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          • 本發(fā)明公開了智能化倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)及管理方法,具體涉及倉(cāng)儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有的由于分區(qū)獨(dú)立調(diào)控策略疊加而引發(fā)的能耗波動(dòng)和能效不穩(wěn)定問題;通過實(shí)時(shí)采集倉(cāng)儲(chǔ)內(nèi)各分區(qū)的環(huán)境數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù),結(jié)合模糊控制算法判斷分區(qū)是否處于環(huán)境調(diào)控切換狀態(tài),并通...
          • 本發(fā)明公開了AI驅(qū)動(dòng)的建筑工程智慧管理系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括:進(jìn)程數(shù)據(jù)集合獲得模塊,用于獲得K個(gè)工程項(xiàng)目進(jìn)程數(shù)據(jù)集合;工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)度獲得模塊,用于獲得K個(gè)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)度;可調(diào)用配置信息獲得模塊,用于獲得工程可調(diào)用配置信息;配...
          • 本發(fā)明公開了一種低壓配電柜,涉及低壓配電柜技術(shù)領(lǐng)域,包括柜體、鉸接在柜體上的柜門和安裝在柜體內(nèi)的多個(gè)電氣元件,柜門上設(shè)有處理模塊;檢測(cè)模塊安裝在柜體內(nèi)頂面上;滅火模塊安裝在柜體內(nèi)頂面上;報(bào)警模塊包括安裝在柜體內(nèi)頂面上的聲光報(bào)警器;本發(fā)明通過...
          • 本發(fā)明公開了一種數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的深遠(yuǎn)海風(fēng)機(jī)平臺(tái)預(yù)測(cè)運(yùn)維方法及系統(tǒng),其中方法包括基于傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取深遠(yuǎn)海目標(biāo)風(fēng)機(jī)平臺(tái)的實(shí)時(shí)多源異構(gòu)數(shù)據(jù);構(gòu)建多物理場(chǎng)集成的目標(biāo)風(fēng)機(jī)平臺(tái)的數(shù)字孿生體,將實(shí)時(shí)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)輸入數(shù)字孿生體進(jìn)行仿真處理,得到目標(biāo)風(fēng)機(jī)平臺(tái)的...
          • 本發(fā)明公開了一種電力現(xiàn)貨日前市場(chǎng)輔助報(bào)價(jià)方法,涉及電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域,本方法通過多源數(shù)據(jù)融合預(yù)處理,采集電網(wǎng)運(yùn)行、氣象、市場(chǎng)及碳市場(chǎng)數(shù)據(jù),經(jīng)時(shí)空生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理模型處理,形成多維數(shù)據(jù)集;利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入電網(wǎng)功率平衡約束進(jìn)行拓...
          • 本發(fā)明涉及信用分析技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析用戶信用的方法、裝置及設(shè)備,通過對(duì)用戶在一段時(shí)間段內(nèi)的多源數(shù)據(jù),如對(duì)象交易數(shù)據(jù)、設(shè)備使用數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)用戶數(shù)據(jù)等不同維度的數(shù)據(jù)融合,以進(jìn)行不同維度的節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)的信用特征分析,從...
          • 本申請(qǐng)涉及資源管理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于大數(shù)據(jù)智能管控場(chǎng)地運(yùn)營(yíng)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:在預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)源中獲取多源異構(gòu)的場(chǎng)地相關(guān)信息,生成場(chǎng)地全景數(shù)據(jù)庫(kù);基于場(chǎng)地全景數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)場(chǎng)地租賃數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,并構(gòu)建租金異常識(shí)別規(guī)則引擎,計(jì)算每個(gè)場(chǎng)地的...
          • 本發(fā)明提出基于大語言模型的客戶風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)估系統(tǒng)及方法,涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,方法包括獲取客戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,提取結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化特征;構(gòu)建分層風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)體系,并通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生成式模型實(shí)現(xiàn)知識(shí)體系的自適應(yīng)演化;構(gòu)建初始負(fù)樣本庫(kù),結(jié)...
          • 本發(fā)明公開一種基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法,涉及票務(wù)系統(tǒng)分成方法領(lǐng)域。該基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法,通過建立清分規(guī)則模型,對(duì)各個(gè)參與方的貢獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)為貢獻(xiàn)因子,實(shí)現(xiàn)在合同約定的基礎(chǔ)分成比例前提下,根據(jù)各個(gè)參與方在其負(fù)責(zé)的貢...
          • 本發(fā)明涉及財(cái)產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種財(cái)產(chǎn)清點(diǎn)的公證方法,包括以下步驟,獲取清點(diǎn)編號(hào)時(shí)間戳區(qū)域及物品索引生成責(zé)任鏈,排序數(shù)據(jù)設(shè)定責(zé)任指標(biāo),生成序列數(shù)據(jù),哈希生成指紋并綁定編號(hào),超時(shí)標(biāo)記異常,獲取日志比對(duì)一致性與完成率評(píng)分分類風(fēng)險(xiǎn),回溯計(jì)算影...
          • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于FPGA的水下圖像識(shí)別CNN高能效計(jì)算系統(tǒng),設(shè)有計(jì)算引擎、重量化單元、反量化單元。計(jì)算引擎通過設(shè)置深度優(yōu)先的逐塊卷積單元,以采用深度優(yōu)先和逐塊處理方法,同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),執(zhí)行卷積運(yùn)算。重量化單...
          • 本發(fā)明公開了一種基于稀疏編碼的創(chuàng)面影像增強(qiáng)方法,包括如下步驟:S1.形成標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像;S2.將標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像劃分為多個(gè)固定尺寸的創(chuàng)面圖像子塊,形成局部創(chuàng)面圖像塊集合;S3.獲得各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表達(dá)系數(shù);S4.根據(jù)各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于成像多尺度分析的圖像處理方法和系統(tǒng),包括如下步驟:基于多尺度圖像歷史存儲(chǔ)信息對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行非均勻性檢測(cè),依據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行調(diào)整得到均勻性調(diào)整后的成像設(shè)備;利用調(diào)整后成像設(shè)備采集原始多...
          • 本申請(qǐng)涉及一種用于暗可見光和紅外圖像融合方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括通過對(duì)樣本圖像對(duì)進(jìn)行處理生成新樣本圖像對(duì),將兩組圖像對(duì)輸入至光照解耦網(wǎng)絡(luò)中得到紅外圖像、光照?qǐng)D像以及可見場(chǎng)景圖像特征,并分別根據(jù)這些特征得到對(duì)應(yīng)的重構(gòu)圖像,將紅外圖...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)面修復(fù)效果預(yù)測(cè)方法,S1.生成標(biāo)準(zhǔn)化面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)集;S2.得到預(yù)處理后的面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù);S3.形成具有明確創(chuàng)口區(qū)域標(biāo)識(shí)的特征圖像數(shù)據(jù);S4.基于特征圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建輕結(jié)構(gòu)Pix2Pix生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò);...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于循環(huán)解耦模型的高光譜圖像復(fù)原方法及裝置。所述方法包括:根據(jù)預(yù)先引入的可描述因子構(gòu)建高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型;利用高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型推演出多個(gè)求解目標(biāo);構(gòu)建具有循環(huán)解耦結(jié)構(gòu)的高光譜圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),基于多個(gè)求解目標(biāo)設(shè)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了一種核醫(yī)學(xué)顯像圖像中偽影區(qū)域識(shí)別與處理方法,涉及醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。包括有:S1:獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列、CT雙能譜圖像和呼吸運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào),生成配準(zhǔn)質(zhì)量圖譜;S2:將PET動(dòng)態(tài)圖像序列和CT圖像進(jìn)行結(jié)合,獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列...
          • 本發(fā)明公開一種視頻圖像的處理方法、設(shè)備及裝置,該方法包括:依次接收視頻圖像,針對(duì)視頻圖像中的每個(gè)第一像素塊,基于與第一像素塊對(duì)應(yīng)的第一抖動(dòng)矩陣,將第一像素塊中位于中心位置處的目標(biāo)像素點(diǎn)的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點(diǎn)上,得到第一目...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種焊接產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置及品檢設(shè)備。該方法應(yīng)用于品檢設(shè)備,品檢設(shè)備中存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)圖像及焊接缺陷特征描述信息庫(kù);標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)焊接產(chǎn)品的預(yù)設(shè)合格形態(tài),標(biāo)準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)焊點(diǎn),每一焊點(diǎn)設(shè)置有缺陷標(biāo)識(shí),用于表征該焊點(diǎn)出現(xiàn)特定焊接...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測(cè)方法,本發(fā)明涉及鋼管桿架技術(shù)領(lǐng)域。該方法步驟包括:通過激光掃描儀獲取網(wǎng)架結(jié)構(gòu)點(diǎn)云數(shù)據(jù),經(jīng)體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素;對(duì)高密度體素進(jìn)行球面擬合,根據(jù)球面擬合差異值提取空間球形錨...
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