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公开(公告)号：CN119248284A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411346376.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及类脑计算编译技术领域，尤其涉及一种软硬件解耦合的类脑计算编译方法、装置及编译框架。所述方法包括：将待编译的类脑计算应用转换为第一中间表达，所述第一中间表达用于被编译框架识别；将所述第一中间表达转换为第二中间表达，所述第二中间表达的抽象层次低于所述第一中间表达的抽象层次；将所述第二中间表达转换为底层硬件表达，所述底层硬件表达用于生成在目标硬件上运行的参数文件。本公开实施例提供的方法基于软硬件解耦合的设计思想，使用多层中间表达将类脑计算应用分层次下降到底层硬件表达，实现对不同类型应用的高效支持。
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公开(公告)号：CN118713050A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701465.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 杨乐 , 任晓龙 , 徐飞 , 朱彧 , 杨熙载 , 郝玲 , 陈磊 , 王静 , 崔冰 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 陈潇潇
Abstract: 本发明提供一种考虑配电网源荷相关性的场景生成方法，包括：获取预设的分布式光伏出力概率模型和负荷需求概率模型；基于所述分布式光伏出力概率模型获取光照概率分布函数，根据所述负荷需求概率模型获取负荷概率分布函数；基于所述光照概率分布函数和负荷概率分布函数，通过改进的拉丁超立方抽样方法生成全天各时段的分布式光伏及负荷相关性场景样本。本发明解决了现有电网不确定因素相关性分析精度低、场景覆盖不全面的问题。
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公开(公告)号：CN118589477A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410618596.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 孙毅卫 , 张根周 , 徐飞 , 朱彧 , 陈磊 , 赵永柱 , 郝玲 , 王静 , 杨乐 , 陈曦 , 黎亦凡 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 欧晓勇 , 郭一鸣 , 杨熙载 , 马琴琴 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 王玉庆 , 戴浩男 , 葛鑫鑫
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于光伏晴空功率分解与动静相关性联合建模的分布式光伏超短期功率预测方法，包括：获取历史分布式光伏出力数据，基于预设的低秩矩阵构建晴空功率模型，基于所述晴空功率模型将分布式光伏出力分解为晴空分量和波动分量；基于物理信息挖掘方法和智能数据驱动方法构建静态时空结构图和动态时空结构图；基于所述静态时空结构图和动态时空结构图以及所述晴空分量和波动分量构建静态图卷积与动态图卷积预测模型，实现分布式光伏集群功率预测。本发明解决现有分布式光伏功率预测方法未同时考虑各分布式光伏场站间时空关联性静态稳定与动态变化特性，以及难以对波动剧烈模式复杂分布式光伏出力所蕴含的时空关联信息进行有效挖掘的问题，通过对分布式光伏时空相关性的有效、精细化表征，以实现功率预测精度的提升。
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公开(公告)号：CN115293325A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210792467.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种模拟装置、模拟方法、模拟设备以及非易失性计算机可读存储介质。该模拟装置，用于对脉冲神经网络模型的计算进行模拟，所述装置包括表达模块、流程模块和计算模块，其中，所述表达模块，被配置为获取脉冲神经网络模型的参数；所述流程模块，被配置为基于所述脉冲神经网络模型的参数，确定与模拟所述脉冲神经网络模型的数据计算过程相关联的第一信息和与模拟所述脉冲神经网络模型模拟的数据存储过程相关联的第二信息；所述计算模块，被配置为基于所述第一信息和所述第二信息，模拟所述脉冲神经网络模型的数据计算过程和数据存储过程。
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公开(公告)号：CN110473140A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910648074.9
申请日：2019-07-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于图嵌入的极限学习机的图像降维方法，属于机器学习和数据挖掘领域。该方法首先选取原始图像样本集合，利用原始图像样本的样本间距离和标签信息构建样本关系矩阵；之后根据构建的样本关系矩阵，首先对输入的向量化图像样本进行随机映射，随后通过最小化加权样本重构误差，来学习特征提取矩阵。最终使用所学习到的特征提取矩阵对向量化图像数据实现数据降维。本发明训练时间短，数据压缩高效，有效提升数据的压缩质量和降维的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106250854A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610626219.1
申请日：2016-08-02
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于微多普勒特征和支持向量机的人体步态识别方法，包括：S1：利用雷达采集人体行进时的姿态数据；S2：利用时频分析工具对所述姿态数据进行分析得到对应的时频图；S3：从所述时频图中提取带宽特征和偏置特征，所述带宽特征表示步态引起的正负微多普勒频率的跨度范围，所述偏置特征表示多普勒正负频率相对于中心频率的偏差，偏置值表征着摆臂的对称性；S4：将所述带宽特征和所述偏置特征输入支持向量机中进行姿态识别，以确定所述姿态数据对应的姿态。本发明具有如下优点：通过雷达采集数据，提取微多普勒特征进行人体步态分类识别的方法，对这步态分类的准确性高。
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公开(公告)号：CN118708889A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701463.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 张薛鸿 , 赵永柱 , 徐飞 , 朱彧 , 任晓龙 , 郝玲 , 陈磊 , 杨乐 , 杨熙载 , 王静 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 王玉庆
IPC: G06F18/15 , H02J3/38 , G01W1/00 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种分布式光伏功率缺失数据修复方法和装置，包括：基于卫星遥感数据提取目标分布式光伏的云层覆盖特征，并对所述云层覆盖特征进行天气类型的划分，得到预设数量个天气类型；针对各个所述天气类型下所述目标分布式光伏的光伏发电功率数据，根据图正则化项和低秩张量优化函数得到低秩张量分解优化模型；求解所述低秩张量分解优化模型，得到光伏发电功率重构张量，根据所述光伏发电功率重构张量进行功率异常数据的判别与修复。本发明利用低秩张量分解建模方法针对不同天气类型进行精细化低秩张量分解建模，得到的低秩张量分解优化模型的求解结果可以用于进行功率异常数据辨识与修复，相比现有技术鲁棒性更高、扩展性更好。
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公开(公告)号：CN118551133A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410618595.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
Inventor： 张薛鸿 , 孙毅卫 , 徐飞 , 朱彧 , 陈磊 , 窦小晶 , 郝玲 , 任晓龙 , 杨乐 , 王静 , 陈曦 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 杨熙载 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 欧晓勇 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 王玉庆 , 戴浩男 , 葛鑫鑫
Abstract: 本发明提供一种面向分布式光伏集群与单场站的数据质量分析评价方法，包括：获取分布式光伏场站位置信息和卫星遥感信息，基于所述卫星遥感信息对分布式光伏场站进行单元划分，生成划分结果；基于所述划分结果通过卫星遥感信息与临近场站互证构建集群数据质量综合指标体系；基于所述集群数据质量综合指标体系通过预设的数据质量多级模糊评价体系构建单一分布式光伏场站数据质量评价体系，完成光伏场站的数据质量总体评价。本发明解决了现有分布式光伏场站数据质量不佳的问题。
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公开(公告)号：CN118332092A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410733393.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/332 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型技术的建筑业安全问答方法和设备，其中，方法包括：获取待回答的问题，并利用大语言模型判断所述问题的类型；如果所述问题属于规则查询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段，提示大语言模型根据所述知识片段作答；如果所述问题属于事故/隐患探询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段；抽取所述问题中的实体和实体关系，并在知识图谱中检索与所述实体和实体关系相关的子图谱；提示大语言模型根据所述知识片段和子图谱作答。本实施例能够针对建筑安全领域专业性强、复杂性高的特点，提供高质量问答服务。
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公开(公告)号：CN116910104B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310976512.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2457 , G06Q50/08 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/783 , G06F16/903
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型的建筑业施工安全智能日志记录方法，包括：获取施工安全巡检信息，所述巡检信息包括巡检文本、巡检图片和巡检音频；将所述巡检图片和巡检音频转换为描述文本；将所述巡检文本和描述文本输入训练好的大语言模型，得到巡检记录、风险识别记录和安全总结并插入结构化数据库；利用所述结构化数据库，自动生成施工安全日志。本实施例实现安全日志的自动化生成。
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