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      計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
      • 本發(fā)明屬于金融資產(chǎn)配置技術領域, 公開基于智能分析的銀保領域金融資產(chǎn)配置方法及系統(tǒng), 該方法包括:獲取歷史交易數(shù)據(jù), 對歷史交易數(shù)據(jù)進行預處理, 并利用熵值法進行交易行為評估, 得到行為評估數(shù)據(jù);對預先獲取的資產(chǎn)數(shù)據(jù)進行預處理, 并利用動態(tài)...
      • 本發(fā)明涉及金融科技與人工智能交叉技術領域, 公開了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的跨市場套利機會挖掘系統(tǒng), 包括數(shù)據(jù)采集與預處理:獲取并標準化多源數(shù)據(jù);時空自適應張量構(gòu)建:將數(shù)據(jù)組織為統(tǒng)一時空張量;多尺度張量分解:在多尺度上分解張量以提取市場模式;動態(tài)權重...
      • 本申請涉及集電線路施工路徑優(yōu)化技術領域, 尤其是涉及一種集電線路施工路徑優(yōu)化方法, 其包括讀取基礎數(shù)據(jù)并預處理、調(diào)用改進型圖論算法生成初始路徑候選集合、基于自適應權重分配模型篩選優(yōu)化路徑、利用動態(tài)調(diào)整模塊修正路徑, 并輸出最終規(guī)劃方案。本發(fā)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于計算機視覺的鋼筋間距檢測方法及系統(tǒng), 結(jié)合計算機視覺技術中的相機標定技術和深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型, 可實現(xiàn)建筑工業(yè)生產(chǎn)和工程建設施工中的鋼筋間距檢測, 方法包括:收集鋼筋圖片, 標注圖片制作數(shù)據(jù)集, 利用制作完成的數(shù)據(jù)集訓練模...
      • 本發(fā)明提供對數(shù)螺旋線仿真參數(shù)分析方法, 屬于仿真參數(shù)分析技術領域, 所述方法包括如下步驟:設置參數(shù), 并構(gòu)建數(shù)學參數(shù)自動輸入模型, 設置多參數(shù)敏感性分析模塊進行參數(shù)分析, 設置多物理場耦合仿真模塊進行物理場耦合仿真, 把對數(shù)螺旋線仿真參數(shù)優(yōu)...
      • 本發(fā)明涉及人工智能技術領域, 提供一種基于神經(jīng)算子與多目標遷移學習的跨域流場預測方法, 通過建立多輸入輸出通用神經(jīng)算子變換器和多目標域遷移學習相結(jié)合, 通過步驟S1~S5, 多模態(tài)輸入編碼并進行傅里葉譜嵌入, 經(jīng)過編碼和嵌入后, 物理域的輸...
      • 本發(fā)明公開了一種珠寶首飾3D模型設計方法及系統(tǒng), 包括:獲取歷史珠寶首飾設計全模態(tài)數(shù)據(jù);利用計算機視覺、自然語言處理技術對所述全模態(tài)數(shù)據(jù)進行多維度特征提取與關聯(lián)標注, 以構(gòu)建三維特征矩陣;根據(jù)所述三維特征矩陣, 通過跨模態(tài)結(jié)構(gòu)化標注, 以構(gòu)...
      • 本發(fā)明涉及風電場規(guī)劃與設計技術領域, 具體涉及海上風電場多機型布放選型和布局同步優(yōu)化方法及裝置。本發(fā)明中, 通過確定備選機型以及備選機型的參數(shù)和尾流數(shù)據(jù), 能夠在布局過程中考慮多種機型同時選擇, 并針對不同機型進行差異化尾流計算, 同時以待...
      • 本發(fā)明公開了一種基于三維數(shù)字模型與圖像增強技術的機場語義分割方法, 包括以下步驟:步驟1、構(gòu)建飛機三維數(shù)字模型;步驟2、定義感興趣區(qū)域:使用目標檢測算法自動檢測并定位圖像中的飛機, 生成定義ROI區(qū)域;步驟3、3D模型投影與匹配, 輸出飛機...
      • 本發(fā)明提出一種混合電推進飛機的電推進參數(shù)優(yōu)化方法, 包括:將全飛行過程離散化為多時間區(qū)間;構(gòu)建包括供電單元、飛行動力學、航空發(fā)動機及電推進裝置的能耗計算模型;定義以全局燃油消耗為目標的優(yōu)化問題;采用全局優(yōu)化算法求解。本發(fā)明能同步計算最優(yōu)供電...
      • 本發(fā)明涉及一種模塊化軸向磁通永磁同步風力發(fā)電機的優(yōu)化設計方法, 屬于風力發(fā)電領域。該發(fā)電機包括定子和轉(zhuǎn)子;以轉(zhuǎn)矩脈動、轉(zhuǎn)矩密度為優(yōu)化目標, 以定子槽深度、轉(zhuǎn)子永磁體厚度、轉(zhuǎn)子永磁體極弧系數(shù)為待優(yōu)化設計變量;確定各設計變量的約束條件, 進行拉...
      • 本發(fā)明公開了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的城市用戶用水異常檢測方法、裝置、設備及介質(zhì), 采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對用戶拓撲圖中以目標用戶節(jié)點為中心的K鄰域的圖數(shù)據(jù)進行圖卷積處理, 得到鄰域特征, 基于鄰域特征預測目標用戶的用水異常檢測結(jié)果, 通過圖卷積...
      • 本發(fā)明涉及電力作業(yè)動作檢測域泛化技術領域, 公開了一種電力作業(yè)動作檢測域泛化方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì), 方法包括:收集不同域的視頻樣本, 提取其語義特征, 生成時空特征向量;訓練域轉(zhuǎn)換器和域風格映射模塊, 使用這些向量;建立域風格表示基向量;...
      • 本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的惡劣天氣電網(wǎng)風險識別方法及系統(tǒng), 方法包括:通過采集目標區(qū)域內(nèi)多源氣象預報數(shù)據(jù)和電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù), 進行數(shù)據(jù)清洗與時空校準, 利用知識圖譜技術融合氣象數(shù)據(jù)和電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù), 生成物理風險關聯(lián)子圖與連鎖風險關聯(lián)子圖...
      • 本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的多維度電力負荷預測自適應問答推薦系統(tǒng)及方法, 包括知識圖譜構(gòu)建模塊、問題分解模塊、主觀標簽生成模塊和答案優(yōu)化模塊。首先構(gòu)建電力領域知識圖譜統(tǒng)一表示異構(gòu)數(shù)據(jù);其次將用戶問題分解為子問題并降維;再識別主觀因素標簽,...
      • 本發(fā)明提出一種面向配電臺區(qū)的輕量級人工智能算法編排構(gòu)建方法, 包括以下步驟;步驟S1、分析提取典型的臺區(qū)場景, 總結(jié)場景的協(xié)同管控和區(qū)域自治應用需求, 建立場景與應用需求的映射關系;步驟S2、針對不同的應用需求場景, 將人工智能算法分解成針...
      • 本申請涉及市政配水管網(wǎng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、方法及電子設備, 涉及市政工程技術的技術領域, 其市政配水管網(wǎng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與預處理模塊、狀態(tài)識別模塊、異常檢測模塊、智能調(diào)度模塊, 所述深度學習算法為長短期記憶網(wǎng)絡, 所述長短期記憶網(wǎng)絡用于對...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多源大數(shù)據(jù)的輸電通道外破風險等級動態(tài)評估方法及設備、裝置, 通過目標檢測算法提取輸電通道的外破圖斑, 結(jié)合各外破圖斑的形態(tài)學特征及光譜特征進行各外破類型的識別和分類, 梳理各外破類型風險的影響因素, 將外破類型、外破面積...
      • 本發(fā)明公開了面向累積型數(shù)據(jù)處理應用的多云作業(yè)調(diào)度方法, 主要由五個步驟組成:初始化、馬爾可夫決策過程建模、CDP?SS網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建、CDP?SS模型訓練、累積型數(shù)據(jù)處理應用作業(yè)調(diào)度。本發(fā)明針對累積型數(shù)據(jù)處理應用, 結(jié)合云環(huán)境和應用數(shù)據(jù)信...
      • 本申請公開了一種新能源市場出清樣本集批量生成方法及系統(tǒng), 屬于電力數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括:以臨近電場發(fā)電量作為源域數(shù)據(jù), 以新建電場發(fā)電量為目標域數(shù)據(jù), 將源域數(shù)據(jù)和目標域數(shù)據(jù)分別輸入到生成器和判別器中, 提取發(fā)電數(shù)據(jù)的時間序列特征,...
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