構建電力樣本數(shù)據庫；基于電力樣本數(shù)據庫中的電力樣本圖像以及對預先構建的電力大模型進行預訓練，...
  • 本申請實施例提供了一種模型訓練方法、模型應用方法、裝置、電子設備及介質。模型訓練方法包括：獲取多個訓練任務，每個訓練任務包括訓練參數(shù)和多個訓練數(shù)據，訓練數(shù)據包括第一數(shù)據和第二數(shù)據，第一數(shù)據用于輸入至基座模型，第二數(shù)據是在向基座模型輸入第一數(shù)...
  • 本公開涉及一種烹飪需求信息處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，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容；對烹飪需求信息進行烹飪場景分析，得到場景提示信息，場景提示信息指示烹飪需求信息對應...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N模型微調方法、裝置、設備、介質及產品，該方法包括：獲取訓練數(shù)據，以及，獲取第一模型微調需求；根據第一字符集合和第二字符集合，生成第一輸入詞表；針對每次訓練步驟，執(zhí)行以下操作：將本次訓練步驟對應的第一字符序列輸入預訓練語言模型...
  • 本申請公開了植被水流中黏性魚卵的吸附時間和距離預測方法、裝置、存儲介質及電子設備。該方法包括：獲取研究河道區(qū)域的水動力基礎參數(shù)；根據所述水動力基礎參數(shù)，計算水流縱向流速和紊流擴散系數(shù)；確定魚卵的吸附概率；構建隨機位移模型，將所述水動力基礎參...
  • 本發(fā)明涉及城市碳排放智能管理技術領域，且公開了一種基于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)據處理模塊、城市交通碳排放數(shù)據處理模塊、居民能源使用碳排放數(shù)據處理模塊、城市碳匯數(shù)據處理模塊、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)據融合的配電網運行指標評估方法，屬于配電網運行評估領域。所述方法，通過引入基準比較法，與最佳實踐值進行比較，有效識別配電網運行中的不足和改進空間，指導配電網優(yōu)化資源配置和管理策略。同時，結合了熵值法和德爾菲法，兩者結...
  • 本發(fā)明提供一種考慮煤質測量結果的熱電機組調度方法與系統(tǒng)，屬于機組調度技術領域，具體包括：將熱值變動系數(shù)不滿足要求的時段作為熱值變動時段，并利用熱值變動時段的分布數(shù)據，確定所述熱電機組的煤粉的熱值的測量均勻系數(shù)不滿足要求時，以不同時段的熱值的...
  • 本申請?zhí)峁┮环N多層云架構智能交通資源分配方法、存儲介質及電子設備，所述多層云架構包括邊緣云、區(qū)域云和中心云，所述方法包括：所述邊緣云采用遺傳算法對其接收到的邊緣任務進行資源分配；所述區(qū)域云采用粒子群優(yōu)化算法對其接收到的區(qū)域任務進行資源分配；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據的企業(yè)風險自診斷方法，涉及數(shù)據預測技術領域，包括采集企業(yè)內部數(shù)據和競爭對手外部數(shù)據，定期評估企業(yè)相對競爭優(yōu)勢；預測產品銷售趨勢，并分析影響銷售的關鍵因素；建立原材料和產品價格數(shù)據庫，記錄歷史價格變動，評估價格變動對...
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