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								      本發(fā)明涉及一種基于保安非固定場(chǎng)所流動(dòng)上崗管理智能統(tǒng)計(jì)算法，解決的是不科學(xué)、效率低、實(shí)時(shí)性低、保安一段時(shí)間重復(fù)上崗的技術(shù)問(wèn)題，通過(guò)采用步驟1，進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理；步驟2，完成動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃建模；步驟3，進(jìn)行保安均衡配置計(jì)算；步驟4，完成行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分布式儲(chǔ)熱裝置的能量管理系統(tǒng)及方法，涉及智能管理領(lǐng)域，具體地，電能分配依用戶逐時(shí)電負(fù)荷與燃?xì)鈾C(jī)組額定功率比較進(jìn)行；熱能分配依據(jù)余熱回收裝置供能與用戶逐時(shí)能量需求比較開(kāi)展；控制儲(chǔ)熱裝置實(shí)現(xiàn)熱能存儲(chǔ)和釋放控制；儲(chǔ)熱裝置容量則按N...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多因素匹配的智能推薦方法及系統(tǒng)，涉及信息技術(shù)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：分別根據(jù)企業(yè)任務(wù)需求和個(gè)人求職者的求職需求生成多維匹配因子，基于推薦模型對(duì)所述多維匹配因子進(jìn)行卷積處理，得到推薦因子，對(duì)所述推薦因子進(jìn)行加權(quán)求和，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種核事故工況下關(guān)鍵安全設(shè)備分析及可用性判斷方法、設(shè)備。該方法包括以下步驟：確定核事故應(yīng)急狀態(tài)下的關(guān)鍵安全設(shè)備。預(yù)設(shè)有以下可用性判斷條件：條件1：關(guān)鍵安全設(shè)備的支持系統(tǒng)不可用。條件2：關(guān)鍵安全設(shè)備的在線情況出現(xiàn)異常。條件3：從關(guān)鍵...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種審計(jì)計(jì)劃的確定方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取與審計(jì)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的原始數(shù)據(jù)，其中，原始數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化的目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，目標(biāo)數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多模態(tài)遙感與知識(shí)圖譜的城市規(guī)劃決策方法及系統(tǒng)，方法包括：集成多源異構(gòu)數(shù)據(jù),采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感影像中光學(xué)影像與SAR數(shù)據(jù)的特征對(duì)齊與融合，生成城市地物特征向量；關(guān)聯(lián)城市地物特征向量與城市規(guī)劃政策數(shù)據(jù)庫(kù)，輸出違規(guī)建設(shè)預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種課程考核評(píng)價(jià)反饋系統(tǒng)及方法，通過(guò)采集學(xué)生的線下課堂數(shù)據(jù)與線上課堂數(shù)據(jù)的第一模態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)與第二模態(tài)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)估項(xiàng)因子，計(jì)算初始的總學(xué)習(xí)評(píng)分函數(shù)，了解到學(xué)生的成績(jī)；同時(shí)尋找初始的總學(xué)習(xí)評(píng)分函數(shù)中的目標(biāo)脆弱的評(píng)分項(xiàng)因子反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種重載鐵路軌道質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。方法包括：根據(jù)目標(biāo)線路的線路類(lèi)型分布信息，將目標(biāo)線路劃分為對(duì)應(yīng)于各線路類(lèi)型的單元區(qū)段；根據(jù)各單元區(qū)段在多個(gè)檢測(cè)時(shí)間點(diǎn)的軌道檢測(cè)數(shù)據(jù)，得到各單元區(qū)段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種智慧畜牧養(yǎng)殖溯源方法及系統(tǒng)，該方法基于微服務(wù)架構(gòu)搭建智慧畜牧養(yǎng)殖溯源系統(tǒng)總體框架，采用Spr ing Cloud Al ibaba作為微服務(wù)技術(shù)棧；通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集牲畜生理數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，建立牲畜電子檔案；構(gòu)建AI智能分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于熵權(quán)Topsis法的低碳建筑評(píng)價(jià)方法，屬于低碳建筑評(píng)價(jià)領(lǐng)域；包括如下步驟：通過(guò)搜集建筑所在氣候區(qū)的低碳建筑各指標(biāo)數(shù)據(jù)；構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)指標(biāo)涵蓋建筑結(jié)構(gòu)、內(nèi)外環(huán)境、經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素等范疇，利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模糊熵的發(fā)動(dòng)機(jī)射線圖像局部增強(qiáng)方法。該方法包括：獲取初始發(fā)動(dòng)機(jī)射線圖像；對(duì)初始發(fā)動(dòng)機(jī)射線圖像進(jìn)行處理，得到全局色調(diào)映射圖像；通過(guò)三態(tài)中值濾波器對(duì)全局色調(diào)映射圖像進(jìn)行濾波處理，得到目標(biāo)濾波圖像；基于模糊熵對(duì)目標(biāo)濾波圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于牙片影像上下頜的實(shí)際咬合錯(cuò)位咬合關(guān)系的識(shí)別方法，涉及影像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)構(gòu)建云端牙片識(shí)別服務(wù)器，并結(jié)合影像數(shù)據(jù)庫(kù)的云連接技術(shù)，能夠自動(dòng)化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)提取、牙齒間距擬合以及偏差計(jì)算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的多工位PCB板檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：識(shí)別多個(gè)工位的攝像頭位置，并進(jìn)行自適應(yīng)焦距調(diào)整，從而得到每一個(gè)攝像頭的自適應(yīng)焦距參數(shù)；根據(jù)所述自適應(yīng)焦距參數(shù)進(jìn)行多工位PCB板并行視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機(jī)器人定位方法，通過(guò)離散小波變換對(duì)多模態(tài)傳感器輸入特征進(jìn)行多頻域分解，分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息，并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)提取后特征的增強(qiáng)。具體而...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的同步定位與建圖方法，包括：利用深度學(xué)習(xí)模型提取圖像特征，獲得特征點(diǎn)概率張量和描述符張量；根據(jù)幀間特征關(guān)系以及幀內(nèi)特征關(guān)系自適應(yīng)地篩選特征點(diǎn)概率張量中的特征點(diǎn)，生成篩選后的特征點(diǎn)集合；利用篩選后的特征點(diǎn)集合和描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于背景平面點(diǎn)云的反光物料機(jī)器人抓取位姿檢測(cè)方法，包括以下步驟：1)采集場(chǎng)景點(diǎn)云并進(jìn)行預(yù)處理，分離物料與工作臺(tái)背景點(diǎn)云；2)對(duì)物料點(diǎn)云進(jìn)行三維目標(biāo)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)粗定位；3)對(duì)各物料點(diǎn)云進(jìn)行邊界提取，分離內(nèi)外邊界、點(diǎn)排序并進(jìn)行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于幾何約束的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)相機(jī)主距標(biāo)定方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取多個(gè)控制點(diǎn)的物方坐標(biāo)，并在拍攝場(chǎng)景中確定多個(gè)幾何約束指針點(diǎn)；其中，多個(gè)幾何約束指針點(diǎn)對(duì)稱(chēng)分布；識(shí)別左右相機(jī)拍攝的圖像中各控制點(diǎn)的像點(diǎn)，基于像點(diǎn)坐標(biāo)和圖像的外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場(chǎng)景重建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種應(yīng)用于三維空間點(diǎn)云的顏色融合處理方法及裝置。方法包括：獲取目標(biāo)空間點(diǎn)的目標(biāo)空間坐標(biāo)；目標(biāo)空間點(diǎn)包括三維空間點(diǎn)云中的至少一個(gè)待進(jìn)行顏色融合的空間點(diǎn)；根據(jù)目標(biāo)空間坐標(biāo)，對(duì)每個(gè)目標(biāo)空間點(diǎn)和預(yù)設(shè)的索引網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種雜交水稻制種植株圖像數(shù)據(jù)深度聚類(lèi)方法和系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)。包括：獲取不同生長(zhǎng)階段和不同尺度的雜交水稻穗圖像作為訓(xùn)練集；采用數(shù)據(jù)增廣方法獲取原始圖像的增強(qiáng)圖像，基于增強(qiáng)圖像的圖像嵌入構(gòu)建正負(fù)樣本對(duì)，訓(xùn)練一個(gè)用于提取圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)多尺度特征融合和殘差上下文感知的遙感小目標(biāo)檢測(cè)方法。包括具體步驟如下：S1獲取光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集；S2構(gòu)建多尺度卷積解耦模塊,擴(kuò)充感受視野；S3構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)特征融合，集成動(dòng)態(tài)維度感知模塊，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征融合...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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