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          • 本發(fā)明涉及測(cè)繪地理信息數(shù)據(jù)處理及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)的矢量與影像數(shù)據(jù)一致性檢測(cè)方法,包括:獲取待檢測(cè)的矢量數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的影像數(shù)據(jù),生成先驗(yàn)知識(shí)圖層;將先驗(yàn)知識(shí)圖層與影像數(shù)據(jù)的原始波段進(jìn)行融合生成融合影像;提供多個(gè)一致性檢測(cè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生物視覺特性的顯微圖像優(yōu)化方法,涉及微生物顯微成像技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、根據(jù)輸入圖像的特性,自適應(yīng)調(diào)整視網(wǎng)膜模型的參數(shù);S2、使用視網(wǎng)膜模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行多層次的中央視覺通道和周邊視覺通道處理;S3、將中央視覺通道和周邊...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖形處理器、索引處理方法、芯片、服務(wù)器及電子設(shè)備,屬于處理器領(lǐng)域。圖形處理器包括索引處理單元;索引處理單元,用于按照三角形索引列表中的排列順序?qū)γ總€(gè)原始索引執(zhí)行索引處理操作;索引處理操作包括在存儲(chǔ)單元未存儲(chǔ)有原始索引對(duì)應(yīng)的更...
          • 本發(fā)明公開一種自動(dòng)計(jì)算客運(yùn)鐵路區(qū)間發(fā)車密度的方法,涉及鐵路運(yùn)輸領(lǐng)域。該自動(dòng)計(jì)算客運(yùn)鐵路區(qū)間發(fā)車密度的方法包括以下步驟獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、對(duì)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行核心計(jì)算與邏輯判斷、根據(jù)修正后的發(fā)車數(shù)量和所述計(jì)算周期,計(jì)算得...
          • 本發(fā)明的一種智慧訓(xùn)練學(xué)員數(shù)據(jù)綜合管理系統(tǒng),屬于智慧訓(xùn)練與教育數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲取學(xué)員在訓(xùn)練過程中的學(xué)員交互數(shù)據(jù);動(dòng)態(tài)認(rèn)知圖譜構(gòu)建模塊,用于響應(yīng)于學(xué)員交互數(shù)據(jù),通過對(duì)技能間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行量化分析,構(gòu)建表征學(xué)...
          • 本發(fā)明提供一種醫(yī)保欺詐識(shí)別方法和系統(tǒng),該方法包括接收或響應(yīng)于參保人員的索賠請(qǐng)求,獲取參保人員的歷史就診數(shù)據(jù);從歷史就診數(shù)據(jù)中,提取參保人員發(fā)生索賠行為的索賠特征;根據(jù)索賠行為發(fā)生的時(shí)間和位置對(duì)索賠特征進(jìn)行時(shí)空嵌入,得到時(shí)空嵌入矩陣;將時(shí)空嵌...
          • 一種交易量異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及證券交易技術(shù)領(lǐng)域,具體包括提取目標(biāo)交易數(shù)據(jù)中的目標(biāo)特征,所述目標(biāo)特征包括時(shí)間特征、用戶特征、交易特征和實(shí)際交易量;將目標(biāo)特征輸入至預(yù)設(shè)的線性回歸模型得到第一預(yù)測(cè)交易量;將第一預(yù)測(cè)交...
          • 本發(fā)明涉及交易驗(yàn)證技術(shù)領(lǐng)域,具體為區(qū)塊鏈金融交易追溯方法及系統(tǒng),包括以下步驟:計(jì)算節(jié)點(diǎn)交互比例,識(shí)別違規(guī)鏈段并標(biāo)記節(jié)點(diǎn),分析字段組合順序匹配路徑結(jié)構(gòu),判斷編號(hào)跳轉(zhuǎn)與行為路徑配對(duì),提取字段對(duì)應(yīng)關(guān)系與匹配差異,識(shí)別節(jié)點(diǎn)狀態(tài)偏移與結(jié)構(gòu)跳躍趨勢(shì),生...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于位置信息的廣告展示方法及裝置。涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:確定高價(jià)值區(qū)域分布數(shù)據(jù),所述高價(jià)值區(qū)域分布數(shù)據(jù)包括多個(gè)高價(jià)值區(qū)域的位置信息,所述高價(jià)值區(qū)域?yàn)轭A(yù)先設(shè)置的廣告收益高的區(qū)域;確定各個(gè)廣告投放裝置的當(dāng)前位置以及當(dāng)前移...
          • 本申請(qǐng)屬于高速鐵路接觸網(wǎng)維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種高速鐵路接觸網(wǎng)彈性鏈形懸掛的承力索更換算法及系統(tǒng)。算法包括獲取承力索的軸向長度,以及徑向尺寸,得到初始徑向尺寸,以及第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記點(diǎn)之間的初始距離;獲取當(dāng)前承力索的第一標(biāo)記點(diǎn)和第二標(biāo)記...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诰W(wǎng)格碼的巡檢數(shù)據(jù)采集優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:遍歷目標(biāo)變電站的部件進(jìn)行網(wǎng)格碼布設(shè),構(gòu)建數(shù)字孿生三維模型;獲取巡檢任務(wù)中目標(biāo)巡檢點(diǎn)集合和目標(biāo)網(wǎng)格碼集合,進(jìn)行巡檢路線規(guī)劃;按照巡檢路線進(jìn)行巡檢...
          • 本發(fā)明公開了一種用于跨境貿(mào)易的供應(yīng)鏈管理方法及系統(tǒng),屬于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:鎖定需要納入補(bǔ)貨計(jì)劃的商品清單,明確補(bǔ)貨商品池:根據(jù)補(bǔ)貨商品池的各目標(biāo)商品,收集并分析目標(biāo)商品的多維度數(shù)據(jù);包括:需求端數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈端數(shù)據(jù)、價(jià)值端數(shù)據(jù),根...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的切削液系統(tǒng)全生命周期管理平臺(tái),涉及切削液生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域,通過將健康評(píng)分HQ和異常因子Ψ進(jìn)行數(shù)理融合,形成一個(gè)連續(xù)變化的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度因子R,擺脫了以往單一評(píng)分判定風(fēng)險(xiǎn)的局限性,使得系統(tǒng)能夠更加細(xì)致地捕捉切削液運(yùn)...
          • 本發(fā)明涉及背景調(diào)查技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于多源數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)的人才背景調(diào)查方法,包括:構(gòu)建動(dòng)態(tài)人才知識(shí)圖譜,對(duì)多源跨模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行語義對(duì)齊處理,基于多維度置信度模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,構(gòu)建置信度閉環(huán)修正機(jī)制,對(duì)低置信度數(shù)據(jù)進(jìn)行智能修正,修正結(jié)果...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種支架車削加工用智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)。其方法包括:實(shí)時(shí)獲取支架在車削加工過程中的傳感器信號(hào);構(gòu)建傳感器拓?fù)鋱D;提取傳感器拓?fù)鋱D中反映刀具?工件?機(jī)床系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的實(shí)時(shí)時(shí)間序列過程特征;將所述實(shí)時(shí)時(shí)間序列過...
          • 本發(fā)明涉及鈦棒生產(chǎn)工業(yè)視覺質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于工業(yè)視覺的鈦棒生產(chǎn)質(zhì)檢方法及系統(tǒng),該方法將待質(zhì)檢鈦棒按生產(chǎn)設(shè)備編號(hào)及加工批次分組,構(gòu)建含歷史工業(yè)視覺質(zhì)檢事件的質(zhì)檢數(shù)據(jù)庫;篩選有表面缺陷修復(fù)操作的第一待研樣本組和無該操作的第二待研樣本組...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多式聯(lián)運(yùn)的應(yīng)急管理方法及系統(tǒng),涉及應(yīng)急管理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括以下步驟:S1、通過衛(wèi)星遙感技術(shù)實(shí)時(shí)獲取災(zāi)害區(qū)域的動(dòng)態(tài)地理信息;本發(fā)明通過融合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)跨模態(tài)協(xié)同調(diào)度機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害區(qū)域地理信息的實(shí)時(shí)掌握,解決調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開了多模態(tài)智能計(jì)算的門店運(yùn)營效率協(xié)同管理系統(tǒng)及方法,涉及門店運(yùn)營管理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括以下組成部分:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)融合與分析模塊、決策與執(zhí)行模塊和協(xié)同管理模塊以及用戶交互與反饋模塊;本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處...
          • 本發(fā)明公開了基于雙層自適應(yīng)能量管理系統(tǒng)的微電網(wǎng)運(yùn)營調(diào)度優(yōu)化方法,涉及微電網(wǎng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過上層處理設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)及大電網(wǎng)數(shù)據(jù),分別構(gòu)建基礎(chǔ)向量集合和特征向量集合,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)庫確定優(yōu)選調(diào)度策略并生成指令,從整體層面優(yōu)...
          • 本發(fā)明涉及建筑施工與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的碼頭房建物料垂直運(yùn)輸智能調(diào)度與優(yōu)化系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集單元,用于實(shí)時(shí)獲取待辦任務(wù)、塔機(jī)狀態(tài)及物料到達(dá)時(shí)間;任務(wù)吸引子生成單元,用于將待辦任務(wù)轉(zhuǎn)化為決策模型中的任務(wù)吸引子;瞬時(shí)綜合吸引力計(jì)...
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