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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(shù)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(shù)語集包括雙層語言術(shù)語集和猶豫模糊語言術(shù)語集，均由評價人員的評價信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空網(wǎng)絡(luò)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(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于目標鐵路物理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出時空網(wǎng)絡(luò)，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)明屬于宜居性評價技術(shù)領(lǐng)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(shù)領(lǐng)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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								      本申請?zhí)峁┝艘环N冷鏈運輸方法、裝置、電子設(shè)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(shù)領(lǐng)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(guān)節(jié)點的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點的分支流程變更，則獲取目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價管理技術(shù)領(lǐng)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(guān)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(luò)，經(jīng)時序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)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(shù)領(lǐng)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)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)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)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于焦油渣處理設(shè)備的監(jiān)控視頻增強方法，包括：獲取焦油渣處理設(shè)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)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(luò)，通過多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機器視覺的監(jiān)控圖像增強方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點為中心獲取該像素點的局部范圍；根據(jù)像素點與對應的局部范圍中其他像素點之間的距離和灰度差異，得到該像素點的噪聲指標，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實現(xiàn)了濾波處理；以保護圖像邊緣為目標，對圖像邊緣區(qū)域細分，對邊緣點和弱噪點通過判別其邊緣方向并分八個方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：向輪胎側(cè)面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點并生成異常頂點集，對異常頂點集執(zhí)行形態(tài)學閉合操作輸出異常區(qū)域坐標；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種密封件檢測用圖像增強方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點灰度值的分布獲取每個灰度級的分布突出程度；根據(jù)灰度級的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點，并通過分段點對灰度級進行分段；根據(jù)每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：對所有灰度圖進行分區(qū)；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與標準灰度圖中對應區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關(guān)聯(lián)地圖結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點的灰度值；對于表面圖像內(nèi)像素點中的目標像素點，確定目標像素點的參考區(qū)域的紋理復雜度；利用邊緣檢測對表面圖像進行識別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺陷檢測方法及相關(guān)設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應于晶圓缺陷檢測指令，接收相機采集相應晶圓的預設(shè)第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計算策略，并行處理所述預設(shè)第一分辨率圖像，以確定所述預設(shè)第一分辨率圖像對應的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動化檢測領(lǐng)域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對相機采集的圖像進行預處理；S3、通過圖像訓練模型，獲取合格的待檢測定...
								
            
							
            
							
						
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