一种基于数据融合分析的光伏板倾角优化方法及装置

    公开(公告)号:CN118822258A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410861328.6

    申请日:2024-06-28

    摘要: 本申请提供的一种基于数据融合分析的光伏板倾角优化方法及装置,可以根据不同时间间隔下的最佳倾角和强风预测结果,评估目标光伏板处于不同时间间隔下的最佳倾角时光伏电站的发电收益与风险损失,进而确保系统在恶劣气候条件下的稳定性和安全性;接着基于目标光伏板处于不同时间间隔下的最佳倾角时光伏电站的发电收益与风险损失,以及光伏电站的实际情况,计算使光伏电站的综合收益最大、风险最小的最优倾角调整策略。本申请通过动态调整光伏板倾角,不仅优化了能量收集效率,也显著增强了结构的抗风能力,实现了能源和安全性的双重优化,有助于推动可持续能源技术的发展和应用。

    一种智慧工厂高效智能型物料供销调控方法

    公开(公告)号:CN118822151A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410793386.X

    申请日:2024-06-19

    发明人: 钱云才 王志

    摘要: 本发明涉及智慧工厂技术领域,公开了一种智慧工厂高效智能型物料供销调控方法,包括一种智慧工厂高效智能型物料供销调控系统,包括依次连接的信息接收模块、信息分类识别模块、订单构建模块、物料信息调度模块、订单调整模块、订单整合模块、订单下放模块和交互模块。本发明提高工厂生产阶段的人员、物料和工艺相结合的调度管理效率,降低人员和物料统一管理的容错率;能够根据销售端、生产端、仓储端和采购端现存的具体状态快速制定人和物的调度管控方案,减小因人和物缺失而导致的延误情况发生,同时能够快速对存储的物料进行调度监控,便于工厂快速调整生产任务,提高工厂效率,降低怠工情况发生,节省成本提高经济效益。

    基于深度学习的接驳网约拼车调度方法

    公开(公告)号:CN118822068A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411010501.8

    申请日:2024-07-26

    摘要: 本申请涉及一种基于深度学习的接驳网约拼车调度方法。该方法包括:获取拟在同一地铁站点下车的所有乘客的乘客出行信息,对其进行基于打车前行同目的地的信息汇总并进行语义编码;然后,构造所有目的地之间的空间拓扑矩阵并进行空间拓扑调制以得到多个空间拓扑调制下同目的地打车乘客出行汇总信息语义编码特征向量;获取司机的行车信息并进行语义编码以得到司机行车信息语义编码特征向量;将得到的两个语义编码特征向量分别输入均衡门限特征向量自适应融合模块以得到多个出行需求‑行车信息语义交互匹配融合特征向量,进而确定多个调度适配概率值。这样,实现多人共享一辆车的出行模式,从而提高交通效率和减少交通拥堵。

    一种地铁进出站客流量预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118822038A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410979967.2

    申请日:2024-07-22

    摘要: 本发明公开了一种地铁进出站客流量预测方法及系统,包括获取各地铁站历史客流量,所述历史客流量包括历史进站客流量和历史出站客流量;基于各地铁站所处地的区域属性和各地铁站对应的历史客流量对地铁站进行分类,确定各地铁站所属类别;基于各地铁站所属类别和历史客流量,计算各地铁站的时空参数矩阵;基于时空参数矩阵和目标地铁站的历史客流量得到第一客流量,所述第一客流量用于反映目标地铁站历史变化规律;利用构建的预测网络对第一客流量和基于历史出站客流量得到的各地铁站的空间关系特征进行处理,预测得到下一时间段的目标地铁站的客流量。本发明提升了客流量预测的准确性和鲁棒性。

    基于预标注数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN118821970A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410835987.2

    申请日:2024-06-26

    摘要: 本发明公开了一种基于预标注数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质。其中,方法包括:将预标注数据框添加至人工标注训练数据帧,对添加后的人工标注训练数据帧进行训练;在训练过程中,根据误检数量、当前类预标注数据框的预设召回目标数和不同类预标注数据框之间的误检数量确定混淆矩阵误差率,并根据不同类预标注数据框和当前类预标注数据框的预设召回目标数确定整体误差率;根据混淆矩阵误差率和整体误差率对目标属性回归损失权重系数进行调整,以便根据调整后的权重系数计算标注数据框的损失值。如此,降低了漏检对模型训练带来的影响,缓解了预标注数据的长尾效应,还可降低模型预标注数据误检带来的影响。

    一种用于模式识别的深度学习网络训练方法及系统

    公开(公告)号:CN118821896A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410824707.8

    申请日:2024-06-25

    摘要: 本发明提供一种用于模式识别的深度学习网络训练方法及系统,涉及深度学习领域;方法包括数据准备阶段、模型初始化阶段、前向传播阶段、损失计算阶段、反向传播阶段、模型评估阶段和结果分析阶段,损失计算阶段通过计算类内分类损失、最小化训练样本与类均值之间类内损失和最近对手类类间损失、最大化样本与最近对手类间损失,优化类内距离和类间距离;本方案解决现有深度神经网络特征提取时缺乏获取判别特征的能力,显著提升用于模式识别的深度卷积神经网络模型的判别特征提取能力。

    一种多领域假新闻智能检测方法
    69.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118820957A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411298499.9

    申请日:2024-09-18

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明适用于假新闻检测技术领域,提供了一种多领域假新闻智能检测方法,包括以下步骤:获取历史新闻数据,拆分训练数据,验证数据与测试数据;数据预处理;构建双分支领域对抗网络模型;构建模型整体目标函数;模型训练;待识别假新闻智能识别,实时监控、预警。本发明实际应用于各领域网络平台假新闻内容检测场景下具有切实的实际意义,为加强网络生态环境治理提供了技术支撑。本发明提供的方法解决了因单一领域数据稀疏导致模型无法训练的问题,同时提升模型的检测性能。在监控系统的作用下,可以提升假新闻检测效率,缓解人工压力,避免信息错漏,为假新闻进一步治理提供帮助。

    一种基于人工智能的音视频内容识别和审核方法

    公开(公告)号:CN118820956A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411121866.8

    申请日:2024-08-15

    摘要: 本发明属于音视频审核领域,具体是指一种基于人工智能的音视频内容识别和审核方法,所述方法包括收集并构建融合训练数据集、随机采样、切割音视频、构建片段分类器、评估分类概率、时间对齐、分类概率平滑、融合向量提取和融合元学习。本方案寻求计算机辅助解决方案,提出一种音视频内容识别审核方法,以减轻审核人员的工作强度;利用视频流媒体的多模态数据特性,从原始音视频中提取视频信号、字幕信号和音频信号来增强检测准确度,有效地挑出包含敏感内容的感兴趣的片段;本方案以频谱图图像的形式从语音中提取特征,以获得高性能和低成本的敏感内容检测。