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          • 本發(fā)明公開了一種大數(shù)據(jù)物資采購審計系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)審計技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源獲取物資采購相關(guān)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)清洗模塊,用于對物資采購相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、校驗及異常處理,生成標準化數(shù)據(jù);審計模塊,基于標準化數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明涉及審批管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)的審批效率管理方法,方法包括以下步驟:S1:獲取目標員工的行為數(shù)據(jù),基于行為數(shù)據(jù)獲取審批請求的權(quán)利值;S2:對審批節(jié)點設(shè)置權(quán)利值區(qū)間,確定審批請求的權(quán)利值所在的權(quán)利值區(qū)間A;獲取權(quán)利值區(qū)間...
          • 本申請涉及基于智能模型的學生崗位推薦系統(tǒng)、方法。該系統(tǒng)包括:學生管理模塊,用于收集并存儲應屆生的學生簡歷特征和求職意向;其中,所述學生簡歷特征包括:個人基礎(chǔ)特征、技能特征、學術(shù)特征和實習特征中至少一個;公司管理模塊,用于收集并存儲崗位特征;...
          • 本申請涉及信息傳播技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種碳排放知識傳播方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)。本申請?zhí)岢隽艘环N碳排放知識傳播方法,旨在提高碳排放知識傳播的有效性。該方法首先確定參與對象并獲取其虛擬資源,為后續(xù)的個性化傳播做準備。接著,構(gòu)建虛擬牌桌作為...
          • 本申請公開了一種三維掃描數(shù)據(jù)的處理方法,包括:獲取目標對象的三維掃描數(shù)據(jù);在第一分辨率下對三維掃描數(shù)據(jù)進行融合處理,得到第一點云數(shù)據(jù);響應于第二分辨率,對三維掃描數(shù)據(jù)進行融合處理,得到第二點云數(shù)據(jù),其中,第一分辨率的值大于第二分辨率的值;對...
          • 本發(fā)明將原始RGB彩色圖分解為RGB灰度圖以及顏色信息,將原始水下單色圖與RGB灰度圖分別分解為基礎(chǔ)層與細節(jié)層,將原始水下單色圖的基礎(chǔ)層與RGB灰度圖的基礎(chǔ)層進行融合,將原始水下單色圖的細節(jié)層與RGB灰度圖細節(jié)層進行融合,將融合基礎(chǔ)層與融合...
          • 本申請涉及一種狀態(tài)檢測方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像,對初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像,進行前后幀差異特征提取,獲得耗材盒差異特征圖像,對耗材盒差異特征圖像進行圖...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種數(shù)據(jù)可視化病理圖分析系統(tǒng),系統(tǒng)包括病理圖像降噪與增強模塊、病變區(qū)域判定模塊、局部紋理與全局結(jié)構(gòu)融合模塊、自適應多尺度分割模塊、誤差修正與優(yōu)化模塊。本發(fā)明中,通過分析病理圖像中的顏色通道、細胞結(jié)構(gòu)邊緣特征...
          • 本發(fā)明公開了一種家用電器的安裝位置選擇方法及系統(tǒng),涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,包括控制中心,所述控制中心連接有電器采集模塊、性能處理模塊、位置分析模塊、智能選擇模塊以及實況檢測模塊;根據(jù)房屋環(huán)境信息進行空間建模,獲得房屋網(wǎng)絡(luò)空間,對電器基礎(chǔ)信息進行...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機器人及計算機可讀存儲介質(zhì),該方法應用于機器人,機器人包括攝像頭和位姿采集裝置,該方法包括:通過所述位姿采集裝置采集位姿,通過所述攝像頭采集圖像,根據(jù)所述位姿確定所述圖像對應的位姿,根據(jù)所述圖像和所述圖像對應的位...
          • 本申請涉及風險評估檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開一種風險預警方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:提取區(qū)域圖像中目標對象的像素坐標信息、尺寸信息和速度信息;依據(jù)像素坐標信息、尺寸信息和速度信息對目標對象之間的物理距離進行預測,得到目標對象之間的物理距...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語義分割方法、系統(tǒng)及裝置,包括:接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓練的泛化全局模型,并將此作為本地模型的初始模型參數(shù);采用本地模型,提取本輪訓練的本地圖像的特征圖和類別掩碼;采用本地模型進行標...
          • 本申請公開了一種模型訓練方法、對象分割方法、裝置以及電子設(shè)備,其中,方法包括:獲取多個點云數(shù)據(jù),每個點云數(shù)據(jù)包括至少一個對象;對每個點云數(shù)據(jù),獲取點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息;根據(jù)每個點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息,確定每個點的標簽,標簽用于指示...
          • 本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設(shè)備,其中,基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法,通過三個并行的注意力模塊同時提取其空間維度和光譜維度的信息,實現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎(chǔ);并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
          • 本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型,其中,該分類方法包括對高光譜圖像的原始特征進行確定性注意力處理,得到確定性注意力特征;對高光譜圖像的原始特征進行概率性注意力處理,得到概率性注意力特征;對確定性注意力特征和概率性注意力特...
          • 本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學影像分析技術(shù)領(lǐng)域,SNN模型包括特征提取層、至少一個脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層,脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路;其方法包括:基于特征提取層對接收的加密磁共...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災后評估方法,涉及洪澇災害監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中對洪澇災害的評估并未考慮障礙物堆積,進而導致災害評估及災害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機巡航拍攝的圖像進行圖像識別和分析,記錄障礙物區(qū)域的面...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的活魚運輸質(zhì)量評估方法及系統(tǒng),包括:獲取水質(zhì)監(jiān)測信息,根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測信息對運輸水體進行分析,得到運輸水體分析信息;對運輸魚體進行監(jiān)測,獲取魚體監(jiān)測信息,根據(jù)所述魚體監(jiān)測信息分析運輸魚體的外觀狀態(tài),得到外觀狀態(tài)分...
          • 本發(fā)明提供一種建筑物定損分類方法及裝置,該方法包括:根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個建筑物的分類信息和地理位置信息,根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個建筑物對應的各像素點在震前與震后的相關(guān)系數(shù);將分類信息和地理位置信息分別與多個建筑物對應的遙感影像數(shù)據(jù)進行空...
          • 本申請公開了一種綠視指數(shù)估計模型構(gòu)建及綠視指數(shù)監(jiān)測方法、裝置,屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:獲取若干遙感切片圖像以及所述遙感切片圖像各自對應的若干街景圖像;其中,每張所述遙感切片圖像各自對應一道路網(wǎng)絡(luò);根據(jù)所述若干街景圖像,確定對應所述...
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