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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)供水調(diào)度方法及系統(tǒng)，本方案通過采集多個(gè)供水目標(biāo)的多源數(shù)據(jù)，使得本方案在供水目標(biāo)的調(diào)度規(guī)劃上能夠獲得更可靠的數(shù)據(jù)支持；基于多源數(shù)據(jù)作為輸入特征，本方案將其分別與圖時(shí)空預(yù)測(cè)模型、季節(jié)統(tǒng)計(jì)模型和梯度提升回歸模型進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的一次性餐具包裝智能管理方法及系統(tǒng)，屬于智慧醫(yī)療及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、采集管理單元的固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù)；S2、基于固有風(fēng)險(xiǎn)因子與可控風(fēng)險(xiǎn)因子，計(jì)算生成量化的病區(qū)總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的所有風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，利用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)定義風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫(kù)；在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫(kù)中提取業(yè)務(wù)主體作為節(jié)點(diǎn)，提取風(fēng)險(xiǎn)影響路徑作為關(guān)系邊，構(gòu)建場(chǎng)景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)密度分析方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)不準(zhǔn)確的問題。其包括：獲取多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)；采用非結(jié)構(gòu)化文本風(fēng)險(xiǎn)量化與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配算法對(duì)多源動(dòng)態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和融合，得到融合后的特征矩陣；采用時(shí)空聯(lián)合建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N機(jī)場(chǎng)應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：首先獲取機(jī)場(chǎng)的實(shí)時(shí)信息文本，據(jù)此確定風(fēng)險(xiǎn)事件類型，接著依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件類型及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)事件要素模板，從實(shí)時(shí)信息文本中提取相關(guān)要素，最后綜合風(fēng)險(xiǎn)事件類型、風(fēng)險(xiǎn)事件要素、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池裝配風(fēng)險(xiǎn)分析方法，包括以下步驟：步驟S1，使用雙層猶豫模糊語言術(shù)語集對(duì)鋰電池裝配中失效模式的嚴(yán)重度、發(fā)生頻率、探測(cè)度進(jìn)行評(píng)價(jià)；其中，所述雙層猶豫模糊語言術(shù)語集包括雙層語言術(shù)語集和猶豫模糊語言術(shù)語集，均由評(píng)價(jià)人員的評(píng)價(jià)信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的列車與客貨路徑協(xié)同重調(diào)度方法、系統(tǒng)，涉及鐵路列車調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于目標(biāo)鐵路物理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出時(shí)空網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而建立三個(gè)子問題的協(xié)同重調(diào)度模型，并結(jié)合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、線性化方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行多輪迭代運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導(dǎo)，構(gòu)建居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；依據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進(jìn)行k?means聚類，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流車輛裝卸貨識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于物流車與車載稱重傳感器獲取參照中心與稱重參照點(diǎn)；基于第一數(shù)量次正常運(yùn)貨的物流車的數(shù)據(jù)獲取參照比例；基于參照比例計(jì)算出第一實(shí)時(shí)距離、第二實(shí)時(shí)距離、第三實(shí)時(shí)距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N冷鏈運(yùn)輸方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車輛所運(yùn)輸貨物的貨物類型；根據(jù)所述貨物類型確定至少一個(gè)車輛運(yùn)行參數(shù)及每個(gè)所述車輛運(yùn)行參數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)范圍；在所述目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車輛運(yùn)行過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于工作流引擎的流程數(shù)據(jù)處理方法和裝置，屬于流程數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，通過識(shí)別目標(biāo)流程的新版本流程定義數(shù)據(jù)與舊版本流程定義數(shù)據(jù)之間的差異信息，確定目標(biāo)流程是否發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，則獲取目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價(jià)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種工程造價(jià)動(dòng)態(tài)管理方法。該方法在歷史造價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)記數(shù)據(jù)更新節(jié)點(diǎn)的時(shí)間戳，提取時(shí)間戳前后指定區(qū)間內(nèi)各分項(xiàng)工程的消耗量指標(biāo)，構(gòu)建成本動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的消耗量特征集；將消耗量特征集輸入優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)時(shí)序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長(zhǎng)趨勢(shì)聯(lián)合預(yù)測(cè)與評(píng)估方法，涉及智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，采集水質(zhì)數(shù)據(jù)以及魚類生長(zhǎng)健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過構(gòu)建融合LSTM與軟注意力機(jī)制的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于風(fēng)光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括時(shí)間對(duì)齊偏差量化模塊、時(shí)間對(duì)齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時(shí)性響應(yīng)量化模塊和及時(shí)性響應(yīng)調(diào)控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時(shí)間參數(shù)得到時(shí)間對(duì)齊偏差量化結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的多模態(tài)圖像補(bǔ)全方法，包括：制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集，針對(duì)同一場(chǎng)景圖像，選定其中一個(gè)模態(tài)的圖像作為源圖像，另一模態(tài)的圖像為目標(biāo)圖像；通過提取最大內(nèi)接矩形進(jìn)行拼接裁剪的方法獲得兩個(gè)模態(tài)的真值圖像對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于焦油渣處理設(shè)備的監(jiān)控視頻增強(qiáng)方法，包括：獲取焦油渣處理設(shè)備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個(gè)視頻幀；對(duì)多個(gè)視頻幀分別進(jìn)行視頻幀增強(qiáng)處理，獲取多個(gè)增強(qiáng)視頻幀；基于多個(gè)增強(qiáng)視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強(qiáng)視頻；對(duì)每個(gè)視頻幀進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法包括：對(duì)單幅低照度輸入圖像進(jìn)行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡(luò)，通過多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的監(jiān)控圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點(diǎn)為中心獲取該像素點(diǎn)的局部范圍；根據(jù)像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的局部范圍中其他像素點(diǎn)之間的距離和灰度差異，得到該像素點(diǎn)的噪聲指標(biāo)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實(shí)現(xiàn)了濾波處理；以保護(hù)圖像邊緣為目標(biāo)，對(duì)圖像邊緣區(qū)域細(xì)分，對(duì)邊緣點(diǎn)和弱噪點(diǎn)通過判別其邊緣方向并分八個(gè)方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認(rèn)證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：向輪胎側(cè)面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點(diǎn)并生成異常頂點(diǎn)集，對(duì)異常頂點(diǎn)集執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉合操作輸出異常區(qū)域坐標(biāo)；采集...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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