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      • 本發(fā)明提供了一種基于Transformer的通道聚類的電梯風(fēng)險預(yù)警方法,其通過時序分解模塊將多變量時序數(shù)據(jù)拆解為趨勢項和季節(jié)項,通過對其在頻域空間中具有內(nèi)在相似性的通道進行聚類,采用帶有路由機制的交叉注意力模塊,實現(xiàn)聚類內(nèi)與聚類間的通道交互...
      • 本發(fā)明提供一種配電終端健康狀態(tài)預(yù)測方法、裝置和電子設(shè)備,屬于配電終端智能運維技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括:獲取配電終端的待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù);將所述待測多源監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入至配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型,得到所述配電終端健康狀態(tài)預(yù)測模型輸出的配電終端健康狀態(tài)...
      • 本發(fā)明公開了一種變壓器設(shè)備故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及電力設(shè)備檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括整合變壓器設(shè)備的各類運行故障案例,構(gòu)建初始問答對樣本集并輸入預(yù)設(shè)大模型中進行訓(xùn)練,在訓(xùn)練過程中引入預(yù)設(shè)的動態(tài)知識抽取器對初始問答對樣本集進行文本...
      • 本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)挖掘的退火爐故障預(yù)測控制系統(tǒng)及方法,涉及工業(yè)自動化控制技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過對退火爐的歷史數(shù)據(jù)進行分析,從而獲取目標(biāo)時間;以獲取的目標(biāo)時間為基準(zhǔn)對歷史數(shù)據(jù)進行進一步分析,計算水垢厚度閾值和磨損特征值,進而計算得到故障程度閾...
      • 本申請公開了一種基于核密度的無權(quán)重健康度評估方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取設(shè)備健康度評分指標(biāo)數(shù)據(jù),并對設(shè)備健康度評分指標(biāo)數(shù)據(jù)進行核密度適用性分析,以確定指標(biāo)綜合評分適配樣本;對標(biāo)準(zhǔn)核密度估計函數(shù)進行邊界修正,以得到核密...
      • 本發(fā)明公開了一種高熵合金力學(xué)性能預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括:構(gòu)建高熵合金模型集,包括定義高熵合金組份的比例分配,確定組份結(jié)構(gòu),一組組份結(jié)構(gòu)對應(yīng)一個高熵合金模型;對高熵合金模型進行力場參數(shù)設(shè)置穩(wěn)定構(gòu)型;通過拉伸過程模擬獲取所述高熵合金模型的力學(xué)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的MBOM物料消耗指標(biāo)監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備,屬于航空智能制造的技術(shù)領(lǐng)域,獲取MBOM物料消耗數(shù)據(jù),按物料類型對消耗數(shù)據(jù)進行分類,并結(jié)合時間段基于責(zé)任單位劃分,形成消耗數(shù)據(jù)集?;谙臄?shù)據(jù)集,訓(xùn)練得到線性回歸...
      • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的業(yè)務(wù)自動化處置方法及相關(guān)裝置,本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)處置領(lǐng)域,方法包括:基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)所存儲的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)知識圖譜;基于輸入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的歷史請求信息和與歷史請求信息對應(yīng)的語義特征構(gòu)建訓(xùn)練集,對大語言模型進行訓(xùn)練,得到...
      • 本公開提供一種數(shù)據(jù)分類方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過量子電路將用于QSVM模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)特征向量轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)特征向量對應(yīng)的量子態(tài);基于量子態(tài)的內(nèi)積計算量子核函數(shù),并構(gòu)建對應(yīng)的對偶優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);基于對偶優(yōu)化目標(biāo)函...
      • 本申請涉及機場基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于QAR數(shù)據(jù)的機場道面狀況智能識別方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)機場全部飛機的QAR數(shù)據(jù),對QAR數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得到飛機在目標(biāo)機場滑行階段的有效數(shù)據(jù)段;在有效數(shù)據(jù)段中提取豎向加速度數(shù)據(jù),根...
      • 本發(fā)明公開了智能計量箱運行異常檢測方法,具體涉及電力信息化技術(shù)領(lǐng)域,基于計量箱運行數(shù)據(jù)構(gòu)建行為上下文信息組,匹配歷史行為演化模板以判斷是否激活異常意圖評估流程;若激活,生成行為鏈序列并計算意圖合理性可信指數(shù);提取電氣特征與環(huán)境變量計算上下文...
      • 本申請公開了一種代碼采納情況的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,包括采用向量檢索的方式確定目標(biāo)對象提交的第一代碼和人工智能生成的第二代碼之間的相似度。以及將第一代碼和至少一個第二代碼輸入大語言模型中,基于大語言模型的輸...
      • 本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)標(biāo)簽自動生成方法及系統(tǒng),方法包括:預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫和數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成模型;獲取待生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)數(shù)量,優(yōu)先基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽,若基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫無法生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽或基于數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成庫生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)量達到第...
      • 本發(fā)明公開了一種綜合能源系統(tǒng)的運行評估方法、裝置及管控系統(tǒng),方法包括:獲取綜合能源系統(tǒng)中各個子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù);基于預(yù)先構(gòu)建的綜合能源指標(biāo)庫,從各個子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)中篩選出對應(yīng)的評估特征;采用主成分分析法,對評估特征進行分析,給出核心特征;根...
      • 本發(fā)明屬于機械故障診斷與信號處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于多通道模擬濾波特征網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),該方法通過構(gòu)建多通道模擬濾波特征提取網(wǎng)絡(luò),采用多個并行設(shè)置的帶通濾波器通道提取軸承振動信號特征,結(jié)合模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行故障...
      • 本發(fā)明提供了一種基于大模型驅(qū)動的自適應(yīng)學(xué)習(xí)評估方法及系統(tǒng),方法包括對使用者進行身份驗證,若身份驗證通過,則獲取使用者的行為數(shù)據(jù)與情緒數(shù)據(jù);對行為數(shù)據(jù)進行行為分析,以輸出行為分析結(jié)果;對情緒數(shù)據(jù)進行情緒狀態(tài)分析,以得到情緒分析結(jié)果;獲取訓(xùn)練數(shù)...
      • 本發(fā)明屬于作物長勢預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于多光譜無人機監(jiān)測的作物長勢預(yù)測方法及系統(tǒng),該方法首先配置作物在標(biāo)準(zhǔn)生長環(huán)境下的分階段生育期生長狀態(tài)數(shù)據(jù),并采集真實作物在不同生育階段下不同土壤含水量和病蟲害狀態(tài)下的多維數(shù)據(jù),通過因子分析算法確定各...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N面向陸上深部咸水層碳封存的確定方法、裝置與電子設(shè)備。包括:獲取碳封存數(shù)據(jù),基于碳封存數(shù)據(jù)構(gòu)建碳存儲數(shù)學(xué)模型;第一確定步驟:根據(jù)碳封存數(shù)據(jù)和閃蒸方程,確定當(dāng)前時間步的碳存儲數(shù)學(xué)模型中組分在每相的組分質(zhì)量分?jǐn)?shù);求解處理步驟:基于...
      • 本發(fā)明屬于測量技術(shù)領(lǐng)域,涉及海水硝酸鹽傳感器的紫外光譜信號智能化校正方法。該方法包括:步驟一、計算不同溫度下每個樣品的吸光度數(shù)據(jù);步驟二、對吸光度數(shù)據(jù)采用自適應(yīng)小波去噪算法進行預(yù)處理;步驟三、對波長范圍240?260nm內(nèi)的預(yù)處理數(shù)據(jù)進行線...
      • 本申請涉及數(shù)據(jù)推理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及基于大數(shù)據(jù)的糾紛智能分析系統(tǒng),該系統(tǒng)中包括事件采集模塊、糾紛分析模塊、方案生成模塊、應(yīng)急方案模塊以及輔助決策生成模塊,采集糾紛事件描述數(shù)據(jù)、屬地特征數(shù)據(jù)及當(dāng)事人背景數(shù)據(jù),生成原始數(shù)據(jù)集;提取原始數(shù)據(jù)集的...
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