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公开(公告)号：CN118898328A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411391302.6
申请日：2024-10-08
IPC分类号： G06Q10/047 , G06T17/05
摘要： 本公开的实施例公开了无人机航线规划方法、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待执行任务的无人机任务需求信息；采集飞行起点与飞行终点之间的环境信息，其中，环境信息包括：地形与至少一个障碍物信息；根据无人机任务需求信息与环境信息，生成针对飞行起点与飞行终点，得到初始飞行航线路径；对初始飞行航线路径中的各个飞行节点之间的节点路径进行路径优化，以生成优化后的飞行航线路径；根据优化后的飞行航线路径，生成目标飞行航线路径；根据目标飞行航线路径，控制待执行任务的无人机执行任务。该实施方式可以在保障准确生成针对无人机的最优飞行路径的前提下，提高航线路径生成效率。
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公开(公告)号：CN118012470A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410418026.1
申请日：2024-04-09
摘要： 本公开的实施例公开了电力信息管理应用更新方法、装置、电子设备与介质。该方法的一具体实施方式包括：创建电力信息管理应用对应的业务资源配置信息集、公共资源配置信息集和全局资源配置信息集；对电力信息管理应用对应的页面资源进行打包处理；确定全局资源配置信息集对应的全局信息资源包集；对业务资源配置信息集、公共资源配置信息集和全局资源配置信息集进行更新处理；根据电力应用资源配置信息集，对本地电力应用资源配置信息集进行更新处理；根据更新电力应用资源配置信息集，对电力信息管理应用对应的电力信息管理页面进行加载。该实施方式可以及时将电力信息管理应用对应的页面资源更新至最新版本。
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公开(公告)号：CN118012470B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410418026.1
申请日：2024-04-09
摘要： 本公开的实施例公开了电力信息管理应用更新方法、装置、电子设备与介质。该方法的一具体实施方式包括：创建电力信息管理应用对应的业务资源配置信息集、公共资源配置信息集和全局资源配置信息集；对电力信息管理应用对应的页面资源进行打包处理；确定全局资源配置信息集对应的全局信息资源包集；对业务资源配置信息集、公共资源配置信息集和全局资源配置信息集进行更新处理；根据电力应用资源配置信息集，对本地电力应用资源配置信息集进行更新处理；根据更新电力应用资源配置信息集，对电力信息管理应用对应的电力信息管理页面进行加载。该实施方式可以及时将电力信息管理应用对应的页面资源更新至最新版本。
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公开(公告)号：CN117639228A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311431821.6
申请日：2023-10-31
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F18/24 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的配电网运行状态预测方法及系统，其获取配电设备在预定时间段内多个预定时间点的多项性能数据；将所述多个预定时间点的多项性能数据进行数据结构化处理以得到配电设备性能参数矩阵；提取所述配电设备性能参数矩阵的参数间关联特征；以及，基于所述参数间关联特征，分析所述配电设备的运行状态并显示结果。这样，利用数字孪生技术和基于深度学习的人工智能技术来对配电设备的多项性能数据进行综合分析，以实时监控配电设备的运行状态，并及时发现与捕捉异常状况，进而实现对配电网的运行状态的监测和预测。
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公开(公告)号：CN220829684U
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202322507659.3
申请日：2023-09-15
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司
IPC分类号： G06F1/18 , H01R13/639
摘要： 本实用新型属于服务器技术领域，且公开了一种防误碰的计算机服务器，包括边缘计算服务器本体和固定块，所述边缘计算服务器本体的一侧开设有槽孔，所述槽孔的底部固定安装有固定柱，所述固定柱的顶部固定安装有第一夹板，所述槽孔的顶部固定安装有第一弹簧伸缩杆。本实用新型通过第一夹板和第二夹板等结构的配合，达到了防止接线较多，从而容易导致连接线错乱，需要对连接头进行更换时，容易将其他的连接头误碰至松动甚至掉落的效果，将连接线与端口进行连接，从而对第二夹板进行固定，将开关打开，滑动移动门，移动门与边缘计算服务器本体的磁条进行吸附，防止对移动门误碰使得服务器断电，达到了保证服务器的正常使用的效果。
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公开(公告)号：CN219577177U
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202321209665.4
申请日：2023-05-18
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司
发明人： 刘欣 , 马洪波 , 李净雅 , 何伟 , 王政 , 邱凯义 , 蔡立 , 方梦然 , 刘洁 , 肖亚婷 , 陈广亮 , 王琪 , 张正超 , 陈沭沭 , 孙迎雪 , 马立军 , 陈兴伟 , 张天天 , 薛文凤 , 师春林
IPC分类号： H04N23/695 , B08B1/04 , B08B3/02
摘要： 本实用新型公开了便于对变电站智能巡检摄像头进行灵活调节的调节装置，包括底盘，所述底盘的顶部转动安装有安装杆，且安装杆内嵌入式转动安装有电动伸缩杆，并且电动伸缩杆的输出端转动安装有摄像头，而且摄像头的底部边缘处转动安装在安装杆上；还包括清洁组件，所述清洁组件安装于摄像头前端外侧内部，所述清洁组件用于对摄像头的镜头处进行清洁；喷水组件，所述喷水组件安装于清洁组件处，且喷水组件用于将水喷洒至摄像头的镜头处。该便于对变电站智能巡检摄像头进行灵活调节的调节装置，在进行灵活调节时，可以对摄像头进行单次喷水和往复擦拭，保持摄像头的清晰度。
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公开(公告)号：CN111259348A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010104230.8
申请日：2020-02-20
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极网安科技(北京)有限公司
摘要： 本发明公开了一种安全运行可执行文件的方法及系统，当检测到可执行文件被调用时，获取可执行文件、可执行文件的调用主体以及调用主体对可执行文件的操作指令，当确定调用主体对可执行文件的操作指令有效时，进一步验证可执行文件、调用主体和操作指令是否存在于预先设置的ACL中，通过将可执行文件的数字签名与在ACL中对应的可执行文件的数字签名进行匹配验证可执行文件是否被篡改，以及验证可执行文件的数字签名是否可信，当所有的验证均通过时才会加载可执行文件，并启动新进程运行可执行文件。本发明在运行可执行文件之前，对可执行文件进行了多次验证，将携带病毒和/或恶意程序的可执行文件进行滤除，实现可执行文件的安全运行。
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公开(公告)号：CN113886225A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111112940.6
申请日：2021-09-18
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本申请公开了一种面向未知工控协议的模糊测试系统和方法，包括：智能体利用基于分层强化学习的HRLFuzz模型，通过执行动作生成变异测试样例；接收回报、奖励，结合从测试样例导出的新状态选择下一动作，分层强化学习生成变异测试样例，直至奖励最大化；消息发送模块将测试样例发送给工控网络系统；工控网络系统对测试用例进行处理得到回报和消息响应；解释器将回报翻译后发送至智能体；工控网络监控模块得到奖励后发送至智能体，并对消息响应进行异常监控。本发明利用强化学习模型实现测试用例的变异生成，并提出工业控制协议模糊测试框架HRLFuzz，解决了已有的模糊测试方法并没有对被测对象进行全面、完整的漏洞检测的问题。
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公开(公告)号：CN116701001B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310989113.8
申请日：2023-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 之江实验室 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司磐安县供电公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将目标任务拆分为多个算子；根据模型并行机制和数据并行机制对算子进行二次拆分；确定目标算子在边缘设备上的资源变化速率，得到算力更新速率表；确定每个边缘设备的剩余空闲资源量；根据算力更新速率表、每个边缘设备的设备类型、每个边缘设备的剩余空闲资源量、以及每个目标算子的计算资源需求量，确定多个目标算子和多个边缘设备的映射关系；根据映射关系将目标算子分配到多个边缘设备上。本方法在深度学习模型训练中，将目标任务分为多个目标算子，并将目标算子分配到对应的边缘设备上，通过不同的边缘设备对目标任务协同计算，有效地提高训练过程中的计算效率。
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公开(公告)号：CN116701001A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310989113.8
申请日：2023-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 之江实验室 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司磐安县供电公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将目标任务拆分为多个算子；根据模型并行机制和数据并行机制对算子进行二次拆分；确定目标算子在边缘设备上的资源变化速率，得到算力更新速率表；确定每个边缘设备的剩余空闲资源量；根据算力更新速率表、每个边缘设备的设备类型、每个边缘设备的剩余空闲资源量、以及每个目标算子的计算资源需求量，确定多个目标算子和多个边缘设备的映射关系；根据映射关系将目标算子分配到多个边缘设备上。本方法在深度学习模型训练中，将目标任务分为多个目标算子，并将目标算子分配到对应的边缘设备上，通过不同的边缘设备对目标任务协同计算，有效地提高训练过程中的计算效率。
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