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      • 本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)模型混合驅(qū)動的ETC門架重要度計算方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先收集區(qū)縣級ETC出入口及路段收費門架的靜態(tài)數(shù)據(jù)及動態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建門架間交通流的概率分布模型;然后利用復雜網(wǎng)絡(luò)理論,計算模型驅(qū)動的ETC門架重要度指標;其次將上述指標與...
      • 本發(fā)明涉及SAAS系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于SAAS的物業(yè)管理系統(tǒng),包括:租戶管理模塊管理租戶的訪問數(shù)據(jù)及租戶信息,實時更新租戶等級;分庫決策模塊為租戶分配初始的數(shù)據(jù)庫;并租戶等級發(fā)生變更時,重新確定數(shù)據(jù)庫;路由決策模塊在檢測到租...
      • 本發(fā)明公開了一種基于電子沙盤技術(shù)的機場凈空動態(tài)管理方法及系統(tǒng),涉及機場凈空管理技術(shù)領(lǐng)域,針對機場遙感影像中的目標障礙物,采用空間配準及動態(tài)特征提取構(gòu)建障礙物仿真體,并將其加載至機場三維防控模型中。通過障礙物與凈空限制面的動態(tài)空間交互,提取關(guān)...
      • 本發(fā)明公開了一種無人值守自動感應智能倉庫管理系統(tǒng)及方法,涉及智能倉儲技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控中心,所述監(jiān)控中心通信連接有貨架信息模塊、機器人管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、智能調(diào)度模塊、路線規(guī)劃模塊、貨物運輸模塊以及貨物更新模塊;通過貨架信息模塊獲取智能...
      • 本發(fā)明涉及智能倉儲技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能貨物監(jiān)管方法及系統(tǒng),包括:通過多源異構(gòu)傳感器陣列采集三維空間分布數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)時序數(shù)據(jù)和表面形變特征數(shù)據(jù),構(gòu)建與物理貨物同步的數(shù)字孿生體;采用融合空間注意力機制與時間注意力機制的...
      • 本發(fā)明提出了一種城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及城市低碳處理數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,構(gòu)建低碳處理維度庫及其維度環(huán)節(jié)庫,進行數(shù)據(jù)分析,獲得得分變量、指標得分、環(huán)節(jié)得分、維度得分和城市低碳處理得分;建立指標模型、環(huán)節(jié)模型和維度模型,進行增長和減小...
      • 本發(fā)明涉及耗電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于預訓練大模型的電力物聯(lián)網(wǎng)負荷預測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對不同設(shè)備在每一時刻的鄰域范圍內(nèi)不同時刻的耗電量分布進行分析,獲得設(shè)備之間在每一時刻的耗電關(guān)聯(lián)程度,并獲得每個設(shè)備的關(guān)聯(lián)設(shè)備;根據(jù)每個設(shè)備在每...
      • 本發(fā)明公開了一種應急決策推演系統(tǒng)及方法,涉及應急管理與智能決策技術(shù)領(lǐng)域,包括接收洪澇相關(guān)數(shù)據(jù)生成環(huán)境數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù),基于環(huán)境數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)分別構(gòu)建時空災害矩陣和社會脆弱性圖譜,基于對時空災害矩陣和社會脆弱性圖譜進行分析確定耦合數(shù)據(jù)體,基于耦...
      • 本發(fā)明涉及一種基于通勤屬性的地鐵站點客流風險評估方法及系統(tǒng),其方法包括:基于不同日期和不同時間顆粒度統(tǒng)計站點在各時間窗口內(nèi)的進、出站客流量;利用熵權(quán)法結(jié)合TOPSIS法判斷出站點的通勤屬性;構(gòu)建差異化通勤類客流風險評價指標體系;利用熵權(quán)法結(jié)...
      • 一種云邊協(xié)同的危化品管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及危險化學品管理領(lǐng)域。在該方法中,對化學相容性風險值、環(huán)境失控風險值、設(shè)備故障風險值和操作風險值進行加權(quán)求和得到綜合風險值;當綜合風險值小于預設(shè)第一閾值時,預測本地需求預測值,根據(jù)服務水平與...
      • 本發(fā)明涉及隧道通風控制技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道交通量和需風量預測方法。所述方法包括以下步驟:根據(jù)隧道結(jié)構(gòu)參數(shù)和交通流數(shù)據(jù)布設(shè)隧道垂直剖面的多層傳感器陣列;利用多層傳感器陣列進行隧道沿垂直方向的環(huán)境參數(shù)采集,同時整合交通流...
      • 本申請實施例公開了一種動態(tài)補給信息生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:實時獲取參賽人員的運動狀態(tài)信息,對運動狀態(tài)信息進行解析,確定待補給人員;判斷待補給人員距離最近補給站的擁堵程度和補給供應狀態(tài)是否滿足供給需求,在不滿足供給需求的情況下,...
      • 本發(fā)明提供了基于量子啟發(fā)的建筑構(gòu)件預制任務調(diào)度方法,涉及任務協(xié)同調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,該方法將建筑預制任務抽象為量子優(yōu)化模型,以量子比特概率幅編碼任務分配方案;通過蒙特卡洛觀測把量子疊加態(tài)坍縮為經(jīng)典可行解,并以加權(quán)函數(shù)進行多目標量化評價。引入受控相...
      • 本申請涉及機電設(shè)備進度管理領(lǐng)域,公開了一種基于BIM技術(shù)的機電設(shè)備進度管控方法,包括以下步驟:S1、使用三維建模軟件和BIM整合軟件代入多項機電設(shè)備參數(shù)建立基礎(chǔ)機電設(shè)備BIM模型;S2、在步驟S1建立的基礎(chǔ)機電設(shè)備BIM模型上對機電設(shè)備進度...
      • 本發(fā)明涉及農(nóng)田水肥調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種水肥耦合碳效應智能調(diào)控方法,該方法先獲取農(nóng)田環(huán)境感知信息,解析后構(gòu)建水肥碳耦合場景,確定初始調(diào)控參數(shù)集;再獲取用戶反饋的動態(tài)調(diào)整操作,確定調(diào)控調(diào)整信息集;接著對調(diào)控調(diào)整信息集層級化拆解分類統(tǒng)計,確定...
      • 本申請公開了一種風電場設(shè)備管理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于海上風電場設(shè)備對應的設(shè)備實際使用環(huán)境數(shù)據(jù)確定海上風電場設(shè)備對應的第一預測使用壽命;基于第一預測使用壽命和海上風電場設(shè)備對應的設(shè)備使用狀態(tài)數(shù)據(jù)集確...
      • 本發(fā)明公開了流域生態(tài)流量核算方法及系統(tǒng),涉及生態(tài)流量核算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于篩選生態(tài)流量獲取劃分散點圖;基于劃分散點圖將一年劃分成第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間;分別獲取第一生態(tài)期間、第二生態(tài)期間以及第三生態(tài)期間之間生態(tài)...
      • 本發(fā)明公開了基于多源數(shù)據(jù)融合的智能農(nóng)作物生長預測與優(yōu)化方法,屬于作物分析技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:獲取空間遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),進行時空對齊處理生成融合數(shù)據(jù)表示;將融合數(shù)據(jù)表示輸入預測模型,通過耦合作物生長機理與動態(tài)環(huán)境響應關(guān)系,輸...
      • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的低碳建筑監(jiān)控系統(tǒng)及方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元、算力協(xié)同單元、調(diào)控執(zhí)行單元和用戶交互單元,通過數(shù)據(jù)采集單元進行區(qū)域針對性定時監(jiān)測,搭建統(tǒng)一語義標準和動態(tài)知識圖譜,提升數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的全面性和效...
      • 本發(fā)明涉及一種基于大模型的知識庫構(gòu)建方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,采用該方法、系統(tǒng)及設(shè)備,通過大模型提取原始語料數(shù)據(jù)中的主體及預設(shè)關(guān)聯(lián)屬性,從而通過大模型得到主體與預設(shè)關(guān)聯(lián)屬相關(guān)聯(lián)的候選知識單元,即,通過扁平化冗余存儲與大模型驅(qū)動...
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