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								      本申請(qǐng)涉及一種基于工程造價(jià)的數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、業(yè)務(wù)邏輯模塊、數(shù)據(jù)同步模塊和終端交互模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取施工場(chǎng)所中的供應(yīng)商的工程物資的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步模塊響應(yīng)于企業(yè)終端和供應(yīng)商終端的數(shù)據(jù)修改操作，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于收銀聯(lián)動(dòng)的智能冰柜自動(dòng)結(jié)算系統(tǒng)，包括虛擬訂單生成模塊，在用戶(hù)觸發(fā)開(kāi)門(mén)行為時(shí)，通過(guò)配置于冰柜內(nèi)外部的傳感裝置感知商品的取放動(dòng)作信息，并結(jié)合商品參數(shù)信息，生成與用戶(hù)操作對(duì)應(yīng)的虛擬訂單項(xiàng)，并暫存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種商品個(gè)性化推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明響應(yīng)用戶(hù)商品推薦觸發(fā)操作，異步加載本地緩存中的預(yù)加載商品推薦數(shù)據(jù)；將用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和用戶(hù)偏好參數(shù)上傳至云端推薦引擎，獲取定制化商品推薦數(shù)據(jù)。通過(guò)商品...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中所述方法包括：獲得初始測(cè)算日期以及測(cè)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；對(duì)初始測(cè)算日期進(jìn)行處理，得到每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測(cè)算日期；基于每個(gè)金融產(chǎn)品的測(cè)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測(cè)算日期，得到每個(gè)金融產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及激光雷達(dá)領(lǐng)域，提供一種無(wú)人艇激光雷達(dá)濾波方法、系統(tǒng)、設(shè)備、產(chǎn)品及介質(zhì)，包括將激光雷達(dá)安裝在無(wú)人艇上，對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行掃描得到掃描坐標(biāo)；對(duì)掃描坐標(biāo)進(jìn)行格柵化劃分與投影，得到格柵化坐標(biāo)，獲取臨近坐標(biāo)集的坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度，根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種疊層結(jié)構(gòu)圖像的像差校正與像質(zhì)增強(qiáng)方法，包括：根據(jù)像差先驗(yàn)集合，對(duì)待測(cè)標(biāo)記圖執(zhí)行反卷積預(yù)處理，得到無(wú)像差圖像；同時(shí)結(jié)合標(biāo)簽數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)集基于淺層卷積進(jìn)行特征提取，利用激活函數(shù)操作生成全局特征信息；采用頻域特征與空域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種面向內(nèi)裝設(shè)計(jì)的裝修效果展示方法及裸眼VR系統(tǒng)。該方法首先獲取室內(nèi)裝修的裸眼VR視頻每幀的灰度圖像，檢測(cè)出灰度圖像中的關(guān)鍵像素點(diǎn)的光流向量以及邊緣像素點(diǎn)，根據(jù)目標(biāo)關(guān)鍵像素點(diǎn)的預(yù)設(shè)鄰域內(nèi)的所有關(guān)鍵像素點(diǎn)和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明揭示了一種基于超分辨顯微成像的腫瘤異質(zhì)性分析方法及設(shè)備，涉及醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域。該方法包括：獲取腫瘤成像結(jié)果，所述腫瘤成像結(jié)果通過(guò)超分辨顯微成像技術(shù)生成，且所述腫瘤成像結(jié)果中包括腫瘤圖像；確定腫瘤圖像的目標(biāo)區(qū)域；基于所述腫瘤成像結(jié)果，確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了基于AI的集裝箱底板材料檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取集裝箱底板的表面形變拓?fù)鋱D和內(nèi)部聲阻抗矩陣；通過(guò)所述集裝箱底板的環(huán)境參數(shù)，將所述表面形變拓?fù)鋱D和所述內(nèi)部聲阻抗矩陣進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)耦合，得到自適應(yīng)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種基于改進(jìn)YOLOv5的缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)；首先通過(guò)高清攝像頭采集工業(yè)零件在生產(chǎn)過(guò)程中的圖像數(shù)據(jù)，針對(duì)零件表面缺陷特點(diǎn)進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取關(guān)鍵幀并標(biāo)注缺陷區(qū)域，構(gòu)建缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)集；其次...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測(cè)方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)待測(cè)產(chǎn)品的初始圖像進(jìn)行注意力特征處理，得到待測(cè)產(chǎn)品的注意力特征；對(duì)初始圖像進(jìn)行編碼，得到層級(jí)不同的多個(gè)編碼特征；對(duì)多個(gè)編碼特征執(zhí)行多次特征重...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多平臺(tái)融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)。該方法包括，通過(guò)無(wú)人機(jī)傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn)；采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類(lèi)型的設(shè)備數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，過(guò)濾無(wú)效、重復(fù)或異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三維面部信息采集的點(diǎn)云解析方法及系統(tǒng)，屬于三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：獲取所有2d相機(jī)和3d模組的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)，通過(guò)內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)對(duì)所有2d相機(jī)和3d模組進(jìn)行標(biāo)定；獲取兩組3d模組對(duì)同一目標(biāo)采集的點(diǎn)云和2d相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種BIM模型與CIM傾斜攝影空間要素對(duì)齊融合的方法，包括：將BIM模型提取的空間定位要素轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)系下的矢量數(shù)據(jù)；將矢量數(shù)據(jù)與CIM傾斜攝影實(shí)景模型的空間特征進(jìn)行匹配，通過(guò)匹配的特征點(diǎn)集計(jì)算空間變換關(guān)系；根據(jù)空間變換關(guān)系對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)字人視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)文本信息篩選出預(yù)設(shè)動(dòng)作模板，得到目標(biāo)動(dòng)作模板；獲取每幀動(dòng)作模板圖像，并基于各骨骼特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)位置，得到各骨骼特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的位移向量序列；識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑信息模型、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的SLAM?BIM增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)協(xié)同定位方法及系統(tǒng)，包括：引入Transformer時(shí)序特征提取器與幾何關(guān)系圖，結(jié)合置信度評(píng)估動(dòng)態(tài)分配權(quán)重，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)閉環(huán)檢測(cè)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶趫D像導(dǎo)入與模型模擬的模具發(fā)泡控制系統(tǒng)，涉及模具成型技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊、處理模塊、轉(zhuǎn)換模塊與控制模塊，能夠基于實(shí)物圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)三維模型，并經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理生成控制指令。所述轉(zhuǎn)換模塊還調(diào)用經(jīng)由知識(shí)蒸餾機(jī)制訓(xùn)練得到的偏移預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高斯濺射的三維重建與語(yǔ)義地圖生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)場(chǎng)景的彩色圖像和深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)高斯濺射算法和深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲得特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)；基于位姿標(biāo)定算法，將深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)和特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的微通道鋁扁管分類(lèi)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及微通道鋁扁管生產(chǎn)領(lǐng)域，其中方法包括微通道鋁扁管分時(shí)頻閃圖像采集模塊、多類(lèi)圖像異步處理模塊、異步智能分析模塊、分類(lèi)檢測(cè)收集模塊、異常處理模塊，系統(tǒng)包括微通道鋁扁管傳輸裝置及多類(lèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于超圖計(jì)算的視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)方法與系統(tǒng)，通過(guò)多源傳感器設(shè)備采集城市不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)；對(duì)不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊、去噪，并通過(guò)特征編碼器提取多尺度特征；將交通參與者、道路基礎(chǔ)設(shè)施及動(dòng)態(tài)環(huán)境信息作為超圖節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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