电力系统中多个控制设备的协调控制系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN101183259B

    公开(公告)日:2010-06-16

    申请号:CN200710032416.1

    申请日:2007-12-13

    Abstract: 本发明涉及一种电力系统中多个控制设备的协调控制系统,包括经由通信通道连接的测量子站、中央控制计算机、多个控制子站及多个电力系统的控制设备;测量子站用于采集电网实时数据并发往中央控制计算机;中央控制计算机内部建立了多输入多输出控制器模块,中央控制计算机对实时数据进行电网模型与参数辨识、修正参数,并利用多输入多输出控制器模块同时发送多路协调优化指令控制多个控制子站;多个控制子站控制多个电力系统的控制设备,并统一协调多个控制设备的动作。另外,本发明还提供了电力系统中多个控制设备的协调控制系统的控制方法。本发明能有效抑制电力系统功率扰动的现象,提高电力系统的稳定性。

    双语文本的对齐方法及装置

    公开(公告)号:CN101667177A

    公开(公告)日:2010-03-10

    申请号:CN200910093061.6

    申请日:2009-09-23

    Inventor: 李鹏 孙茂松 薛平

    CPC classification number: G06F17/2827

    Abstract: 本发明公开了一种双语文本的对齐方法及装置,属于文本信息处理领域。所述方法包括:将待对齐双语文本的原文文本及译文文本分别进行预处理;判断所述原文文本及译文文本之间的句子数差值是否足够大,并根据判断结果,将经过预处理的双语文本分割成多个双语文本片段;根据词语间的互译关系,将每个双语文本片段进行对齐,得到对齐的双语文本。所述装置包括:预处理模块、判断模块、分段模块和对齐模块。本发明通过判断原文文本及译文文本之间的句子数差值是否足够大,并根据判断结果将经过预处理的双语文本可靠地分段,再根据词语间的互译关系,分别对每个双语文本片段进行对齐,具有提升对齐的速度,保证良好鲁棒性的效果。

    一种协处理器
    73.
    发明授权

    公开(公告)号:CN100489765C

    公开(公告)日:2009-05-20

    申请号:CN200710118430.3

    申请日:2007-07-05

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种协处理器,属于集成电路设计领域。所述协处理器包括:存储模块、地址产生模块、寄存器组模块、控制电路模块和计算模块。本发明提供的协处理器可以进行基于HMM语音识别算法的马氏距离计算和乘累加运算,能够提高嵌入式语音识别系统的性能,同时可完成通用DSP中的矢量乘累加运算,扩展了其通用性,具有提高性能,降低成本,降低功耗的优点。

    电力系统中多个控制设备的协调控制系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN101183259A

    公开(公告)日:2008-05-21

    申请号:CN200710032416.1

    申请日:2007-12-13

    Abstract: 本发明涉及一种电力系统中多个控制设备的协调控制系统,包括经由通信通道连接的测量子站、中央控制计算机、多个控制子站及多个电力系统的控制设备;测量子站用于采集电网实时数据并发往中央控制计算机;中央控制计算机内部建立了多输入多输出控制器模块,中央控制计算机对实时数据进行电网模型与参数辨识、修正参数,并利用多输入多输出控制器模块同时发送多路协调优化指令控制多个控制子站;多个控制子站控制多个电力系统的控制设备,并统一协调多个控制设备的动作。另外,本发明还提供了电力系统中多个控制设备的协调控制系统的控制方法。本发明能有效抑制电力系统功率扰动的现象,提高电力系统的稳定性。

    多语种的语句识别方法、装置和设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN117391065A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202310897197.2

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本申请提供了一种多语种的语句识别方法、装置和设备及计算机存储介质,涉及计算机技术领域,用于降低大规模的多语种的语句识别模型的训练成本。该方法包括:基于包含新语种对的平行语料的样本集合,参考基准模型的模型结构,训练获得相应的旁路模型;基于样本集合,对基准模型进行训练,获得目标模型;在每轮训练中:将旁路模型中目标网络层使用的第一转换参数集,与基准模型中对应的目标网络层使用的第二转换参数集进行合并,获得融合转换参数集;基于融合转换参数集以及预设的初始融合权重,对输入至合并后的基准模型的平行语料进行语句转换,并基于获得的预测转换结果与平行语料中的真实转换结果之间的第一损失值,进行模型参数调整。

    基于规则累积的模型推理方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117057430B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311289797.7

    申请日:2023-10-08

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 杨泽远 李鹏 刘洋

    Abstract: 本发明涉及人工智能领域,提供一种基于规则累积的模型推理方法、装置及电子设备,其中的方法包括:获取目标任务对应的模型推理结果;获取对模型推理结果的用户端反馈,用户端反馈包括模型推理结果对应的推理标签,以及目标任务对应的正确答案;基于用户端反馈,在预设规则库中检索目标任务对应的推理规则;根据推理规则,推理得到目标任务的正确推理结果。该方法通过额外提供规则引导,在无需微调的情况下,引导大语言模型逐渐适应当前场景的特定需求,实现了轻量级的模型优化,克服了现有模型推理方法需要耗费巨大时间/资源成本,且推理结果准确度不高的缺陷,提升了模型推理结果的准确度。

    基于规则累积的模型推理方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117057430A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311289797.7

    申请日:2023-10-08

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 杨泽远 李鹏 刘洋

    Abstract: 本发明涉及人工智能领域,提供一种基于规则累积的模型推理方法、装置及电子设备,其中的方法包括:获取目标任务对应的模型推理结果;获取对模型推理结果的用户端反馈,用户端反馈包括模型推理结果对应的推理标签,以及目标任务对应的正确答案;基于用户端反馈,在预设规则库中检索目标任务对应的推理规则;根据推理规则,推理得到目标任务的正确推理结果。该方法通过额外提供规则引导,在无需微调的情况下,引导大语言模型逐渐适应当前场景的特定需求,实现了轻量级的模型优化,克服了现有模型推理方法需要耗费巨大时间/资源成本,且推理结果准确度不高的缺陷,提升了模型推理结果的准确度。

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