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								      本發(fā)明公開了一種針對(duì)海綿城市的資源匹配方法和系統(tǒng)，屬于智慧城市管理技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括資源采集單元、第一處理單元、修正單元、第二處理單元、更新單元、匹配單元和響應(yīng)單元。系統(tǒng)通過多維度數(shù)據(jù)采集和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了海綿城市資源的智能化匹配。...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于生產(chǎn)節(jié)拍的動(dòng)態(tài)倉儲(chǔ)智能分揀方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，可以提高分揀系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)節(jié)拍的自適應(yīng)性、優(yōu)化庫存流轉(zhuǎn)效率、并降低因物料錯(cuò)配或供應(yīng)延遲導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷風(fēng)險(xiǎn)，該方法包括：采集生產(chǎn)線上各關(guān)鍵工位的生產(chǎn)節(jié)拍實(shí)時(shí)參數(shù)，并獲取待分揀的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的園區(qū)電網(wǎng)柔性負(fù)荷資源優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集目標(biāo)園區(qū)內(nèi)各個(gè)柔性負(fù)荷主體的運(yùn)行數(shù)據(jù)和氣象信息；對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)和氣象信息進(jìn)行預(yù)處理，得到多元負(fù)荷特征；根據(jù)多元負(fù)荷特征，對(duì)氣象與電價(jià)波動(dòng)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)耦合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電商物資管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電商物資全流程智能化管控系統(tǒng)及方法，需求單位線上預(yù)選商品生成預(yù)選單并經(jīng)逐級(jí)線上審批后匯總成訂單；供應(yīng)商接單后生成配送單和到貨驗(yàn)收單并通知收貨人員；倉庫人員掃碼簽收、分揀裝柜；利用智能裝備實(shí)現(xiàn)智能配送...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種企業(yè)生產(chǎn)安全運(yùn)營(yíng)與維修作業(yè)掛牌上鎖智能管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)由管理平臺(tái)、移動(dòng)終端、智能鎖具組和存證模塊構(gòu)成。管理平臺(tái)負(fù)責(zé)隔離作業(yè)任務(wù)的創(chuàng)建、狀態(tài)跟蹤及超時(shí)撤權(quán)；移動(dòng)終端依次實(shí)施人臉、指紋、聲紋多因素身份驗(yàn)證，并完成地理圍欄校驗(yàn)后生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種船隊(duì)間電量智能分配協(xié)同充電方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S101，采集船隊(duì)中每艘船舶的船舶特征數(shù)據(jù)；S102，根據(jù)船舶特征數(shù)據(jù)和航行功率的歷史數(shù)據(jù)，通過XGBoost回歸模型獲取預(yù)測(cè)航程能耗，并確定各船舶的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種班組臺(tái)賬管理系統(tǒng)，涉及臺(tái)賬管理技術(shù)領(lǐng)域。其主要技術(shù)方案：包括存儲(chǔ)模塊、第一信息錄入模塊和第二信息錄入模塊，存儲(chǔ)模塊內(nèi)構(gòu)建有數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫內(nèi)布設(shè)有多個(gè)分類目錄；所述第一信息錄入模塊用于獲取待存臺(tái)賬的臺(tái)賬信息，并根據(jù)所述臺(tái)賬信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向連鎖企業(yè)的智能人才調(diào)配管理系統(tǒng)及方法，通過采集各門店人員流動(dòng)數(shù)據(jù)和知識(shí)傳遞記錄，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別組織記憶節(jié)點(diǎn)并構(gòu)建知識(shí)斷裂風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)圖；基于沖擊波模擬和傅里葉變換提取頻率特征，預(yù)測(cè)人員流失的級(jí)聯(lián)影響路徑；通過相位分析獲取能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)據(jù)處理的集中器運(yùn)行管理方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)感知模塊、事件分析模塊、運(yùn)行管理模塊和上報(bào)傳輸模塊。數(shù)據(jù)感知模塊通過集中器采集電能表的歷史記錄、運(yùn)行參數(shù)和觸發(fā)的事件；事件分析模塊根據(jù)歷史記錄建立因果關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種配電網(wǎng)分布式柔性資源優(yōu)化配置方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于獲取時(shí)序量測(cè)數(shù)據(jù)，以及以線路、臺(tái)區(qū)的臺(tái)賬和拓?fù)潢P(guān)系，利用臺(tái)賬和拓?fù)潢P(guān)系對(duì)時(shí)序量測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)特征工程矩陣，利用節(jié)點(diǎn)特征工程矩陣構(gòu)建線路或臺(tái)區(qū)網(wǎng)絡(luò)模型，基于線路或臺(tái)區(qū)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于IBMS的設(shè)備異常預(yù)警與多維度管理系統(tǒng)，涉及設(shè)備異常預(yù)警管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于IBMS的設(shè)備異常預(yù)警與多維度管理系統(tǒng)，包括：設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集模塊、散熱一級(jí)預(yù)警判定模塊、預(yù)警管理能耗評(píng)估模塊、散熱二級(jí)預(yù)警管理模塊和設(shè)備信息可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于跨模態(tài)量測(cè)數(shù)據(jù)融合的實(shí)時(shí)線損分析方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并采用改進(jìn)隔離森林算法對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步質(zhì)量篩查，獲取原始數(shù)據(jù)集合，以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽；S2:根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量初步評(píng)估標(biāo)簽，對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無線組網(wǎng)的化工園區(qū)廢水處理調(diào)控系統(tǒng)，本發(fā)明涉及廢水處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了各處理單元之間缺乏數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與智能協(xié)同的技術(shù)問題，本發(fā)明通過從參數(shù)監(jiān)測(cè)、特征確認(rèn)、進(jìn)程校驗(yàn)到配比優(yōu)化，系統(tǒng)各環(huán)節(jié)均形成了可量化的指標(biāo)與操作邏輯，如凈化指...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物理機(jī)制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的地下水可開采量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，涉及水資源管理技術(shù)領(lǐng)域，整合氣象數(shù)據(jù)、地表水水文監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地質(zhì)調(diào)查數(shù)據(jù)、地下水資源開發(fā)利用數(shù)據(jù)和水文地質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集；利用數(shù)字孿生物理引擎，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)湖技術(shù)的找礦預(yù)測(cè)一體化鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)方法，涉及地質(zhì)勘探領(lǐng)域，包括，采集地球物理數(shù)據(jù)、地球化學(xué)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，整理成原始勘探數(shù)據(jù)；在原始勘探數(shù)據(jù)中添加元數(shù)據(jù)，傳輸至礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖節(jié)點(diǎn)，形成原始勘探數(shù)據(jù)集；在礦區(qū)本地?cái)?shù)據(jù)湖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的化工園區(qū)地下水污染擴(kuò)散的預(yù)測(cè)方法。內(nèi)容包括：獲取化工園區(qū)地下水中的污染物濃度信息數(shù)據(jù)以及地質(zhì)勘查參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，引入自塑形函數(shù)嵌入機(jī)制，構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于時(shí)空序列與多模態(tài)特征融合的臺(tái)風(fēng)快速增強(qiáng)預(yù)測(cè)方法，包括：基于臺(tái)風(fēng)最佳路徑數(shù)據(jù)及多源衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)集和輔助數(shù)據(jù)集；采用統(tǒng)一流形逼近與投影方法對(duì)高維的多模態(tài)時(shí)空序列數(shù)據(jù)進(jìn)行降維預(yù)處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種景點(diǎn)流量預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法應(yīng)用于景點(diǎn)游客流量預(yù)測(cè)，該方法包括：基于預(yù)處理后的目標(biāo)景點(diǎn)的流量時(shí)間序列對(duì)鯨魚優(yōu)化算法進(jìn)行求解，獲取算法結(jié)果參數(shù)，基于算法結(jié)果參數(shù)構(gòu)建第一預(yù)測(cè)模型，并對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行多尺度分...
								
            
							
            
							
						
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								      輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及人工智能與交通管理技術(shù)領(lǐng)域。輕量化交通樞紐客流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括多源數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)模塊和輕量CNN模型構(gòu)建模塊；多源數(shù)據(jù)采集模塊用于采集歷史客流數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)和其它輔助數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊緣計(jì)算領(lǐng)域，涉及到一種邊緣設(shè)備中基于剪枝壓縮的模型部署方法，其通過解析目標(biāo)邊緣設(shè)備的硬件架構(gòu)配置構(gòu)建聯(lián)合約束條件集，結(jié)合待部署模型的層間依賴關(guān)系，確定待部署模型各網(wǎng)絡(luò)層壓縮比例上限，以此對(duì)待部署模型執(zhí)行混合剪枝操作，并在關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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