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計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于譜圖論的輸電斷面安全約束風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及電力系統(tǒng)停電檢修計(jì)劃技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)解析第一對(duì)象獲取第一數(shù)據(jù),將檢修計(jì)劃數(shù)據(jù)疊加到所述第一數(shù)據(jù)中,生成檢修態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D;根據(jù)所述檢修態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D確定輸電斷面;對(duì)所述輸電斷...
  • 本發(fā)明提供一種基于高壩出險(xiǎn)模式及失效路徑診斷結(jié)構(gòu)服役性態(tài)方法,包括:構(gòu)建高壩出險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)庫(kù),提取出險(xiǎn)特征參數(shù);應(yīng)用多尺度分層自適應(yīng)對(duì)應(yīng)分析,通過(guò)特征權(quán)重計(jì)算、出險(xiǎn)模式分層加權(quán)、物理相似性指標(biāo)建立和結(jié)構(gòu)差異補(bǔ)償,解決特征權(quán)重不平衡問(wèn)題,生成加...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度數(shù)據(jù)體系的充電站運(yùn)行維護(hù)方法,涉及智能優(yōu)化領(lǐng)域,包括,采集充電樁運(yùn)行、環(huán)境、用戶及電網(wǎng)數(shù)據(jù),預(yù)處理為JSON后,通過(guò)Kafka?Flume實(shí)時(shí)解析分類,存儲(chǔ)至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)并建立復(fù)合索引,通過(guò)Presto檢索;經(jīng)清洗...
  • 一種電氣互補(bǔ)冷熱聯(lián)供的棄風(fēng)利用系統(tǒng),包括風(fēng)電場(chǎng),為電網(wǎng)供電,棄風(fēng)經(jīng)過(guò)蓄熱式電鍋爐存儲(chǔ)為熱能,蓄熱式電鍋爐將部分能量供給吸收式制冷機(jī)補(bǔ)充電網(wǎng)供電的制冷應(yīng)用,其余熱能對(duì)城市熱負(fù)荷進(jìn)行供熱,剩余城市熱負(fù)荷所需熱能利用燃?xì)忮仩t補(bǔ)充。根據(jù)棄風(fēng)和冷熱負(fù)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的新能源配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì),基于時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)所建立的模型生成了與配電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)一致的高質(zhì)量時(shí)序數(shù)據(jù),通過(guò)設(shè)計(jì)重構(gòu)損失、監(jiān)督損失和無(wú)監(jiān)督損失,對(duì)時(shí)序生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化,解決了因...
  • 本發(fā)明屬于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種考慮時(shí)空特性的多臺(tái)區(qū)負(fù)荷概率預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),采集臺(tái)區(qū)的地理位置數(shù)據(jù)、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)以及與負(fù)荷相關(guān)的外部數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;將臺(tái)區(qū)作為節(jié)點(diǎn),將臺(tái)區(qū)之間的電氣連接作為邊構(gòu)建圖結(jié)構(gòu);對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取,獲得...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種利用平臺(tái)價(jià)券進(jìn)行交易獎(jiǎng)勵(lì)和投資的網(wǎng)絡(luò)交易系統(tǒng)及方法,涉及網(wǎng)絡(luò)交易系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)采購(gòu)平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)投融資平臺(tái),網(wǎng)絡(luò)采購(gòu)平臺(tái)包括相互連接的信息注冊(cè)接口、交易收支投資接口、交易獎(jiǎng)勵(lì)投資接口、第一兌換接口和第一存儲(chǔ)接口,網(wǎng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力工單可視化管理預(yù)警檢測(cè)系統(tǒng)及方法,包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)歷史工單數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;第一模型訓(xùn)練模塊,用于基于預(yù)處理后的歷史工單數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一模型,以提取特征;特征融合模塊,用于融合第一模型提取的特征構(gòu)建預(yù)測(cè)模型;實(shí)時(shí)數(shù)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種關(guān)鍵詞相似性排名方法及系統(tǒng),屬于信息檢索領(lǐng)域,方法包括以下步驟:步驟一:異構(gòu)數(shù)據(jù)源同步;步驟二:數(shù)據(jù)預(yù)處理與轉(zhuǎn)換,采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)不同格式的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)預(yù)處理與轉(zhuǎn)化;步驟三:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步,利用流式計(jì)算和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架...
  • 本申請(qǐng)涉及輸電線路巡檢及故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,提供一種密集通道輸電線路故障的智能視覺(jué)與狀態(tài)感知協(xié)同隱患監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),構(gòu)建狀態(tài)感知協(xié)同隱患監(jiān)測(cè)架構(gòu),分別在邊緣端、云端上構(gòu)建隱患多維感知協(xié)同模型和自學(xué)習(xí)機(jī)制的隱患多維感知協(xié)同模型;利用無(wú)人機(jī)上搭載...
  • 本發(fā)明涉及一種基于AI的學(xué)前兒童行為分析管理方法,包括數(shù)據(jù)采集處理模塊、光流場(chǎng)計(jì)算模塊、身份嵌入提取模塊、軌跡分離修復(fù)模塊和行為映射預(yù)警模塊,通過(guò)多模態(tài)傳感器同步采集視覺(jué)與慣性數(shù)據(jù),經(jīng)時(shí)空對(duì)齊與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償生成融合數(shù)據(jù);基于改進(jìn)的層次化RAFT...
  • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的路況監(jiān)控識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法包括:對(duì)道路環(huán)境進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集,得到原始數(shù)據(jù)集;對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和多模態(tài)特征融合處理,得到時(shí)空特征張量;對(duì)時(shí)空特征張量進(jìn)行多尺度金...
  • 本發(fā)明提供一種電力監(jiān)控系統(tǒng)威脅分析的知識(shí)圖譜生成方法、系統(tǒng)及介質(zhì),能夠在電力系統(tǒng)安全等監(jiān)控系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分析,方法包括以下步驟:S1:獲取威脅分析實(shí)際數(shù)據(jù);S2:對(duì)所述威脅分析實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,生成單一維度...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N氣凝膠毛氈表面缺陷識(shí)別方法和裝置,屬于氣凝膠制備領(lǐng)域。所述方法包括:獲取氣凝膠毛氈表面預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù),提取圖像數(shù)據(jù)的HOG特征向量;對(duì)所述預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,搭建氣凝膠毛氈缺陷識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并以標(biāo)注后的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種快遞破損件的智能識(shí)別與上報(bào)系統(tǒng),涉及物流信息技術(shù)領(lǐng)域,包括:自動(dòng)識(shí)別與拍照模塊、深度識(shí)別與提示模塊、上報(bào)與打印模塊和數(shù)據(jù)交互模塊;自動(dòng)識(shí)別與拍照模塊用于通過(guò)對(duì)快遞面單進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦拍攝,獲取面單圖像,并采用圖像識(shí)別算法提取運(yùn)單...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種資源受限設(shè)備的皮帶落煤檢測(cè)方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法基于事件相機(jī)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行采集,利用事件相機(jī)高時(shí)間分辨率的優(yōu)勢(shì),動(dòng)態(tài)捕捉皮帶上的變化信息;通過(guò)特定的時(shí)間窗口,將捕獲的事件數(shù)據(jù)組織為事件幀,隨后提取空間...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的視頻步態(tài)識(shí)別的身份識(shí)別認(rèn)證方法,本發(fā)明涉及生物特征識(shí)別、視頻分析、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)分布式框架下的增量學(xué)習(xí)機(jī)制動(dòng)態(tài)更新分類器,并采用改進(jìn)的交叉熵?三元組混合損失函數(shù)進(jìn)行身份認(rèn)證。其核心優(yōu)勢(shì)在于:針對(duì)復(fù)雜...
  • 本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電爬坡事件預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:將預(yù)處理后的風(fēng)電數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)模型,獲得風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)結(jié)果,其中,所述基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)模型包括依次相連的自...
  • 本發(fā)明涉及一種多尺度特征提取和區(qū)域?qū)R的鳥(niǎo)類細(xì)粒度圖像識(shí)別方法及裝置,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:采集鳥(niǎo)類圖像,構(gòu)建訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集;S2:構(gòu)建多尺度特征提取和區(qū)域?qū)R的鳥(niǎo)類細(xì)粒度圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò);S3:將所述鳥(niǎo)類圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后...
  • 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)YOLOV5的PCB缺陷檢測(cè)方法,通過(guò)對(duì)獲取的公開(kāi)PCB缺陷數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像增廣操作,然后將SCConv模塊嵌入到Y(jié)OLOV5的C3模塊中,并引入NWD損失函數(shù),將預(yù)測(cè)框和標(biāo)簽框均建模成高斯分布,用Wassertein...
技術(shù)分類
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