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          • 本發(fā)明提出一種基于動態(tài)風(fēng)險評估的鋼材裁切排產(chǎn)方法和裝置,涉及鋼材加工產(chǎn)前管理領(lǐng)域,通過實時采集訂單、設(shè)備及庫存數(shù)據(jù),構(gòu)建多維數(shù)值矩陣實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表達(dá);采用蒙特卡洛方法生成候選排產(chǎn)序列,結(jié)合邊角料損耗與延誤風(fēng)險動態(tài)評估,融合模擬退火與自適應(yīng)...
          • 本申請實施例涉及智能調(diào)度領(lǐng)域,提供一種基于數(shù)字孿生的倉庫智能調(diào)度方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:獲取待入庫貨物的基礎(chǔ)屬性信息;根據(jù)所述基礎(chǔ)屬性信息進(jìn)行存儲匹配信息構(gòu)建,得到參考存儲匹配信息;采用所述參考存儲匹配信息從倉庫的數(shù)字孿生模型中確定出...
          • 本發(fā)明提供一種門店卡券智能發(fā)放與核銷處理方法和系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:步驟1,通過門店終端及用戶智能設(shè)備,采集用戶基礎(chǔ)信息、消費數(shù)據(jù)、實時地理位置及當(dāng)前門店促銷活動信息;步驟2,基于采集的信息,通過預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則進(jìn)行計...
          • 本發(fā)明公開了一種理賠系統(tǒng)動態(tài)限額方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。包括:讀取理賠系統(tǒng)的配置文件,根據(jù)配置文件實例化各限額校驗的處理者,并構(gòu)建職責(zé)鏈;當(dāng)獲取到用戶的業(yè)務(wù)請求時,根據(jù)業(yè)務(wù)請求生成限額校驗數(shù)據(jù)傳輸對象;基于職責(zé)鏈,將限額校驗數(shù)據(jù)傳輸對象...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,提出的一種針對多角度序列的自監(jiān)督圖像去噪方法及系統(tǒng),通過像素重排處理,破壞噪聲的空間相關(guān)性,以獲得更好的去噪效果,再通過基于位移?裁剪策略的盲點網(wǎng)絡(luò),相較于傳統(tǒng)的掩膜卷積或空洞卷積,無需更改卷積核權(quán)重排布,且保留標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)用磁共振幾何畸變測試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及醫(yī)用磁共振幾何畸變測試領(lǐng)域,包括:獲取包括測試對象的磁共振測試圖像和測試對象的真實半徑;判斷磁共振測試圖像中的測試對象是否為圓或類圓;若否,則重新獲??;若是,則對磁共振測試圖...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供基于ULFB模塊的超聲影像病灶特征增強方法及檢測系統(tǒng)。增強方法包括:將批量超聲特征圖輸入ULFB模塊獲得批量ULFB病灶增強特征圖;ULFB模塊包括:掩碼注意力分支,結(jié)合自注意力機制和深度掩碼獲得批量第一...
          • 本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)增強的圖像目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取由不同視角攝像頭采集的輸入圖像,并利用攝像頭退化指紋庫進(jìn)行圖像診斷,得到圖像診斷結(jié)果;基于圖像診斷結(jié)果,利用規(guī)則引擎動態(tài)選擇圖像處理組合,利用圖像處理組合對輸入...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了基于多模態(tài)信息的光伏電力設(shè)備缺陷檢測方法及裝置,方法包括獲取目標(biāo)電力設(shè)備的第一多模態(tài)信息;其中,所述第一多模態(tài)信息包括所述目標(biāo)電力設(shè)備的第一缺陷圖像和第一缺陷文本;將所述第一多模態(tài)信息輸入到訓(xùn)練好的缺陷...
          • 本發(fā)明提出儀表讀數(shù)方法、系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,涉及儀表檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括基于YOLOv8n?CFCA檢測模型對原始圖像中的儀表和量程字符進(jìn)行識別;提取識別到的儀表中的表盤和指針區(qū)域;基于透視變換算法對表盤進(jìn)行傾斜矯正;對指針區(qū)...
          • 本申請公開了一種電梯門3D趨勢的智能AI目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng),涉及電梯控制技術(shù)領(lǐng)域。電梯門3D趨勢的智能AI目標(biāo)檢測方法,包括以下步驟:通過RGB攝像頭采集電梯門外圖像,基于目標(biāo)檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像中的物體,輸出邊界框坐標(biāo)和類別標(biāo)簽;匈牙利匹...
          • 本發(fā)明提供一種基于昆蟲雷達(dá)與高空燈的空中遷飛昆蟲識別方法及系統(tǒng),所述方法包括步驟1:接收昆蟲雷達(dá)實時監(jiān)測到的每個空中遷飛昆蟲的振翅頻率、體長、體寬和體重四項生物參數(shù);步驟2:將接收到的所述四項生物參數(shù)輸入最優(yōu)昆蟲種類分類模型,得到每個空中遷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于“北斗+UWB”定位的安全預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及人員定位與安全預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括:實時采集定位信號數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理;基于定位信號源的實時質(zhì)量評估,自適應(yīng)調(diào)整融合權(quán)重,生成連續(xù)高精度定位數(shù)據(jù)序列;利用軌跡預(yù)測模型對未來運動軌...
          • 本申請公開了一種交通指揮機器人系統(tǒng)和交通指揮機器人系統(tǒng)的控制方法,屬于道路交通技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括:多個交通指揮機器人,交通指揮機器人設(shè)有數(shù)據(jù)采集裝置和信號燈裝置;服務(wù)器與多個交通指揮機器人通信連接,服務(wù)器用于基于多個交通指揮機器人采集的目標(biāo)...
          • 本申請公開了異常場景識別模型的訓(xùn)練方法、異常場景識別方法及裝置,涉及模型微調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,通過獲取樣本文本數(shù)據(jù)集,再采用樣本文本數(shù)據(jù)集中的多個樣本文本以及每個樣本文本數(shù)據(jù)對應(yīng)的樣本異常場景標(biāo)簽對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練,借助動態(tài)秩和控制門機制對預(yù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N高加速位移裝置,涉及運動裝置的技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┑母呒铀傥灰蒲b置包括:支撐臺、設(shè)于支撐臺上的第一方向運動機構(gòu)、設(shè)于支撐臺上的第二方向運動機構(gòu)以及被驅(qū)動構(gòu)件;第一方向運動機構(gòu)包括第一方向框型結(jié)構(gòu),第二方向運動機構(gòu)包括第二方向...
          • 本申請實施例涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于臨床研究的智能入排方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。所述方法基于大模型實現(xiàn),所述方法包括:根據(jù)接收到的研究方案,確定研究設(shè)計要素;根據(jù)所述研究設(shè)計要素,確定推斷規(guī)則;根據(jù)所述推斷規(guī)則,生成各研究設(shè)計要素的...
          • 本申請?zhí)峁┮环N激光參數(shù)初始化方法、裝置、設(shè)備以及內(nèi)窺鏡系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過獲取結(jié)石數(shù)據(jù)集合;對結(jié)石數(shù)據(jù)集合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,確定結(jié)石特征?地域的映射關(guān)系;獲取當(dāng)前患者的地域信息;基于結(jié)石特征?地域的映射關(guān)系以及當(dāng)前患者的地域信...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種內(nèi)窺鏡超溫評價方法和裝置,方法包括構(gòu)建人體腔道模型,測量工作距離處輻照度,結(jié)合黏膜吸收加權(quán)模型計算總輻照度,同步獲取嵌入式溫度傳感器最大值,雙參數(shù)聯(lián)合判定超溫;裝置包含人體腔道模擬模塊、光譜輻照度...
          • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種儀表管檢查裝置及方法。本公開提供的裝置通過移動平臺實現(xiàn)整體裝置的移動,通過升降機構(gòu)、伸縮機構(gòu)調(diào)整視頻檢查探頭的高度、深度以及俯仰角度。本公開通過多個傳感器獲取環(huán)境信息及設(shè)備位置、姿態(tài)信息,有效防止裝置與儀...
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