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								      本發(fā)明提供了項(xiàng)目管理與智能決策技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于動(dòng)態(tài)多維建模的項(xiàng)目成本智能管控方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建項(xiàng)目成本預(yù)測(cè)模型；步驟S2、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S3、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集，通過(guò)訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多源能量系統(tǒng)的智能能耗分配方法，方法包括能量供應(yīng)數(shù)據(jù)融合、雙通道聯(lián)合預(yù)測(cè)、能源響應(yīng)滯后矯正、多目標(biāo)優(yōu)化與智能能耗分配。本發(fā)明涉及電力管理與資源調(diào)度的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)電網(wǎng)能源、分布式光伏能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行控制數(shù)據(jù)與環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與貨運(yùn)信息核驗(yàn)交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種融合多維數(shù)據(jù)的貨運(yùn)業(yè)務(wù)核驗(yàn)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、創(chuàng)建貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型；步驟S2、獲取大量的歷史貨運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集對(duì)貨運(yùn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S3、服務(wù)器設(shè)定包含若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評(píng)估方法，步驟如下：對(duì)目標(biāo)淺水湖泊的多光譜遙感影像進(jìn)行分析處理，提取目標(biāo)淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù)；構(gòu)建一個(gè)評(píng)估沉水植被最適水位的適應(yīng)性食物網(wǎng)模型；模型構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預(yù)測(cè)方法，涉及農(nóng)作物良種培育技術(shù)領(lǐng)域，利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術(shù)以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊，收集當(dāng)前作物生長(zhǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用記錄與更新模塊，提取近半年內(nèi)作物生長(zhǎng)環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的審計(jì)方法及系統(tǒng)，涉及審計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括采集各類審計(jì)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)預(yù)處理后的各類審計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，識(shí)別潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了人工智能與流程自動(dòng)化交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目自動(dòng)審核方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)項(xiàng)目審核模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S2、將項(xiàng)目審核模型部署至不同項(xiàng)目的聯(lián)邦節(jié)點(diǎn)上；步驟S3...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能客服系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種多智能體用戶畫像驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)角色定制智能客服系統(tǒng)，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶畫像，以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化客服角色選擇，多個(gè)智能體協(xié)作優(yōu)化服務(wù)策略，并利用自然語(yǔ)言生成技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于工程造價(jià)的數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、業(yè)務(wù)邏輯模塊、數(shù)據(jù)同步模塊和終端交互模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取施工場(chǎng)所中的供應(yīng)商的工程物資的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步模塊響應(yīng)于企業(yè)終端和供應(yīng)商終端的數(shù)據(jù)修改操作，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于收銀聯(lián)動(dòng)的智能冰柜自動(dòng)結(jié)算系統(tǒng)，包括虛擬訂單生成模塊，在用戶觸發(fā)開門行為時(shí)，通過(guò)配置于冰柜內(nèi)外部的傳感裝置感知商品的取放動(dòng)作信息，并結(jié)合商品參數(shù)信息，生成與用戶操作對(duì)應(yīng)的虛擬訂單項(xiàng)，并暫存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種商品個(gè)性化推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明響應(yīng)用戶商品推薦觸發(fā)操作，異步加載本地緩存中的預(yù)加載商品推薦數(shù)據(jù)；將用戶行為數(shù)據(jù)和用戶偏好參數(shù)上傳至云端推薦引擎，獲取定制化商品推薦數(shù)據(jù)。通過(guò)商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中所述方法包括：獲得初始測(cè)算日期以及測(cè)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；對(duì)初始測(cè)算日期進(jìn)行處理，得到每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測(cè)算日期；基于每個(gè)金融產(chǎn)品的測(cè)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測(cè)算日期，得到每個(gè)金融產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及激光雷達(dá)領(lǐng)域，提供一種無(wú)人艇激光雷達(dá)濾波方法、系統(tǒng)、設(shè)備、產(chǎn)品及介質(zhì)，包括將激光雷達(dá)安裝在無(wú)人艇上，對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行掃描得到掃描坐標(biāo)；對(duì)掃描坐標(biāo)進(jìn)行格柵化劃分與投影，得到格柵化坐標(biāo)，獲取臨近坐標(biāo)集的坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度，根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種疊層結(jié)構(gòu)圖像的像差校正與像質(zhì)增強(qiáng)方法，包括：根據(jù)像差先驗(yàn)集合，對(duì)待測(cè)標(biāo)記圖執(zhí)行反卷積預(yù)處理，得到無(wú)像差圖像；同時(shí)結(jié)合標(biāo)簽數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)集基于淺層卷積進(jìn)行特征提取，利用激活函數(shù)操作生成全局特征信息；采用頻域特征與空域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向內(nèi)裝設(shè)計(jì)的裝修效果展示方法及裸眼VR系統(tǒng)。該方法首先獲取室內(nèi)裝修的裸眼VR視頻每幀的灰度圖像，檢測(cè)出灰度圖像中的關(guān)鍵像素點(diǎn)的光流向量以及邊緣像素點(diǎn)，根據(jù)目標(biāo)關(guān)鍵像素點(diǎn)的預(yù)設(shè)鄰域內(nèi)的所有關(guān)鍵像素點(diǎn)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明揭示了一種基于超分辨顯微成像的腫瘤異質(zhì)性分析方法及設(shè)備，涉及醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域。該方法包括：獲取腫瘤成像結(jié)果，所述腫瘤成像結(jié)果通過(guò)超分辨顯微成像技術(shù)生成，且所述腫瘤成像結(jié)果中包括腫瘤圖像；確定腫瘤圖像的目標(biāo)區(qū)域；基于所述腫瘤成像結(jié)果，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了基于AI的集裝箱底板材料檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取集裝箱底板的表面形變拓?fù)鋱D和內(nèi)部聲阻抗矩陣；通過(guò)所述集裝箱底板的環(huán)境參數(shù)，將所述表面形變拓?fù)鋱D和所述內(nèi)部聲阻抗矩陣進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)耦合，得到自適應(yīng)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種基于改進(jìn)YOLOv5的缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)；首先通過(guò)高清攝像頭采集工業(yè)零件在生產(chǎn)過(guò)程中的圖像數(shù)據(jù)，針對(duì)零件表面缺陷特點(diǎn)進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取關(guān)鍵幀并標(biāo)注缺陷區(qū)域，構(gòu)建缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)集；其次...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)待測(cè)產(chǎn)品的初始圖像進(jìn)行注意力特征處理，得到待測(cè)產(chǎn)品的注意力特征；對(duì)初始圖像進(jìn)行編碼，得到層級(jí)不同的多個(gè)編碼特征；對(duì)多個(gè)編碼特征執(zhí)行多次特征重...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多平臺(tái)融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)。該方法包括，通過(guò)無(wú)人機(jī)傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn)；采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類型的設(shè)備數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，過(guò)濾無(wú)效、重復(fù)或異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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