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								      本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)AI的質(zhì)量信息管理方法及系統(tǒng)，屬于信息管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)作業(yè)流程中每個(gè)作業(yè)步驟下的多模態(tài)檢測(cè)方式，對(duì)相應(yīng)作業(yè)步驟的設(shè)定目標(biāo)進(jìn)行多模態(tài)檢測(cè)；對(duì)每個(gè)作業(yè)步驟下的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，評(píng)估設(shè)定目標(biāo)在相應(yīng)作業(yè)步驟下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于物流運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)營(yíng)與管控分析方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：對(duì)待管控的運(yùn)單數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除無(wú)效數(shù)據(jù)并篩選有效派送記錄作為判定基礎(chǔ)；根據(jù)判定基礎(chǔ)建立多層歸屬關(guān)系并標(biāo)記標(biāo)簽信息；將運(yùn)單數(shù)據(jù)、對(duì)應(yīng)的多層歸屬關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大數(shù)據(jù)的電子雷管溯源管理預(yù)警方法及系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)?jiān)陔娮永坠苌a(chǎn)環(huán)節(jié)初始化供應(yīng)鏈拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，形成雙向追溯鏈路；在運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)通過(guò)無(wú)線能量場(chǎng)耦合裝置激活雷管內(nèi)置傳感單元，采集移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)與環(huán)境波動(dòng)數(shù)據(jù)；部署協(xié)同推理引擎，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(wèn)題；通過(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(mén)和安裝在柜體內(nèi)的多個(gè)電氣元件，柜門(mén)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(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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(yǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及資源管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于大語(yǔ)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(guò)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種用于暗可見(jiàn)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(guò)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(jiàn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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)；...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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