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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,針對同一場景圖像,選定其中一個模態(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模態(tài)的真值圖像對...
          • 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)間對齊偏差量化模塊、時(shí)間對齊調(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)間對齊偏差量化結(jié)果...
          • 本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長趨勢聯(lián)合預(yù)測與評估方法,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...
          • 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)動態(tài)管理方法。該方法在歷史造價(jià)數(shù)據(jù)庫中標(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?..
          • 本申請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)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N冷鏈運(yùn)輸方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(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車輛運(yùn)行參數(shù)及每個所述車輛運(yùn)行參數(shù)對應(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)測每個...
          • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流車輛裝卸貨識別系統(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...
          • 本發(fā)明屬于宜居性評價(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)宜居性評價(jià)指標(biāo)體系;依據(jù)評價(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...
          • 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、動態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行多輪迭代運(yùn)...
          • 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)語集對鋰電池裝配中失效模式的嚴(yán)重度、發(fā)生頻率、探測度進(jìn)行評價(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,均由評價(jià)人員的評價(jià)信...
          • 本申請?zhí)峁┮环N機(jī)場應(yīng)急處理方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:首先獲取機(jī)場的實(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、...
          • 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)量化與動態(tài)權(quán)重分配算法對多源動態(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...
          • 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;在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)規(guī)則庫中提取業(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)建場景...
          • 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...
          • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多目標(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)測模型、季節(jié)統(tǒng)計(jì)模型和梯度提升回歸模型進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計(jì)算的韌性城市資源調(diào)配方法及系統(tǒng),涉及城市資源調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域,利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本,再將含指紋的預(yù)測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識固化時(shí)序;鏈上智能合約基于滑動窗口預(yù)測執(zhí)行自適應(yīng)閾值評估生成帶可驗(yàn)...
          • 本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于環(huán)境監(jiān)測的控制優(yōu)化方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì),包括:通過按照單位監(jiān)測體積劃分為單體空間,然后基于獲取的n個時(shí)間點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù),計(jì)算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間,同時(shí)根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)...
          • 本發(fā)明涉及人工智能和政務(wù)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的政務(wù)工單調(diào)度系統(tǒng),包括:智能體調(diào)度模塊,為多個政務(wù)服務(wù)區(qū)域分別配置深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度智能體,輸出執(zhí)行工單分配和優(yōu)先級排序;公平性監(jiān)測模塊,定義并監(jiān)測公平性指標(biāo);偏見分析模塊分析...
          • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,特別是涉及一種基于駕駛員充電偏好的電動汽車充電站推薦方法、裝置。該方法收集當(dāng)前用戶個人信息和歷史充電行為數(shù)據(jù),更新用戶的里程焦慮閾值L。采集當(dāng)前用戶駕駛的車輛的狀態(tài)信息以及充電站的運(yùn)營數(shù)據(jù);當(dāng)用戶提出...
          • 本申請涉及建筑構(gòu)件檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供建筑構(gòu)件質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括:基于施工信息構(gòu)建M層裝配態(tài)構(gòu)件模型組;依據(jù)首層模型實(shí)體ID施工形成首層建筑后,點(diǎn)云掃描生成實(shí)時(shí)模型;空間投影比對首層模型定位P個缺陷;動態(tài)補(bǔ)償后依第二層模型施工,...
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