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          • 本發(fā)明提供了一種企業(yè)項目管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),屬于企業(yè)信息化管理的技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線(UDB)實現(xiàn)了跨模塊實時數(shù)據(jù)同步,消除了數(shù)據(jù)孤島,通過協(xié)議適配器實現(xiàn)了與外部系統(tǒng)的交互,接口適配效率大大提高,另外,相關(guān)業(yè)...
          • 本發(fā)明提供了一種清潔生產(chǎn)審核重點的確定方法,涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取被審核對象的清潔生產(chǎn)水平,采用清潔生產(chǎn)評價指標體系確定其水平等級;以該等級為基準,對應(yīng)到體系中的上一級別,選取劣于體系指標值的可量化指標,計算各指標項與體系指標值的...
          • 本發(fā)明涉及城市建筑消防管理領(lǐng)域,公開了基于BIM與GIS多源融合的城市建筑消防安全智能管理平臺,包括:多維度傳感模塊:用于接入BIM建筑細節(jié)數(shù)據(jù)和GIS地理空間數(shù)據(jù),并實時采集建筑的多維度數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合模塊:用于采用時空注意力機制對BIM建...
          • 本發(fā)明涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于跨區(qū)域配送協(xié)同的機器人動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法,包括:任務(wù)調(diào)度中心、區(qū)域配送管理模塊、動態(tài)路徑規(guī)劃引擎及資源協(xié)同單元,其中,任務(wù)調(diào)度中心內(nèi)置多維度優(yōu)先級評估模型,支持實時融合訂單時效系數(shù)、貨物類型權(quán)重及...
          • 本發(fā)明涉及蓋章技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種蓋章機油墨管理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括獲取蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù);基于所述蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù),進行卡片識別判斷,得到卡片識別結(jié)果;根據(jù)所述蓋章數(shù)據(jù)和所述卡片識別結(jié)果,進行油墨管理。這樣,先識別卡片是...
          • 本申請涉一種基于知識圖譜的智能維護決策方法及系統(tǒng),涉及智能運維與決策支持、信息技術(shù)領(lǐng)域,其包括獲取工業(yè)設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史維修數(shù)據(jù);接著構(gòu)建工業(yè)知識圖譜并生成關(guān)聯(lián)關(guān)系模型;基于此分析故障類型與維修路徑關(guān)系得出最優(yōu)維修路徑;通過最優(yōu)維修路徑...
          • 本申請公開了基于大數(shù)據(jù)的道路路面測量數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),屬于道路病害檢測與維護管理領(lǐng)域,本申請獲取路面路基病害數(shù)據(jù),并通過沉降數(shù)據(jù)評估路基坡率變化情況,構(gòu)建病害演變模型,將路面裂縫寬度和差異沉降量導入病害演變模型中,綜合熱應(yīng)力、交通荷載、材...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于圖像識別技術(shù)的門店LED展示柜屏幕內(nèi)容智能推送方法,包括:通過廣角攝像頭實時采集門店環(huán)境圖像,識別顧客的面部朝向角度與身體朝向角度;結(jié)合顧客與LED屏幕的空間直線距離,計算實時關(guān)注度權(quán)重;融合聚合關(guān)注...
          • 本申請涉及電力交易領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈共識的電力交易智能算法平臺。該方法包括:獲取實時綠電加密數(shù)據(jù)集,將實時綠電加密數(shù)據(jù)集上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點,生成未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集;基于未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集,生成并網(wǎng)驗證指令,將未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明適用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,提供了動態(tài)光學散射成像恢復及位移預測方法、系統(tǒng)和裝置。所述動態(tài)光學散射成像恢復及位移預測方法包括:獲取第二散斑圖像;通過雙向時序?相位循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別從時序正序和時序逆序提取所述第二散斑圖像的運動特征,融合得...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像識別的便攜式終端外觀缺陷智能檢測方法;根據(jù)外觀圖像的灰度分布特征獲得邊緣點;根據(jù)邊緣點的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強參考點;根據(jù)不同預設(shè)光照強度下像素點之間的灰度獲得灰度變化相似度并對像素...
          • 本發(fā)明涉及鋰電池檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種覆蓋全工藝的鋰電池輕量級視覺檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取鋰電池生產(chǎn)全工藝的多個檢測階段,采集各階段實時視覺圖像并進行預處理;通過缺陷類型判別器對預處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類型,計算各階段檢測置信度并融...
          • 本發(fā)明公開了一種基于超高開關(guān)比憶阻器驅(qū)動的片上圖像識別方法,屬于圖像識別領(lǐng)域,本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動憶阻器陣列在片上神經(jīng)形態(tài)計算中面臨串擾的問題,本發(fā)明包括以下步驟:輸入圖像;對所述輸入圖像進行預處理,獲取輸入圖像像素的相對強度排序矩陣;...
          • 本發(fā)明公開了基于瑕疵判斷模型的紡織服裝瑕疵圖案數(shù)據(jù)處理方法,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟:粗略篩選、精細篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結(jié)構(gòu)類瑕疵,若存在結(jié)構(gòu)類瑕疵,則進行結(jié)構(gòu)類瑕疵反饋修正,否則獲取各紡織服...
          • 本發(fā)明公開了一種晶體生長的動態(tài)檢測方法以及系統(tǒng),本發(fā)明涉及晶體檢測的技術(shù)領(lǐng)域,基于各個晶體生長區(qū)域的場景識別而確定對應(yīng)的晶體生長場景,根據(jù)多個晶體特征的形態(tài)、對應(yīng)的時間節(jié)點和對應(yīng)的晶體生長場景確定晶體生長動態(tài)圖,保證了晶體生長動態(tài)圖的精準性...
          • 本申請實施例公開了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,深度學習語義分割能夠精準地識別出全部光伏板區(qū)域,并將光伏板區(qū)域映射至光伏板紅外熱圖像中,獲得紅外光伏板區(qū)域,通過對每個紅外光伏板區(qū)域進行邊緣檢測和直線檢測處理...
          • 本發(fā)明公開了一種XR場景實時人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng),本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,解決了無法突破視覺與時序特征的模態(tài)壁壘以及擴散模型退化的技術(shù)問題,本發(fā)明通過針對RGB圖像,動態(tài)高斯濾波和ROI裁剪,既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域,歷史姿態(tài)歸一化...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺大模型的運動軌跡構(gòu)建方法,涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:采用基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法,從原始激光雷達點云與原始視頻流中生成平滑的時序同步軌跡;應(yīng)用結(jié)合最小描述長度原則與視覺語言模型語義校驗的混合方法,將軌跡分...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用,包括以下步驟:獲取訓練數(shù)據(jù)集,將訓練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標模態(tài),非加噪模態(tài)作為先驗模態(tài),基于先驗模態(tài)獲取先驗腫瘤掩碼,將訓練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
          • 本發(fā)明提供了一種基于視覺自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng),所述系統(tǒng)基于視覺自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導網(wǎng)絡(luò)和時序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型,利用溫度圖調(diào)整時序注意力權(quán)重分布,實現(xiàn)人物身份標簽和顏色編碼圖像序列引導的目標數(shù)字人...
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