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基于TFDR的波形时域包络线电缆故障定位技术

传统时域反射法由于其高频成分含量较低,在电缆中的传播过程中信号衰减较大,且无法对信号色散衰减进行补偿,因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障,无法对局部微弱缺陷进行很好地探测,定位准确度较低。基于此,根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术;先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络,再对包络曲线进行求对数及归一化处理,最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后,分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位,同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。

  • 2024-11-20
  • 阅读503

计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。

  • 2024-11-20
  • 阅读543

【专家PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用,【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

  • 2025-01-17
  • 阅读191
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  • 30页
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【专家 观点】大数据在超大城市及城市群综合交通体系研究中的应用

大数据(Big Data, Mega Data)指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 力和流程优化能力的海量、高增长率和多 样化的信息资产[1]。2008年8月,大数据概念由牛津大学教授Viktor Mayer最早提出。在他编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径而采用所有数据进行分析处理的研究方法[2]。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value (价值)[3]。

  • 2025-01-17
  • 阅读177
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中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书

近年来,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)技术以其惊人的 潜力和发展速度,迅速渗透至各行各业,展现出前所未有的变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天, AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术,其深远的影响力和巨大的发展 潜力,正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。

  • 2025-01-17
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  • 54页
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【专家PPT】数字孪生水利工程应用实践

数字化业务的发展, 既有政策导向 ,亦是技术进步与行业需求推动。数字化业务的发展, 既有政策导向 ,亦是技术进步与行业需求推动。

  • 2025-01-25
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【专家PPT】水利部蔡阳-打造基于信创环境的数字孪生水利体系

数字孪生水利—— 实施措施, 统筹建设数字孪生流域 、数字孪生水网 、数字孪生水利工程, 构建具有“ 四预 ”功能的数字孪生水利体系 。

  • 2025-01-17
  • 阅读186
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小米的高端化之路

最近,小米集团公布的 2025 年第二季度财报,在科技与汽车行业激起千层浪。数据显示,小米二季度营收 1160 亿元,同比增长 30.5%,连续 3 个季度突破千亿大关;经调净利润达 108 亿元,同比增长 75.4%,连续 2 个季度百亿盈利 。在各业务板块中,小米汽车业务的表现格外吸睛,其发展态势似乎在宣告着小米在高端汽车市场的崛起。不过,事实真的如此吗?

  • 2025-09-03
  • 阅读226
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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