多入口数据缓存方法及存储介质

    公开(公告)号:CN111090675A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201911154529.8

    申请日:2019-11-22

    Abstract: 一种多入口数据缓存方法及存储介质,其中方法包括如下步骤,拦截原缓存调用请求,根据该缓存调用请求生成密钥KEY,所述密钥KEY的生成规则为:入口平台代码+命名空间+类名+命名空间版本号+识别码;使用上述密钥在缓存服务器中进行数据调用,若获取的到数据,则将数据返回,若未命中数据,则直接使用原缓存调用请求获取数据库中数据,并将该数据及对应的密钥KEY存储在缓存服务器中。本发明通过对数据调用的请求进行拦截,然后在缓存服务器中创建识别KEY及对应数据的方式,使得多入口分次调用相同数据的请求不用再多次访问数据库,减少了数据库的代码侵入,并进一步地提高了入口数据调用的效率。

    一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统

    公开(公告)号:CN118607579A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410761687.4

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统,其中方法包括:将分析提示与技术文档输入大语言模型,生成现有机器学习算法的分析结果;基于分析结果,利用大语言模型挖掘潜在的创新点;利用大语言模型通过使用元学习策略,生成新的机器学习算法;结合大语言模型与模型解释工具所述机器学习算法的特征贡献度;利用大语言模型生成模型融合策略,组合多个新生成的机器学习算法的预测结果;利用大语言模型自动生成特征工程策略,将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行特征提取;利用训练与验证数据集对最终的机器学习算法进行训练与评估。本发明通过利用大语言模型分析现有机器学习算法,提高机器学习算法的性能和准确度。

    环保混合绝缘气体纯度的便携式检测装置及检测方法

    公开(公告)号:CN109444341B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN201811510557.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明提供一种环保混合绝缘气体纯度的便携式检测装置和检测方法,其中装置包括进气阀、流量调节阀、流量检测模块、O2检测模块、SF6/N2检测模块、核心控制系统、电源模块、半导体温控模块以及出气阀;所述进气阀、所述流量调节阀、所述流量检测模块、所述O2检测模块、所述SF6/N2检测模块以及所述出气阀通过测试管路依次连接;所述O2检测模块、所述SF6/N2检测模块设在所述半导体温控模块内;所述核心控制系统分别连接所述流量检测模块和所述半导体温控模块。本发明能够准确测量SF6/N2混合绝缘气体中O2、SF6、N2纯度含量,且测试结果不受现场极端高低温环境影响,结构简单,利于携带和操作。(56)对比文件Lin, Tao.Influence of Trace O-2 onSF6 Decomposition Characteristics underPartial Discharge based on Oxygen IsotopeTracer《.IEEE TRANSACTIONS ON DIELECTRICSAND ELECTRICAL INSULATION》.2017,第24卷(第3期),1600-1607.

    融合多模态数据分析的电力现场作业违章行为识别方法

    公开(公告)号:CN116108397B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202211657211.3

    申请日:2022-12-22

    Abstract: 本发明涉及一种融合多模态数据分析的电力现场作业违章行为识别方法,包括以下步骤:采集目标电力现场的作业图像、违章行为和数字化工作票的历史数据;基于目标识别模型,对采集的作业图像的历史数据进行目标识别,获取目标识别结果;提取数字化工作票的历史数据中的特征信息;建立BERT分类模型,通过作业图像的目标识别结果以及数字化工作票的特征信息作为输入数据,违章行为的历史数据作为标签数据,对模型进行训练,得到违章行为识别模型;获取当前作业图像以及数字化工作票,通过目标识别模型对当前作业图像进行目标识别获得当前(56)对比文件CN 115171045 A,2022.10.11CN 115049893 A,2022.09.13CN 114821406 A,2022.07.29WO 2022036998 A1,2022.02.24莫蓓蓓;吴克河.引入Self-Attention的电力作业违规穿戴智能检测技术研究.计算机与现代化.2020,(02),162-168.施丽红《.基于5G的电力作业现场违章智能识别判定系统设计》《.数字技术与应用》.2022,第40卷(第2期),124-126.Guoqing Gao;Wenhua Lin;Guohe Li;FeiSuo;Nan Hu《.Identification of riskbehavior in power working scenarios basedon deep learning》.2022 IEEE 10th JointInternational Information Technology andArtificial Intelligence Conference(ITAIC).2022,391-395.

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