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								      本申請(qǐng)實(shí)施例適用于供應(yīng)鏈管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種訂單撮合方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。應(yīng)用該方法，可以基于訂單信息和供應(yīng)信息的匹配情況，對(duì)訂單撮合問(wèn)題進(jìn)行分批建模，將原問(wèn)題分解為多個(gè)較小的訂單撮合子問(wèn)題。由于本方法直接利用訂單信息和供應(yīng)信息進(jìn)行問(wèn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種機(jī)器人配送方法、裝置、介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)獲取屬于同一用戶(hù)的多個(gè)第一訂單，針對(duì)第一訂單中的各待配送貨物，根據(jù)待配送貨物的貨物尺寸，確定該待配送貨物對(duì)應(yīng)的艙室尺寸。然后，根據(jù)艙室尺寸，確定具有艙室尺寸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于A(yíng)HP?QFD的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別方法及裝置，方法包括：獲取與用戶(hù)端所發(fā)送產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)需求識(shí)別指令對(duì)應(yīng)的目標(biāo)客戶(hù)信息及情報(bào)需求產(chǎn)品信息；基于A(yíng)HP策略獲取情報(bào)需求產(chǎn)品信息對(duì)應(yīng)的需求權(quán)重向量；基于需求權(quán)重向量及質(zhì)量功能展開(kāi)策略獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的處理方法及相關(guān)設(shè)備，可以獲取待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)，并將待處理的實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)劃分為M個(gè)第一對(duì)象標(biāo)識(shí)集合；確定不同對(duì)象標(biāo)識(shí)集合分配的對(duì)照實(shí)驗(yàn)；將對(duì)應(yīng)同一對(duì)照實(shí)驗(yàn)的對(duì)象標(biāo)識(shí)集合的所有實(shí)驗(yàn)對(duì)象標(biāo)識(shí)重新劃分為N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及抽油機(jī)井工況預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提出一種抽油機(jī)井異常工況嚴(yán)重程度及危害性預(yù)測(cè)方法；包括對(duì)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的量化，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)異常工況嚴(yán)重程度及危害性的預(yù)測(cè)；運(yùn)用基于GIOWA算子的組合預(yù)測(cè)方法建立了異常工況嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過(guò)在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)同時(shí)進(jìn)行了不同通道之間的自注意力運(yùn)算機(jī)制的運(yùn)算，以及進(jìn)行不同空間之間的自注意力機(jī)制的運(yùn)算，將通道自注意力機(jī)制與基于網(wǎng)格的空間自注意力機(jī)制結(jié)合，從而既可以建立不同空間位置之間的直...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種二維碼識(shí)別方法及裝置，該方法包括：根據(jù)設(shè)置的圖像采集參數(shù)逐幀采集二維碼圖像，并對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行解碼；對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行變化趨勢(shì)檢測(cè)；如果變化趨勢(shì)一致，則利用當(dāng)前幀圖像迭代升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用升級(jí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定下一幀圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種條碼掃描設(shè)備工作參數(shù)一鍵配置系統(tǒng)和配置方法，所述的一鍵配置系統(tǒng)包括參數(shù)配置啟動(dòng)按鍵；參數(shù)配置執(zhí)行模塊，以及條碼掃描讀取模塊；所述的條碼掃描讀取模塊在參數(shù)配置執(zhí)行模塊完成條碼工作參數(shù)配置后以確定的配置參數(shù)進(jìn)行條碼的逐個(gè)讀取。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種傾斜文本的角度矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待矯正文本的標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)；對(duì)所述待矯正文本進(jìn)行至少一次矯正角度尋優(yōu)處理，在每次矯正角度尋優(yōu)處理中，基于所述標(biāo)準(zhǔn)軌跡點(diǎn)的分布信息得到最優(yōu)角度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種機(jī)理?數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的天然氣管網(wǎng)瞬態(tài)仿真方法及裝置，涉及天然氣管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)SCADA系統(tǒng)采集天然氣管網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)，并采用VMD法進(jìn)行預(yù)處理得到邊界條件和校正數(shù)據(jù)；獲取天然氣管網(wǎng)參數(shù)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并與所述邊界條件一同輸入機(jī)理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多翼離心風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化方法。該方法基于wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和NSGA?III?LBWO算法，包括以下步驟：對(duì)原型風(fēng)機(jī)進(jìn)行仿真與分析，并與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證；選取并計(jì)算了風(fēng)機(jī)的樣本點(diǎn)；把樣本點(diǎn)作為wPSO?BP預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法及系統(tǒng)，核磁共振測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)濾波方法包括步驟：將一維的第一核磁共振測(cè)井回波數(shù)據(jù)生成第一圖像數(shù)據(jù)；搭建衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊，得到所述衍射光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模塊中各光學(xué)器件的復(fù)振幅和特征參數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種帶溫控的射頻消融模擬系統(tǒng)及方法，具有這樣的特征，包括畫(huà)面存儲(chǔ)部；幾何構(gòu)建部，用于根據(jù)組織參數(shù)和探針參數(shù)構(gòu)建射頻消融幾何模型，射頻消融幾何模型包括模擬電極管、模擬探針點(diǎn)和模擬組織；溫度計(jì)算部，存儲(chǔ)有溫度閾值，用于根據(jù)微波參數(shù)、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種大規(guī)模纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的拓?fù)鋬?yōu)化方法及裝置，其中，方法包括：獲取材料屬性參數(shù)等；根據(jù)預(yù)設(shè)采樣間距和預(yù)設(shè)纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的屬性參數(shù)計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚕⒂?jì)算各網(wǎng)格層級(jí)模板剛度矩陣，采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種空天環(huán)境用改性聚酰亞胺的梯度模壓設(shè)計(jì)方法，該方法包括聚酰亞胺梯度模壓跨尺度設(shè)計(jì)與深層充電特性研究、工藝創(chuàng)新與改進(jìn)方法、界面特性研究及綜合性能考核。其中分析聚酰亞胺梯度模壓材料的跨尺度仿真模型與界面影響，研究深層充電特性與優(yōu)化設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于泰勒展開(kāi)的纖維增強(qiáng)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化方法，包括：獲取材料屬性參數(shù)等；根據(jù)材料屬性參數(shù)和預(yù)設(shè)采樣間距計(jì)算每組采樣角度對(duì)應(yīng)的單元?jiǎng)偠染仃嚰捌鋵?duì)采樣角度的偏導(dǎo)數(shù)矩陣；分別對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行過(guò)濾；采用幾何多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于對(duì)稱(chēng)可搜索加密的數(shù)據(jù)搜索方法及系統(tǒng)，涉及加密搜索領(lǐng)域，方法包括：確定搜索關(guān)鍵字；確定所述關(guān)鍵字的子關(guān)鍵字，所述子關(guān)鍵字為多個(gè)，每一個(gè)所述子關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)一個(gè)索引列表，所述子關(guān)鍵字包括索引列表的頭節(jié)點(diǎn)ID和頭節(jié)點(diǎn)加密密鑰；所述頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種查詢(xún)方法、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：當(dāng)客戶(hù)端多次基于同一查詢(xún)內(nèi)容向服務(wù)器發(fā)起查詢(xún)時(shí)，客戶(hù)端可以對(duì)同一查詢(xún)內(nèi)容生成不同的密態(tài)查詢(xún)令牌并發(fā)送至服務(wù)器進(jìn)行查詢(xún)。如此，服務(wù)器可以基于不同密態(tài)查詢(xún)令牌查詢(xún)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于電參數(shù)的抽油機(jī)井工況邊緣智能診斷方法，屬于石油工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括如下過(guò)程：系統(tǒng)初始化，讀取參數(shù)設(shè)定值，采集電參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、工況診斷計(jì)算，對(duì)其進(jìn)行條件判斷，工況正常則報(bào)警寄存器復(fù)位，工況異常則報(bào)警寄存器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種在線(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，可以應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等各種場(chǎng)景；本申請(qǐng)可以獲取目標(biāo)應(yīng)用在目標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的多個(gè)歷史時(shí)間切片下的歷史在線(xiàn)數(shù)據(jù)；對(duì)歷史時(shí)間切片的歷史在線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行至少一個(gè)模態(tài)的特征提取，得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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