本发明公开了一种继电保护定值的在线预警方法，包括：比较 电网的实时运行方式和基本运行方式，结合电网分区划定定值在线预 警范围；然后，对 N-1 和 N-k 预想运行方式进行故障计算的同时划定 其影响域，从而减小故障计算范围；根据影响域对每个保护形成影响 其定值性能预想运行方式集合，对集合内方式对应的故障预备量进行 排序，按照排序后的预备量进行预想方式校核计算。本发明可以快速 地实现对全网继电保护定值在 N-1 和 N-k 事故预想运行方式下的在线 预警，准确地辨识存在安全隐患的运行方式和定值并进行告

本发明公开了一种塑料注塑过程的在线工况过程监控方法，属 于工业监控和故障诊断领域。其包括如下步骤：S1 利用传感器收集各 个工况下的数据，组成建模用的训练样本集 X；S2 进行数据预处理和 归一化，使得训练样本集 X 的均值为 0，方差为 1，得到矩阵 X′； S3 根据所述矩阵 X′，应用高斯核函数计算获得距离矩阵 W；S4 对 所述距离矩阵 W 进行标准化，获得马尔科夫矩阵 P⁽¹⁾

项目背景：局部放电监测是保障电力设备安全运行的基 础性设备，也是提升电网智能化与信息化的关键装备。目前 局部放电设备大多依赖进口，价格高昂；国产设备在可靠性、 准确性、稳定性等方面远不能满足技术需要。因工业现场局 部放电的特高频、强噪声、高衰减等特点，目前的国产设备 设备还不能从根本上保证电力设备的安全运行，局部放电监 测关键技术仍属于“卡脖子”技术，为实现技术突破、形成 自主品牌、为企业降本增效亟需关键技术突破与科研攻关。 所需技术需求简要描述：1.最小放电量监测不大于 3PC， 检测通道不小于 10 通道，单传感器覆盖检测范围不小于 10 米。2.检测带宽不小于 3000MHz,现场噪声识别率 99%以上。 3.局部放电监测准确度 100%。  对技术提供方的要求:1.具有先进的测控技术及仪器方 案，承担过运行状态监测与安全诊断国家级项目及省级以上 重点研发计划项目。2.所在团队长期从事运行状态监控与安 全诊断方面研究。3.具有工学博士学位或高级工程师职称， 合作方需为国内或区域重点大学，技术方案成熟可靠稳定有 创新思维，不涉及知识产权侵犯。 

随着钢铁行业的高速发展，国内外钢铁产量已经达到了饱和状态，提升钢产品的质量成了钢铁行业发展的重要目标。连铸坯的生产是钢材生产的关键，其连铸坯的质量对后续产品的生产及最终产品质量有重要影响，热轧板带表面缺陷大部分是连铸坯表面缺陷遗传而来。高质量铸坯的生产成了连铸生产企业和连铸工作者的主要目标。高温钢液在连铸过程中凝固成型，连铸坯的偏析、裂纹、疏松、夹杂物等质量问题基本上都产生于或源自连铸凝固过程。要实现高质量铸坯的连铸生产，必须减少甚至消除这些质量缺陷。 （1）含钙合金质量稳定性研究 钙的包芯线质量及性质研究：研究不同质量级别的硅钙线、纯钙线、钙铁线、钙铝线等包芯线中含钙金属或合金的化学成分、物相结构，评估其中杂质元素成分及其合金被氧化的程度，提升硅钙线质量的稳定性。钢包精炼过程喂钙线过程中金属钙收得率的影响研究：研究在不同钙线种类、钙线尺寸、外壳铁皮闭合方式等多种参数下，确定稳定提升钙元素收得率的有效方法。 钢中夹杂物钙处理改性方式研究：系统调研炼钢过程中除钙线外其他合金化用铁合金中金属钙元素的质量分数，并对钙元素在铁合金中的存在形式开展系统研究。研究含钙铁合金加入后钙元素在钢中的收得率情况和对钢中非金属夹杂物的影响。确定精炼过程中含钙铁合金的加入对钢中非金属夹杂物的改性机理。 （2）钙处理精准改性钢中非金属夹杂物热力学研究 钙处理相关热力学参数的测定：评估现有钙处理相关热力学数据的准确性，确定其适合的应用条件和误差；对钢液中 Ca-O 反应相关反应的吉布斯自由能和相互作用系数等热力学参数进行测量，对误差较大的热力学参数进行修正，保证热力学计算预测钙处理改性夹杂物的准确性。 不同条件下钢中溶解钙和全钙的关系研究：通过实验室实验研究在不同初始钢液成分的条件下，向钢中加入不同含量的钙，测量和计算其钢中全钙含量、溶解钙含量和非金属夹杂物中的钙含量，并与热力学计算得到的理论值相对比，揭示钢中溶解钙和全钙关系的实际规律，为实现钙处理改性夹杂物热力学计算在工业中的应用奠定基础。 （3）钙处理改性钢中非金属夹杂物反应动力学研究 钙处理改性钢中非金属夹杂物瞬态变化机理研究：研究不同钢液成分和不同温度条件下，向钢中加入不同含量的含钙合金，研究钢中非金属夹杂物的改性机理，从而明确钙处理后每一时刻钢液中非金属夹杂物的形成机理和变化规律。 建立钢包精炼过程钙处理改性钢液中夹杂物反应动力学预报模型：基于数学模拟计算钢液流场、温度场变化，同时计算出钢液中钙的浓度和钢中非金属夹杂物空间分布，将钢包分为不同的反应区域；通过对钢包内不同反应区内、以及不同反应区之间相互反应相耦合计算，预测钢包中不同位置钢液和夹杂物成分变化。凝固和冷却过程钙处理钢中夹杂物转变动力学研究：基于实验室试验和工业试验结果，通过动力学计算研究钢液凝固和冷却过程中非金属夹杂物转变的动力学模型，预测不同成分和不同尺寸的夹杂物在不同温度下转变速率，实现钙处理后全流程中不同时刻下钢中夹杂物成分、数量和尺寸预测。 （4）精准钙处理在线指导软件 本模型综合考虑钢液条件，如钢中铝含量、硫含量、洁净度水平、以及钢液温度等，通过反应模型对最优的加钙量进行计算。在实际生产过程中，钙处理前在线获得钢液成分环境，将实际处理条件输入模型计算，可直接给出最优的钙线喂入量，直接指导现场的钙处理操作。

百度智慧课堂是百度教育SaaS服务，结合百度教育积累的核心资源优势与百度教育大脑3.0的核心技术能力，面向学前、中小学、高校与教育机构提供备课、题库、AI教育、考评、安防、教务等服务，覆盖教、学、考、评、管全部教育场景。

“高校思想政治理论课”在线开放课程 本科课程、高职课程、研究生课程、中国系列、形势与政策

本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。