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          • 本發(fā)明公開一種混合網(wǎng)絡(luò)模型的顯示屏缺陷圖像合成方法,應(yīng)用于機器視覺技術(shù)領(lǐng)域,針對現(xiàn)有技術(shù)對顯示屏缺陷的檢測依賴大量缺陷樣本,難以適用于工業(yè)缺陷品的場景;本發(fā)明首先對顯示屏缺陷圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;然后采用無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型進行正樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí);接著...
          • 本發(fā)明公開了一種用于夜間弱紋理場景下紅外圖像匹配的濾波方法,包括:基于紅外圖像利用尺度構(gòu)造徑向濾波器,并利用角度構(gòu)造角分量濾波器;利用徑向濾波器、角分量濾波器計算紅外圖像的能量;利用紅外圖像的能量,計算包含相位信息的實部能量以及包含幅值信息...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像緩存方法、電路和計算機可讀存儲介質(zhì),涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:提供n個行緩存,每一個行緩存中能存入的像素個數(shù)為m,將當(dāng)前畫面的原始圖像中每一行的像素存入對應(yīng)行緩存;根據(jù)當(dāng)前處理像素的行索引值i(0≤i<n)和列索...
          • 本發(fā)明公開了一種電動汽車聚合的能源系統(tǒng)三層定價方法,包括如下步驟:首先,建立能源系統(tǒng)三層定價模型,包括微網(wǎng)運營商優(yōu)化模型、電動汽車充電站優(yōu)化模型和電動汽車集群優(yōu)化模型;然后,設(shè)置演化懲罰項至電動汽車充電站目標(biāo)函數(shù)和微網(wǎng)運營商目標(biāo)函數(shù);最后,...
          • 本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種媒體廣告投放交互方法及系統(tǒng),系統(tǒng)包括:廣告定制模塊,用以根據(jù)用戶數(shù)據(jù)輸出個性化的媒體廣告,包括用以采集所述用戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集單元;投放模塊,其與所述廣告定制模塊相連,包括用以將所述媒體廣告與媒體...
          • 本申請涉及一種多主體數(shù)據(jù)共享與激勵分配方法及系統(tǒng),包括:獲取多主體共享數(shù)據(jù),共享數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量和協(xié)作成本信息;采用數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計分析技術(shù)處理共享數(shù)據(jù),生成各主體的質(zhì)量得分;根據(jù)質(zhì)量得分和協(xié)作成本信息,計算成本分配比例,生成邊界條件...
          • 本發(fā)明具體公開了基于大語言模型的碳酸鋰價格預(yù)測方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及金融預(yù)測與智能決策支持技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先采集數(shù)值型和文本型數(shù)據(jù)并處理,數(shù)值型數(shù)據(jù)構(gòu)建因果圖網(wǎng)絡(luò),文本型數(shù)據(jù)提取事實摘要構(gòu)建新聞事件庫;然后設(shè)計三層遞進式提示模板,驅(qū)動大語...
          • 本發(fā)明公開了一種計及收入不確定性的電網(wǎng)資金日支出規(guī)劃方法,方法包括:基于GRU模型構(gòu)建日收入預(yù)測模型,日收入預(yù)測模型用于基于未來日收入影響數(shù)據(jù)來預(yù)測出未來日收入預(yù)測值;基于日收入預(yù)測模型預(yù)測出的未來日收入預(yù)測值,以資金余額變異系數(shù)最低、資金...
          • 本發(fā)明適用于招聘就業(yè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多維度分析的藍領(lǐng)崗位智能推薦方法和系統(tǒng),所述方法包括以下步驟:建立覆蓋工人和崗位的多維度數(shù)據(jù)體系,所述多維度數(shù)據(jù)體系包括工人數(shù)據(jù)和崗位數(shù)據(jù);通過多維度分析構(gòu)建工人畫像和崗位需求;將工人畫像與崗位需...
          • 本發(fā)明公開了一種外協(xié)采購零部件的管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)管理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:連接企業(yè)ERP系統(tǒng),實時同步篩選采購零部件的BOM信息、供應(yīng)商信息,并錄入返修數(shù)據(jù)、收貨數(shù)據(jù)和退貨數(shù)據(jù),其中,錄入方式包括掃碼錄入和pc彈窗選擇錄入;進行...
          • 本發(fā)明提供了一種基于實時數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品訂單動態(tài)處理與配送方法,涉及物流與供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域,其通過對訂單配送地址進行聚類,得到初始配送簇,再根據(jù)新鮮度衰減率對初始配送簇進行排序,再結(jié)合背包算法對車輛進行規(guī)劃,從而生成最優(yōu)的配送路線。這樣,可以...
          • 本發(fā)明適用于車間調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,提供了基于雙層優(yōu)化的可重構(gòu)柔性作業(yè)車間調(diào)度方法,該方法包括以下步驟:構(gòu)建上層生產(chǎn)調(diào)度模型和下層物流調(diào)度模型的雙層調(diào)度框架;采用輕量化雙層優(yōu)化算法,通過高精度代理模型和改進的元啟發(fā)式算法協(xié)同求解所述雙層調(diào)度模型;...
          • 本申請公開了一種面向場景的軌道交通運營業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計方法,涉及城市軌道交通標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括對城市軌道交通標(biāo)準(zhǔn)文件和城市軌道交通作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進行分類和分級處理,得到機器可讀標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù);基于業(yè)務(wù)架構(gòu),對機器可讀標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)拆...
          • 本發(fā)明公開了基于灰色關(guān)聯(lián)度?熵權(quán)TOPSIS的多類能源發(fā)電組合優(yōu)選方法,屬于發(fā)電組合優(yōu)化領(lǐng)域,包括以下步驟:S1、建立多指標(biāo)評價體系,并對多指標(biāo)評價體系進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到原始組合矩陣;S2、將原始組合矩陣與熵權(quán)結(jié)合,得到加權(quán)后的組合矩陣;...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于動態(tài)權(quán)限建模的電力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化方法及系統(tǒng),用以提升電力網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜運行環(huán)境下的自適應(yīng)性及抗風(fēng)險能力。其中,該方法包括:獲取電力網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)集合,對電力網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)集合進行動態(tài)權(quán)限建模處理,生成用戶權(quán)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)定價的電轉(zhuǎn)氨?碳捕集耦合綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法,屬于綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)可再生能源出力數(shù)據(jù)與負荷需求數(shù)據(jù),構(gòu)建包含電解制氫模塊、氨合成模塊、碳捕集模塊的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型;通過動態(tài)定價機制...
          • 本發(fā)明涉及土地規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開一種土地利用類型適宜性評價方法,所述方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域中各個采樣點屬性;其中,所述采樣點屬性包括坡度、有效土層、成土母質(zhì)類型、降雨量、表層土壤有機質(zhì)、表層土壤pH、表層土壤質(zhì)地;確定采樣點中各個屬性的分?jǐn)?shù)...
          • 本申請公開了居家養(yǎng)老服務(wù)的預(yù)約處理方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備,涉及數(shù)字醫(yī)療和金融管理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取用戶的預(yù)約請求,從預(yù)約請求中獲取待預(yù)約的服務(wù)類型,基于預(yù)設(shè)的服務(wù)人員的服務(wù)能力標(biāo)簽,確定與服務(wù)類型匹配的多個候選服務(wù)人員;獲取每個候選...
          • 本發(fā)明提供一種基于陳舊度感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新方法,包括對具備數(shù)據(jù)更新機制的時效敏感型聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)建模;服務(wù)器與客戶端進行博弈,就服務(wù)器的支付激勵、歷史數(shù)據(jù)保留比例和新數(shù)據(jù)收集量達成協(xié)議;服務(wù)器與客戶端按照協(xié)議執(zhí)行數(shù)據(jù)更新,并利用更新后的數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于大模型的自省方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該基于大模型的自省方法包括:獲取用戶的輸入信息;對所述輸入信息進行意圖識別,得到意圖識別信息;根據(jù)所述意圖識別信息,確定所述意圖識別信息對應(yīng)的目標(biāo)指令類別...
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