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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

45 篇 专利
5 篇 学位论文
4 篇 期刊文献

馆藏范围

54 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 4 篇 计算机科学与技术...
- 4 篇 软件工程
3 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...
- 1 篇 农林经济管理
- 1 篇 公共管理
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学

主题

9 篇 引擎模型
2 篇 工作流技术
2 篇 品牌资产评估
2 篇 icemda
1 篇 NOT FOUND
1 篇 工作流引擎
1 篇 NOT FOUND
1 篇 增程式电动车
1 篇 NOT FOUND
1 篇 agent
1 篇 电子控制单元
1 篇 NOT FOUND
1 篇 NOT FOUND
1 篇 适应性控制
1 篇 能量管理策略
1 篇 可扩展标记语言
1 篇 人机交互
1 篇 NOT FOUND
1 篇 移动设备
1 篇 电子商务

机构

3 篇 台北科技大学
2 篇 杭州东方通信软件...
2 篇 上海松鼠课堂人工...
2 篇 武汉理工大学
2 篇 重庆市筑云科技有...
2 篇 国网福建省电力有...
2 篇 国网福建省电力有...
2 篇 江苏金农股份有限...
2 篇 国立研究开发法人...
2 篇 中腾微网科技有限...
2 篇 北京中关村科金技...
2 篇 平安证券股份有限...
2 篇 纳博特斯克有限公...
2 篇 杭州师范大学
2 篇 北京嘀嘀无限科技...
2 篇 南京邮电大学
2 篇 瞳见科技有限公司
2 篇 数学工程公司
2 篇 中国平安人寿保险...
1 篇 南京船海星联信息...

作者

2 篇 聂琳真
2 篇 刘彬彬
2 篇 李扬森
2 篇 孙铭珂
2 篇 高预皓
2 篇 许琨
2 篇 姜晓辉
2 篇 蒋辉
2 篇 公培正
2 篇 李攻科
2 篇 杨力坤
2 篇 赵祥奇
2 篇 尹元
2 篇 王娜
2 篇 张杰
2 篇 张宋诚
2 篇 林少远
2 篇 李新琨
2 篇 李成杰
2 篇 崔炜

语言

54 篇 中文

检索条件"主题词=引擎模型"

共 54 条记录，以下是41-50 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台

一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台

引用

作者：廖小烽 401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号众创大厦二层A016

本发明公开了一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台,包括以下步骤：S1、通过BIM建模软件建立BIM模型；S2、将所述BIM模型转换为BIM轻量化模型、BIMGIS模型和BIMVR模型；S3、将所述BIM轻量化模型、BIMGIS模型和BIMVR模型分别导入BIM平台的BI... 详细信息

标准号: CN112613087A

本发明公开了一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台,包括以下步骤：S1、通过BIM建模软件建立BIM模型；S2、将所述BIM模型转换为BIM轻量化模型、BIMGIS模型和BIMVR模型；S3、将所述BIM轻量化模型、BIMGIS模型和BIMVR模型分别导入BIM平台的BIM轻量化图形引擎、BIMGIS轻量化引擎和BIMVR引擎，并通过BIM轻量化图形引擎、BIMGIS轻量化引擎和BIMVR引擎进行模型呈现；S4、使所述BIM轻量化图形引擎与BIMGIS轻量化引擎之间数据互通、所述BIM轻量化图形引擎与BIMVR引擎之间数据互通；S5、完成三引擎模型实时联动。本发明中BIM轻量化图形引擎、BIMGIS轻量化引擎和BIMVR引擎均独立存在，不影响原有BIM引擎的采用，且三个引擎可共享BIM模型原始数据。

关键词：轻量化引擎图形引擎数据互通建模软件模型呈现模型转换引擎模型原始数据联动共享

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用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法

用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法

引用

作者： P.J.马洛尼美国马萨诸塞州

本发明涉及用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法。系统和方法自动重新缩放原始引擎模型使得其对不同尺寸的引擎进行建模。原始引擎模型可以耦合到引擎控制器模型，并且系统和方法还可以重新缩放原始控制器模型以产生与重新缩放的引... 详细信息

标准号: CN108983634A

本发明涉及用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法。系统和方法自动重新缩放原始引擎模型使得其对不同尺寸的引擎进行建模。原始引擎模型可以耦合到引擎控制器模型，并且系统和方法还可以重新缩放原始控制器模型以产生与重新缩放的引擎模型匹配的重新缩放的控制器模型。原始引擎模型可以包括引擎参数和引擎查找表，并且原始控制器模型可以包括控制器参数和控制器查找表。可以接收指示正进行建模的新引擎的尺寸的重新缩放因数，并且可以根据所述重新缩放因数来计算比。可以基于所述比来重新缩放原始引擎参数和控制器参数。可以基于所述比来重塑原始引擎查找表和控制器查找表。

关键词：缩放原始引擎查找表控制器模型引擎控制器参数缩放因数控制器建模引擎控制器仿真模型接收指示引擎参数引擎模型可执行耦合到匹配

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一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统

一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统

引用

作者：李攻科许明姜晓辉王娜王巍亓玉娇 310013 浙江省杭州市西湖区文三路398号

本发明公开了一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统。步骤包括数据采集及存储，之后在系统界面选取数据源；对多样性的数据(标准、非标准、异构数据)进行清洗与转换处理；AI引擎模型建立及优化；获取模型结果，输出到AI规则库；应用... 详细信息

标准号: CN110932899B

本发明公开了一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统。步骤包括数据采集及存储，之后在系统界面选取数据源；对多样性的数据(标准、非标准、异构数据)进行清洗与转换处理；AI引擎模型建立及优化；获取模型结果，输出到AI规则库；应用规则实现故障压缩和故障根因分析。基于大数据和人工智能算法，对告警数据、资源数据、性能数据、日志数据等进行采集和存储，通过Spark框架进行机器学习模型训练，挖掘告警关联规则和定位故障根因，对机器学习挖掘出来的关联规则和故障根因分析模型，应用至外部系统。从而实现网管故障从底层硬件至上层用户感知的智能化运维，解决了故障处理分工协调效率低、故障定位不准确、人力成本高的问题。

关键词：存储告警关联规则机器学习模型人工智能算法压缩底层硬件定位故障分析模型告警数据故障处理故障定位关联规则机器学习模型结果人力成本日志数据上层用户数据采集外部系统系统界面性能数据异构数据引擎模型应用规则智能故障转换处理资源数据挖掘大数据非标准规则库数据源智能化网管运维感知应用清洗多样性采集输出分工优化协调分析研究

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一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台

一种基于BIM、GIS和VR的三引擎平台

引用

作者：廖小烽 401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号众创大厦二层A016

标准号: CN112613087B

关键词：轻量化引擎图形引擎数据互通建模软件模型呈现模型转换引擎模型原始数据联动共享

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一种基于太阳能的微电网系统

一种基于太阳能的微电网系统

引用

作者：朱见涛曹振武郭振鹏 100015 北京市朝阳区酒仙桥路13号148号楼1层168号

本发明提出一种基于太阳能的微电网系统，包括太阳能发电子系统、受控发电子系统与中央控制装置，中央控制装置包括N个边缘计算终端。太阳能发电子系统由M个太阳能光电转换装置组成；每个所述太阳能光电转换装置连接有现场测控单元；每... 详细信息

标准号: CN112636334A

本发明提出一种基于太阳能的微电网系统，包括太阳能发电子系统、受控发电子系统与中央控制装置，中央控制装置包括N个边缘计算终端。太阳能发电子系统由M个太阳能光电转换装置组成；每个所述太阳能光电转换装置连接有现场测控单元；每个所述边缘计算终端获取与其连接的K个太阳能光电转换装置的当前输出功率以及所述现场测控单元测定的所述光强信号值，基于预测引擎模型预测出未来预定时间段的所述太阳能发电子系统的发电输出功率；所述中央控制装置基于所述预测出的所述发电输出功率，调节所述受控发电子系统的运行状态。本发明的技术方案能够使得微电网系统中太阳能发电子系统的效率得到最大利用的同时不影响正常用电。

关键词：太阳能发电子系统太阳能光电转换装置中央控制装置发电输出功率现场测控单元发电子系统微电网系统计算终端受控预测预定时间段光强信号输出功率引擎模型运行状态正常用电太阳能

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排序引擎训练方法及装置、业务卡排序方法及装置

排序引擎训练方法及装置、业务卡排序方法及装置

引用

作者：张宋诚刘阳范士雄龚风光王可可李少军蒋辉单明辉赵旭海许琨 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼

本申请提供了一种排序引擎训练方法及装置、业务卡排序方法及装置，该排序引擎训练方法包括：按照预先配置的特征集，对目标业务场景的样本数据进行特征提取；根据预设配置的特征相关性算法，计算提取到的特征的权重；按照计算出的权重... 详细信息

标准号: CN110968767A

本申请提供了一种排序引擎训练方法及装置、业务卡排序方法及装置，该排序引擎训练方法包括：按照预先配置的特征集，对目标业务场景的样本数据进行特征提取；根据预设配置的特征相关性算法，计算提取到的特征的权重；按照计算出的权重确定目标业务场景对应的特征组合；基于特征组合和样本数据，训练预先配置的至少一个排序引擎模型；根据训练结果确定目标业务场景的排序引擎模型。本申请改善了排序引擎的训练方法，使得经训练得到的排序引擎能够应用于多种应用场景，普适性较强。

关键词：排序引擎目标业务特征组合样本数据引擎模型预先配置场景权重确定特征提取训练结果应用场景配置的普适性特征集业务卡权重算法预设申请应用

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用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法

用于重新缩放可执行仿真模型的系统和方法

引用

作者： P.J.马洛尼美国马萨诸塞州

标准号: CN108983634B

关键词：缩放原始引擎查找表控制器模型引擎控制器参数缩放因数控制器建模引擎控制器仿真模型接收指示引擎参数引擎模型可执行耦合到匹配

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一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统

一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统

引用

作者：李攻科许明姜晓辉王娜王巍亓玉娇 310013 浙江省杭州市西湖区文三路398号

标准号: CN110932899A

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一种基于太阳能的微电网系统

一种基于太阳能的微电网系统

引用

作者：朱见涛曹振武郭振鹏 100015 北京市朝阳区酒仙桥路13号148号楼1层168号

标准号: CN112636334B

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基于多目标量子蚁群算法的多目标决策引擎参数优化方法

基于多目标量子蚁群算法的多目标决策引擎参数优化方法

引用

作者：高洪元李晨琬赵宇宁刁鸣 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

本发明涉及一种同时使认知无线电系统最小化发射功率、最小化比特错误率和最大化数据速率达到最优的多目标决策引擎参数优化方法。本发明包括：建立多目标决策引擎模型；计算多目标量子蚁群算法路径初值；初始化多目标量子蚁群算法的量... 详细信息

标准号: CN103324978A

本发明涉及一种同时使认知无线电系统最小化发射功率、最小化比特错误率和最大化数据速率达到最优的多目标决策引擎参数优化方法。本发明包括：建立多目标决策引擎模型；计算多目标量子蚁群算法路径初值；初始化多目标量子蚁群算法的量子信息素；进行非支配路径排序和路径拥挤度的计算；对非支配路径排序等级相同的路径进行排序，选择非支配路径排序等级为1的路径加入精英路径集；计算路径拥挤度；选出路径映射得到所需要的系统参数。本发明解决了离散多目标决策引擎参数优化问题，并设计非支配路径排序的多目标量子蚁群算法作为求解策略，提高了收敛精度高。即同时考虑最小化发射功率、最小化比特错误率和最大化数据速率，拓宽了适用性。

关键词：排序目标决策蚁群算法量子最小化发射功率比特错误率数据速率引擎参数最小化认知无线电计算路径量子信息路径映射求解策略系统参数引擎模型优化方法优化问题初始化初值精英

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