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      • 本申請涉及能源數(shù)據(jù)處理技術領域,特別涉及一種基于規(guī)則性約束的新能源風光樣本數(shù)據(jù)處理方法及裝置,其中,方法包括:建立一種規(guī)則插值模型,針對新能源風電與光伏系統(tǒng)在復雜環(huán)境下容易出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失進行插值補充;建立基于拓撲感知局部可逆注意力機制的數(shù)據(jù)...
      • 本申請涉及一種電磁背景噪聲的動態(tài)歸零和抑制方法、裝置、設備和介質。所述方法包括:對電磁背景噪聲進行初始化,給每個頻點初始化兩個模態(tài);每個模態(tài)包括:均值、方差以及熱度;根據(jù)預設周期采集電磁背景噪聲,當獲取到電磁背景幅度值后,根據(jù)每個頻點的幅度...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)學習的多模態(tài)音視頻體驗質量評價系統(tǒng),包括:音視頻素材處理模塊、主觀質量評分標注模塊和模型訓練模塊。通過音視頻素材處理、主觀質量評分標注及模型訓練三大模塊協(xié)同工作,解決了傳統(tǒng)單模態(tài)評價模型無法捕捉音視頻協(xié)同作用、主觀...
      • 本發(fā)明涉及屬于故障預測技術領域,涉及一種基于圖融合與多階段學習的閃速爐故障預測方法,包括:建立靜態(tài)圖和動態(tài)圖,根據(jù)靜態(tài)圖和動態(tài)圖,描述傳感器數(shù)據(jù)之間的影響強度和動態(tài)變化,獲取時空特征;將時空特征輸入Transformer編碼模型,獲取預測數(shù)...
      • 本申請公開了基于自監(jiān)督Swin Transformer和遷移學習的飛行器旋渦識別訓練方法、裝置、設備及介質,涉及流體仿真大數(shù)據(jù)智能分析技術領域,包括:獲取目標飛行器的非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù);將非規(guī)則網(wǎng)格速度場數(shù)據(jù)轉換為笛卡爾網(wǎng)格速度場;通過旋...
      • 本發(fā)明涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測方法,同時涉及自動駕駛感知硬件功能失效監(jiān)測裝置,屬于深度學習技術領域。所述方法包括:基于編碼器對感知硬件數(shù)據(jù)壓縮,獲取對應的低維潛在表示;根據(jù)感知硬件數(shù)據(jù)潛在表示的隱變量,建立感知硬件數(shù)據(jù)模型;引入感知...
      • 本發(fā)明公開了一種自適應交叉驗證雷視數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng),涉及水文監(jiān)測領域,包括S1、采集時間窗口內的雷達數(shù)據(jù)R以及視頻數(shù)據(jù)V,分別計算獲取雷達數(shù)據(jù)R和視頻數(shù)據(jù)V的中位數(shù)絕對偏差MAD;S2、構建離群點比例的權重計算模型,獲取數(shù)據(jù)的可靠性權重W...
      • 本發(fā)明公開了基于不確定度估計的多模態(tài)大模型優(yōu)化對齊方法及系統(tǒng),所述方法包括:(1)數(shù)據(jù)整體不確定度估計:計算訓練數(shù)據(jù)集中所有四元組的整體不確定度;(2)批量不確定度度量:對于給定批量樣本中的每個個體,計算其不確定度,并通過動態(tài)選擇機制剔除異...
      • 本發(fā)明屬于設備管理技術領域,本發(fā)明公開了基于多傳感器融合的工業(yè)設備故障預測與健康管理方法,包括:獲取工業(yè)設備的多源傳感數(shù)據(jù),進行信號解耦分析,獲得解耦特征譜;進行頻域轉換與調制解析,形成多維特征譜系;分析多維特征譜系的模態(tài)相關性,獲得故障特...
      • 本發(fā)明公開了一種數(shù)據(jù)存儲服務器的防護方法,包括:S1.將存儲服務器的存儲空間劃分為第一存儲空間和第二存儲空間;S2.在第一存儲空間中對有用數(shù)據(jù)進行正常保存,在第二存儲空間中用隨機數(shù)據(jù)進行填充;S3.存儲服務器將第一存儲空間中的有用數(shù)據(jù)劃分為...
      • 本發(fā)明適用于植物建模分析技術領域,提供了一種基于離散元法的成熟期柔性小麥麥穗建模方法,包括以下步驟:分析待建模品種的若干成熟期小麥麥穗的幾何形態(tài)和特征尺寸參數(shù);確定小麥麥穗模型的幾何參數(shù)以及填充球排列方式;計算得到填充球的坐標;對填充球進行...
      • 本申請涉及一種基于AI技術的配網(wǎng)拓撲全景感知方法、系統(tǒng)及介質,方法包括采集并融合配網(wǎng)同源系統(tǒng)中的線路公共信息模型CIM模型文件與設備臺賬信息;對采集數(shù)據(jù)進行結構解析與字段校正;提取主饋線路徑,并劃分主線分段,同時標識關鍵控制開關位置和分段界...
      • 本發(fā)明屬于地質探測技術領域,為解決目前難以準確反映局地水文條件動態(tài)變化的問題,提供了一種基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預測方法及系統(tǒng)。其中,基于隧道?含水體解析的隧洞施工涌水量預測方法包括根據(jù)當前工作面的含水體樣本預測集,結合研究區(qū)域...
      • 本發(fā)明提供一種基于BIMBase的供熱機房建模方法及系統(tǒng),首先對BIMBase平臺中供熱機房組件數(shù)據(jù)結構進行層級化解析,得到組件結構解析結果,接著基于該結果采集并整合供熱機房動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合,然后對組件結構解析結果和動靜態(tài)數(shù)據(jù)集合進行組件間關...
      • 本發(fā)明實施例公開了一種鋼模板打磨清理路徑規(guī)劃方法、裝置、設備及存儲介質,包括:利用多光譜數(shù)據(jù)和激光點云數(shù)據(jù)識別鋼模板表面的混凝土殘留,計算其面積、高度、體積并確定形狀類型、打磨方式,根據(jù)高度和體積計算打磨清理時長;結合打磨頭使用壽命和電池總...
      • 本發(fā)明公開了一種環(huán)形索承網(wǎng)格結構施工誤差的動態(tài)調整方法及系統(tǒng),涉及建筑施工技術領域,該方法包括:執(zhí)行環(huán)形索承網(wǎng)格結構的設計建模,利用仿真擬合構建節(jié)點的標定結構狀態(tài)數(shù)據(jù);部署感知傳感器獲得感知數(shù)據(jù)集,利用該數(shù)據(jù)集生成節(jié)點的結構狀態(tài)向量;根據(jù)狀...
      • 本發(fā)明公開了一種基于混合擴散模型的車間設備布局生成方法,屬于人工智能與計算機視覺領域。包括如下步驟:定義包含離散語義標簽和連續(xù)幾何屬性的設備集合,并以車間平面圖作為邊界約束;構建混合擴散模型,通過獨立的離散域和連續(xù)域加噪函數(shù),對設備屬性逐步...
      • 本發(fā)明公開了一種無人機槳葉加工精度測量方法、設備及介質,該方法包括:通過雙次異向線結構光掃描技術獲取無人機槳葉表面的點云數(shù)據(jù);基于點云的微局部密度與曲率信息,對所得點云數(shù)據(jù)進行非均勻采樣,提取關鍵特征點;基于提取的關鍵特征點構建無人機槳葉的...
      • 本發(fā)明公開了一種中小流量民用渦扇發(fā)動機的風扇設計方法及系統(tǒng),該方法在確定風扇的初步設計方案后同步進行顫振、氣動和噪聲三方面的敏感參數(shù)分析,分別確定抑顫優(yōu)化設計參數(shù)、氣動優(yōu)化設計參數(shù)和降噪優(yōu)化設計參數(shù),可以準確地識別氣動優(yōu)化、顫振優(yōu)化和降噪優(yōu)...
      • 本申請涉及一種配電網(wǎng)拓撲簡化與單線圖自動生成方法、系統(tǒng)及介質,方法包括解析配網(wǎng)線路CIM模型文件;生成簡化后的設備信息;確定配電網(wǎng)拓撲結構及設備之間的連接關系;確定主干線;尋找主干線上每一個連接節(jié)點所連接的變壓器,確定分支線路,并對分支線路...
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