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                  		計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于等頻分箱的電纜壽命評估方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于電力電纜領(lǐng)域。方法包括將待評估電纜設(shè)備的已使用年限、臺賬數(shù)據(jù)、缺陷數(shù)據(jù)、事故事件、試驗數(shù)據(jù)及運行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預設(shè)的電纜壽命評估模型中，得到總壽命；電纜壽命評估模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進ResNet?18的變壓器局部放電PRPD圖譜診斷方法，涉及電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括采集變壓器局部放電信號，生成PRPD基礎(chǔ)圖譜；對PRPD基礎(chǔ)圖譜進行預處理，并將預處理后的PRPD基礎(chǔ)圖譜輸入改...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種低光照環(huán)境中的松材線蟲病識別方法及系統(tǒng)，屬于林業(yè)病蟲害監(jiān)測領(lǐng)域。方法包括：獲取待檢測的松林航拍圖像，并對圖像進行預處理；采用基于 CLIP 的圖像增強方法對預處理后的圖像進行處理，得到增強后的圖像；將所述增強后的圖像輸入到訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于動物行為識別與情感計算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種文本與掩碼多模態(tài)引導的動態(tài)視頻情感識別方法，方法包括：構(gòu)建了動態(tài)金絲猴情感數(shù)據(jù)集，構(gòu)建包含視頻、關(guān)鍵點、掩碼和文本描述的多模態(tài)輸入；獲取金絲猴視頻序列，提取面部關(guān)鍵點和掩碼信息；將視頻序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及生產(chǎn)管理與信息技術(shù)領(lǐng)域，公開了醫(yī)療檢測試紙生產(chǎn)需求預測與排產(chǎn)決策系統(tǒng)，包括需求推斷模塊，其基于因果知識圖譜和前導性指標，生成包含多種未來需求場景及對應概率的需求概率云；狀態(tài)采集模塊，其獲取生產(chǎn)現(xiàn)場的實時狀態(tài)向量；需求校準模塊，其結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種空頻協(xié)同編碼與多尺度特征融合的遙感圖像語義分割方法，采用編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)，并使用MSACPF模塊作為跳躍連接處，編碼器采用空域?頻域協(xié)同編碼的雙分支編碼架構(gòu)，包括提取空域?qū)哟翁卣鞯闹骶幋a器和輔助編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自監(jiān)督學習和預訓練模型的跨模態(tài)行人重識別方法，其步驟包括：1、獲取大規(guī)模的無標簽行人數(shù)據(jù)集，并利用跨模態(tài)災難性遺忘評分對采集到的行人數(shù)據(jù)集進行篩選；2、將篩選出的行人數(shù)據(jù)通過通道組合模塊生成正負樣本，構(gòu)建自監(jiān)督對比學習網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及光纖通信監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為無源光纖多參量數(shù)字孿生驅(qū)動異常根因定位方法及系統(tǒng)；采集溫度、應力、聲學與偏振信號，構(gòu)建時域、頻域和能量域耦合特征張量與時序數(shù)據(jù)集；以β?VAE模型進行非線性降維與特征解耦，并用積分梯度動態(tài)量化各參量對異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電力系統(tǒng)大語言模型的提示優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括獲取目標電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息和對應的大語言模型的數(shù)據(jù)信息；構(gòu)建目標電力系統(tǒng)的故障診斷任務(wù)的初始提示種群并結(jié)合領(lǐng)域問題描述和通用思維模式生成多樣化策略；通過大語言模型對任務(wù)提示進行變異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N高溫風機電耗預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，方法包括：定義預測周期，獲取高溫風機歷史運行參數(shù)并使用機器學習模型預測工況在預測周期內(nèi)變化的初始編碼序列；接收用戶根據(jù)實際情況對初始編碼序列的調(diào)整，得到最終編碼序列；將歷史運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于拓撲感知的電網(wǎng)故障診斷方法。基于TS2000電網(wǎng)故障仿真系統(tǒng)建立電網(wǎng)故障事件樣本庫；基于故障事件樣本庫，提取有效告警信息，構(gòu)建能被計算機理解、計算的告警信息文本庫；分析告警信息文本中的設(shè)備連接關(guān)系，利用CLIP文本驅(qū)動圖生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及港口智能化技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于差分盒算法的碼頭自卸車運行模式優(yōu)化方法及系統(tǒng)，通過采集自卸車運行過程圖像，利用差分盒算法計算分形維數(shù)特征，建立分形維數(shù)與能耗數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模型。首先對多組運行圖像進行預處理，提取分形維數(shù)特征并構(gòu)建特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)預處理的水廠智慧加藥量預測方法，屬于深度學習和智慧加藥技術(shù)領(lǐng)域。基于歷史流量、pH、水溫和濁度算出理論加藥量；進行多個簇的劃分和拼接查詢歷史加藥量數(shù)據(jù)；加權(quán)融合理論加藥量和查詢的歷史加藥量作為預處理加藥量；學習流量、p...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例本申請?zhí)峁┮环N客戶流失預測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：通過對多個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)進行對比學習訓練得到預測模型，且上述多個源域之間的歷史客戶數(shù)據(jù)分布不同，每個源域的歷史客戶數(shù)據(jù)包括已流失類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體是一種供熱站負荷預測方法及系統(tǒng)，基于供熱站的歷史運行數(shù)據(jù)來構(gòu)建多因子的統(tǒng)計模型，通過多因子統(tǒng)計模型以及氣象預測數(shù)據(jù)來對未來時間點的運行負荷進行預測，得到第一預測值，由于歷史運行數(shù)據(jù)中包含了大量老舊鍋爐的運行數(shù)據(jù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了智能自動識別并分析基于經(jīng)顱超聲影像中腦黑質(zhì)高回聲輔助診斷帕金森病系統(tǒng)，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括超聲影像數(shù)據(jù)收集與預處理模塊、深度學習模型構(gòu)建與訓練模塊、黑質(zhì)區(qū)精準識別與分割模塊、黑質(zhì)區(qū)面積測量與統(tǒng)計分析模塊、診斷結(jié)果驗證與可視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空間映射的頻率選擇吸波體智能設(shè)計優(yōu)化方法。首先，對頻率選擇吸波體的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)以及電阻進行星狀采樣，進而對參數(shù)樣本組實施全波電磁仿真，以獲取反射電磁響應數(shù)據(jù)并構(gòu)建相應的數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，以等效電路模型所推導出的反射系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于CICF模型的多模態(tài)虛假新聞的多維度檢測方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待檢測的多模態(tài)圖文新聞數(shù)據(jù)；使用預訓練的CICF模型對所述多模態(tài)圖文新聞數(shù)據(jù)進行處理，輸出所述多模態(tài)圖文新聞數(shù)據(jù)為真實或虛假的分類結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于動態(tài)邊緣感知的醫(yī)學圖像自適應分割方法。所述方法包括：對輸入醫(yī)學圖像進行預處理；利用編碼器提取多尺度特征圖；通過動態(tài)邊緣感知模塊計算特征差異度以生成邊緣權(quán)重圖，并據(jù)此增強特征邊緣響應；采用自適應融合模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力服務(wù)敏感訴求工單的智能化處理過程管控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于電力服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取客戶通過服務(wù)熱線發(fā)起的初始服務(wù)請求信息；確定與初始服務(wù)請求信息匹配的至少一個第一敏感詞，并生成敏感訴求工單；確定與初始服務(wù)請求信息關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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