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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強方法。該方法包括：對單幅低照度輸入圖像進行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡，通過多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種用于焦油渣處理設備的監(jiān)控視頻增強方法，包括：獲取焦油渣處理設備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個視頻幀；對多個視頻幀分別進行視頻幀增強處理，獲取多個增強視頻幀；基于多個增強視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強視頻；對每個視頻幀進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學習的多模態(tài)圖像補全方法，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)的圖像為目標圖像；通過提取最大內(nèi)接矩形進行拼接裁剪的方法獲得兩個模態(tài)的真值圖像對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于風光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域。該系統(tǒng)包括時間對齊偏差量化模塊、時間對齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時性響應量化模塊和及時性響應調(diào)控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時間參數(shù)得到時間對齊偏差量化結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長趨勢聯(lián)合預測與評估方法，涉及智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術領域，采集水質(zhì)數(shù)據(jù)以及魚類生長健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進行歸一化與標準化處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過構(gòu)建融合LSTM與軟注意力機制的多任務學習模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價管理技術領域，公開了一種工程造價動態(tài)管理方法。該方法在歷史造價數(shù)據(jù)庫中標記數(shù)據(jù)更新節(jié)點的時間戳，提取時間戳前后指定區(qū)間內(nèi)各分項工程的消耗量指標，構(gòu)建成本動態(tài)關聯(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，經(jīng)時序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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								      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)處理的技術領域，通過識別目標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，確定目標流程是否發(fā)生網(wǎng)關節(jié)點的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關節(jié)點的分支流程變更，則獲取目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N冷鏈運輸方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標冷鏈運輸車輛所運輸貨物的貨物類型；根據(jù)所述貨物類型確定至少一個車輛運行參數(shù)及每個所述車輛運行參數(shù)對應的標準參數(shù)范圍；在所述目標冷鏈運輸車輛運行過程中，實時監(jiān)測每個...
								
            
							
            
							
						
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								      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)處理技術領域，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；基于第一數(shù)量次正常運貨的物流車的數(shù)據(jù)獲取參照比例；基于參照比例計算出第一實時距離、第二實時距離、第三實時距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評價技術領域，公開了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評價方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導，構(gòu)建居住小區(qū)宜居性評價指標體系；依據(jù)評價數(shù)據(jù)進行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進行k?means聚類，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空網(wǎng)絡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)度技術領域。本發(fā)明基于目標鐵路物理網(wǎng)絡構(gòu)建出時空網(wǎng)絡，進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)劃法進行多輪迭代運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池裝配風險分析方法，包括以下步驟：步驟S1，使用雙層猶豫模糊語言術語集對鋰電池裝配中失效模式的嚴重度、發(fā)生頻率、探測度進行評價；其中，所述雙層猶豫模糊語言術語集包括雙層語言術語集和猶豫模糊語言術語集，均由評價人員的評價信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N機場應急處理方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：首先獲取機場的實時信息文本，據(jù)此確定風險事件類型，接著依據(jù)風險事件類型及其對應的風險事件要素模板，從實時信息文本中提取相關要素，最后綜合風險事件類型、風險事件要素、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域風險密度分析方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術中基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的風險不準確的問題。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)化文本風險量化與動態(tài)權(quán)重分配算法對多源動態(tài)的區(qū)域數(shù)據(jù)進行預處理和融合，得到融合后的特征矩陣；采用時空聯(lián)合建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的風險數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及風險評估技術領域，本發(fā)明在企業(yè)歷史信息中收集不同業(yè)務場景下的所有風險數(shù)據(jù)，利用風險數(shù)據(jù)定義風險傳導規(guī)則庫；在風險傳導規(guī)則庫中提取業(yè)務主體作為節(jié)點，提取風險影響路徑作為關系邊，構(gòu)建場景...
								
            
							
            
							
						
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								      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)療及物流管理技術領域，包括如下步驟：S1、采集管理單元的固有風險因子與可控風險因子，并采集管理單元的歷史消耗數(shù)據(jù)；S2、基于固有風險因子與可控風險因子，計算生成量化的病區(qū)總...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多目標供水調(diào)度方法及系統(tǒng)，本方案通過采集多個供水目標的多源數(shù)據(jù)，使得本方案在供水目標的調(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空預測模型、季節(jié)統(tǒng)計模型和梯度提升回歸模型進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于區(qū)塊鏈與邊緣計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)配技術領域，利用聯(lián)邦協(xié)議交換剪切梯度摘要同步模型版本，再將含指紋的預測摘要寫入許可鏈并經(jīng)拜占庭共識固化時序；鏈上智能合約基于滑動窗口預測執(zhí)行自適應閾值評估生成帶可驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術領域，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個時間點的環(huán)境數(shù)據(jù)，計算數(shù)據(jù)偏差值并將單體空間分為常規(guī)空間和邊緣空間，同時根據(jù)常規(guī)空間數(shù)據(jù)計算環(huán)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和政務服務技術領域，公開了一種基于深度強化學習的政務工單調(diào)度系統(tǒng)，包括：智能體調(diào)度模塊，為多個政務服務區(qū)域分別配置深度強化學習調(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；偏見分析模塊分析...
								
            
							
            
							
						
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