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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的業(yè)務(wù)內(nèi)容質(zhì)檢審核裝置、方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中對業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)檢審核時質(zhì)檢審核的覆蓋面有限且質(zhì)檢審核效率低下的技術(shù)問題。包括：獲取待質(zhì)檢審核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了針對電商平臺的智能選品與庫存動態(tài)管理方法，涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該針對電商平臺的智能選品與庫存動態(tài)管理方法，通過采集電商平臺內(nèi)部交易數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)，涵蓋訂單流水、用戶行為、競品價格、社交媒體熱詞等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，為選品和庫存管...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種卷材監(jiān)管系統(tǒng)，包括：卷材監(jiān)測裝置，用于獲取被監(jiān)測卷材的狀態(tài)信息；每一個所述卷材監(jiān)測裝置關(guān)聯(lián)一被監(jiān)測卷材；監(jiān)測平臺，用于建立一個或多個虛擬倉庫，每一個所述虛擬倉庫用于記錄一個或多個被監(jiān)測卷材的狀態(tài)信息。本發(fā)明能夠?qū)崟r地、精準(zhǔn)地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI算法技術(shù)的醫(yī)院項(xiàng)目智能管理與協(xié)同作業(yè)優(yōu)化系統(tǒng)，包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于實(shí)時獲取醫(yī)院運(yùn)營數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)、患者生命體征數(shù)據(jù)及醫(yī)護(hù)人員操作記錄；數(shù)據(jù)融合引擎，動態(tài)資源調(diào)度模塊，風(fēng)險預(yù)測單元，協(xié)同作業(yè)平臺，提供智能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種自動化施工運(yùn)維系統(tǒng)、方法、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及鐵路運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，可以有效提高鐵路客票系統(tǒng)運(yùn)維施工的可靠性和科學(xué)性。該系統(tǒng)包括施工準(zhǔn)備、施工申請、施工審批、施工實(shí)施和施工總結(jié)子系統(tǒng)。施工準(zhǔn)備子系統(tǒng)，用于可視化管理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于橋梁災(zāi)害評估技術(shù)領(lǐng)域，涉及到一種基于AR的橋梁災(zāi)害評估方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過對目標(biāo)橋梁進(jìn)行多方位檢測，避免了復(fù)雜區(qū)位的檢測盲區(qū)，提高了檢測精度，通過動態(tài)對比獲取橋梁的災(zāi)害評估情況，并輸出危險荷載余量，對橋梁結(jié)構(gòu)退化進(jìn)行實(shí)時動態(tài)追蹤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多維度風(fēng)險控制的物流平臺運(yùn)費(fèi)支付安全的控制方法，包括地理位置以及IP校驗(yàn)、異常賬單風(fēng)險校驗(yàn)、司機(jī)和收款人一致性校驗(yàn)、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險檢測和平臺付款總額動態(tài)校驗(yàn)；基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險檢測，通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及售貨機(jī)區(qū)域管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種智慧售貨機(jī)區(qū)域管理系統(tǒng)。其包括熱點(diǎn)區(qū)域定位模塊、關(guān)聯(lián)區(qū)域分析模塊以及固定搭配更新模塊。本發(fā)明通過熱點(diǎn)區(qū)域定位模塊實(shí)時獲取各個售貨區(qū)域的熱力值，通過關(guān)聯(lián)區(qū)域分析模塊獲取各項(xiàng)熱力區(qū)域的關(guān)聯(lián)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于任務(wù)清單的積分獎勵方法及系統(tǒng)，涉及積分激勵技術(shù)領(lǐng)域，包括接收用戶任務(wù)創(chuàng)建請求，生成任務(wù)清單，并設(shè)定與任務(wù)清單關(guān)聯(lián)的積分規(guī)則；在任務(wù)執(zhí)行過程中采集用戶的行為數(shù)據(jù)，對任務(wù)的完成狀態(tài)進(jìn)行時間、質(zhì)量與行為的綜合判斷；根據(jù)判斷結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了銀行憑證和傳票的自動化審核方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法為：獲取數(shù)據(jù)倉中的要素?cái)?shù)據(jù)：賬號、憑證號、姓名和金額，獲取待處理的銀行憑證和傳票圖片進(jìn)行圖片預(yù)處理；獲取圖片內(nèi)容及其對應(yīng)的位置信息；對圖片內(nèi)容進(jìn)行正則匹配，如可匹配則判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市公司現(xiàn)金股利支付行為預(yù)測方法，屬于金融數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)獲??；S2：數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：模型構(gòu)建；S4：模型訓(xùn)練；S5：支付行為預(yù)測。本發(fā)明通過1D?CNN與多層FC層的有機(jī)結(jié)合，不僅...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)一體化管理系統(tǒng)，通過云原生與微服務(wù)架構(gòu)的深度融合，構(gòu)建了高彈性、易擴(kuò)展的業(yè)財(cái)一體化管理系統(tǒng)。系統(tǒng)通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口與ETL技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時采集與清洗，徹底打破數(shù)據(jù)孤島；業(yè)務(wù)流程建模工具與工作流引擎的協(xié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信任評估方法及系統(tǒng)，包括：獲取社交網(wǎng)絡(luò)中的多維信息；基于軟選擇機(jī)制和元路徑機(jī)制對所述初始信任關(guān)系表示進(jìn)行優(yōu)化；基于信任預(yù)測模型對信任節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行學(xué)習(xí)和處理；基于信任預(yù)測模型對所述社交節(jié)點(diǎn)的信任表示進(jìn)行評估...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于環(huán)境監(jiān)測與公共健康管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)與受體模型聯(lián)用的PM2.5重金屬減排健康效益評估系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)包括用于生成時間序列數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集成模塊、用于生成人為排放主導(dǎo)的濃度分量的氣象歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的市政道路損傷智能測量方法及系統(tǒng)，涉及市政道路技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過市政道路部署的多模態(tài)傳感器采集市政道路損傷數(shù)據(jù)，通過損傷數(shù)據(jù)融合算法計(jì)算市政道損傷融合值，根據(jù)市政道損傷融合值和市政道路歷史損傷數(shù)據(jù)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的圖像去雨方法，包括以下步驟：第一步、建立基于雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的無監(jiān)督圖像去雨模型，該模型包括雨條紋提取器和生成器，所述雨條紋提取器用于通過對比學(xué)習(xí)在空間域和頻率域提取帶雨圖像中的雨條紋特征并重建雨條紋層，所述生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天文圖像技術(shù)、醫(yī)療圖像技術(shù)、自動駕駛圖像技術(shù)等領(lǐng)域，尤其為一種用于低劑量醫(yī)療CT去噪的深度學(xué)習(xí)方法，包括輸入層，所述輸入層的內(nèi)部設(shè)置有低劑量CT圖像，所述輸入層的一側(cè)設(shè)置有自監(jiān)督學(xué)習(xí)模塊。本發(fā)明具備自監(jiān)督學(xué)習(xí)的高效性和增強(qiáng)數(shù)據(jù)的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像修復(fù)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：(a)將退化圖像輸入CLIP編碼器，得到用于表征退化圖像的退化類型的退化嵌入向量；(b)將退化圖像和噪聲圖像輸入集成了混合專家模型的去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，并將退化嵌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種心腦血管CTA精準(zhǔn)分析方法及系統(tǒng)，涉及心腦血管技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括步驟一、心腦血管影像采集、步驟二、心腦血管影像分析、步驟三、心腦血管影像處理和步驟四、心腦血管結(jié)果分析。分析心腦血管CTA的各圖像的質(zhì)量符合指數(shù)，判斷圖像的質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于特征聚合和病灶區(qū)域感知的肺結(jié)核圖像分類識別系統(tǒng)，通過特征提取子系統(tǒng)，對肺結(jié)核圖像進(jìn)行局部和全局的特征提取并融合；通過基于病灶區(qū)域感知的肺結(jié)核分類子系統(tǒng)，構(gòu)建融合特征的圖結(jié)構(gòu)，并動態(tài)聚合節(jié)點(diǎn)信息，實(shí)現(xiàn)第一階段的健康、結(jié)核、患病...
								
            
							
            
							
						
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