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公开(公告)号:CN117150392A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311231822.6
申请日:2023-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/243 , G06F18/27 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电力负荷实时分类分解方法与系统,属于电力负荷监测识别技术领域,包括计算出每个电器的最小开机时间、最小关机时间、开启功率阈值;数据预处理;电力负荷分类模型训练;电力负荷分解模型训练;根据电力负荷分类模型和电力负荷分解模型生成电力负荷识别推理程序,将推理结果上传至云平台的数据库,实现与小程序的信息交互;本发明利用边缘设备进行电力负荷分类和分解,通过云服务器上搭建小程序后端web服务,并通过小程序与用户进行交互,实现对电力负荷的精确分解和监测;通过将边缘计算和云计算相结合,并借助小程序作为交互平台,提供了一种高效、智能的电力负荷分析和管理解决方案。
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公开(公告)号:CN119723266A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411785568.9
申请日:2024-12-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F40/126 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种基于多模态特征融合的医学影像与文本联合分析模型,采用文本编码器将输入的医学文本数据进行编码,采用图像编码器将输入的医学影像数据进行编码,再通过矩阵乘法进行特征融合得到第一数据,采用多头注意力机制模块将第一数据输入至多头注意力层和前馈神经网络层处理。采用特征选择模块将第二数据与转置后的图像特征向量进行运算,采用分类器将第三数据通过全连接层,生成诊断结果的交叉熵损失函数的概率值。本发明还公开了一种构建方法快速建立模型,该模型的结构使其能够适应不同类型的医学影像和文本数据,能够整合医学图像和文本报告中的关键信息且融合深层次交互信息,提高整个诊断模型的准确性。
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