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          • 本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評估方法,步驟如下:對目標淺水湖泊的多光譜遙感影像進行分析處理,提取目標淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù);獲取目標淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù);構建一個評估沉水植被最適水位的適應性食物網(wǎng)模型;模型構建...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預測方法,涉及農(nóng)作物良種培育技術領域,利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊,收集當前作物生長環(huán)境的實時數(shù)據(jù),利用記錄與更新模塊,提取近半年內(nèi)作物生長環(huán)境的歷史數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)計算模塊,并將實時數(shù)據(jù)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術的審計方法及系統(tǒng),涉及審計技術領域,包括采集各類審計數(shù)據(jù)并進行預處理,通過預處理后的各類審計數(shù)據(jù)構建多源數(shù)據(jù)集,構建風險評估模型,根據(jù)風險評估模型對多源數(shù)據(jù)集進行分析,識別潛在的審計風險。基于風險評估模型...
          • 本發(fā)明提供了人工智能與流程自動化交叉技術領域的一種基于機器學習驅(qū)動的項目自動審核方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、獲取大量的歷史項目數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)集,通過數(shù)據(jù)集對項目審核模型進行訓練;步驟S2、將項目審核模型部署至不同項目的聯(lián)邦節(jié)點上;步驟S3...
          • 本發(fā)明涉及智能客服系統(tǒng)技術領域,具體公開了一種多智能體用戶畫像驅(qū)動的動態(tài)角色定制智能客服系統(tǒng),通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡構建用戶畫像,以深度強化學習動態(tài)優(yōu)化客服角色選擇,多個智能體協(xié)作優(yōu)化服務策略,并利用自然語言生成技術實現(xiàn)實時交互。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)...
          • 本申請涉及一種基于工程造價的數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、業(yè)務邏輯模塊、數(shù)據(jù)同步模塊和終端交互模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊通過物聯(lián)網(wǎng)技術獲取施工場所中的供應商的工程物資的實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步模塊響應于企業(yè)終端和供應商終端的數(shù)據(jù)修改操作,...
          • 本發(fā)明屬于商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術領域,本發(fā)明公開了一種基于收銀聯(lián)動的智能冰柜自動結算系統(tǒng),包括虛擬訂單生成模塊,在用戶觸發(fā)開門行為時,通過配置于冰柜內(nèi)外部的傳感裝置感知商品的取放動作信息,并結合商品參數(shù)信息,生成與用戶操作對應的虛擬訂單項,并暫存...
          • 本發(fā)明提供的一種商品個性化推薦方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備,應用于互聯(lián)網(wǎng)應用技術領域。本發(fā)明響應用戶商品推薦觸發(fā)操作,異步加載本地緩存中的預加載商品推薦數(shù)據(jù);將用戶行為數(shù)據(jù)和用戶偏好參數(shù)上傳至云端推薦引擎,獲取定制化商品推薦數(shù)據(jù)。通過商品...
          • 本申請公開了一種信息處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),其中所述方法包括:獲得初始測算日期以及測算基礎數(shù)據(jù);對初始測算日期進行處理,得到每個金融產(chǎn)品的實際測算日期;基于每個金融產(chǎn)品的測算基礎數(shù)據(jù)以及每個金融產(chǎn)品的實際測算日期,得到每個金融產(chǎn)...
          • 本發(fā)明涉及激光雷達領域,提供一種無人艇激光雷達濾波方法、系統(tǒng)、設備、產(chǎn)品及介質(zhì),包括將激光雷達安裝在無人艇上,對周邊環(huán)境進行掃描得到掃描坐標;對掃描坐標進行格柵化劃分與投影,得到格柵化坐標,獲取臨近坐標集的坐標點反射強度,根據(jù)坐標點反射強度...
          • 本發(fā)明公開一種疊層結構圖像的像差校正與像質(zhì)增強方法,包括:根據(jù)像差先驗集合,對待測標記圖執(zhí)行反卷積預處理,得到無像差圖像;同時結合標簽數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)集;根據(jù)數(shù)據(jù)集基于淺層卷積進行特征提取,利用激活函數(shù)操作生成全局特征信息;采用頻域特征與空域...
          • 本發(fā)明涉及圖像增強技術領域,具體涉及一種面向內(nèi)裝設計的裝修效果展示方法及裸眼VR系統(tǒng)。該方法首先獲取室內(nèi)裝修的裸眼VR視頻每幀的灰度圖像,檢測出灰度圖像中的關鍵像素點的光流向量以及邊緣像素點,根據(jù)目標關鍵像素點的預設鄰域內(nèi)的所有關鍵像素點和...
          • 本發(fā)明揭示了一種基于超分辨顯微成像的腫瘤異質(zhì)性分析方法及設備,涉及醫(yī)學影像分析領域。該方法包括:獲取腫瘤成像結果,所述腫瘤成像結果通過超分辨顯微成像技術生成,且所述腫瘤成像結果中包括腫瘤圖像;確定腫瘤圖像的目標區(qū)域;基于所述腫瘤成像結果,確...
          • 本發(fā)明涉及AI模型優(yōu)化技術領域,揭露了基于AI的集裝箱底板材料檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取集裝箱底板的表面形變拓撲圖和內(nèi)部聲阻抗矩陣;通過所述集裝箱底板的環(huán)境參數(shù),將所述表面形變拓撲圖和所述內(nèi)部聲阻抗矩陣進行特征關聯(lián)耦合,得到自適應特...
          • 本發(fā)明涉及缺陷檢測技術領域,具體地說,涉及一種基于改進YOLOv5的缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì);首先通過高清攝像頭采集工業(yè)零件在生產(chǎn)過程中的圖像數(shù)據(jù),針對零件表面缺陷特點進行圖像預處理,提取關鍵幀并標注缺陷區(qū)域,構建缺陷檢測數(shù)據(jù)集;其次...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測方法、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,可以應用于計算機視覺技術領域。該方法包括:對待測產(chǎn)品的初始圖像進行注意力特征處理,得到待測產(chǎn)品的注意力特征;對初始圖像進行編碼,得到層級不同的多個編碼特征;對多個編碼特征執(zhí)行多次特征重...
          • 一種多平臺融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測方法和系統(tǒng)。該方法包括,通過無人機傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點云數(shù)據(jù),將點云數(shù)據(jù)與BIM模型進行配準;采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類型的設備數(shù)據(jù),對采集到的數(shù)據(jù)進行實時清洗、轉(zhuǎn)換和標準化,過濾無效、重復或異常數(shù)據(jù),實現(xiàn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維面部信息采集的點云解析方法及系統(tǒng),屬于三維數(shù)據(jù)采集技術領域,其包括以下步驟:獲取所有2d相機和3d模組的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù),通過內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)對所有2d相機和3d模組進行標定;獲取兩組3d模組對同一目標采集的點云和2d相...
          • 本申請公開了一種BIM模型與CIM傾斜攝影空間要素對齊融合的方法,包括:將BIM模型提取的空間定位要素轉(zhuǎn)換為地理坐標系下的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)與CIM傾斜攝影實景模型的空間特征進行匹配,通過匹配的特征點集計算空間變換關系;根據(jù)空間變換關系對...
          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字人視頻生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)字人技術領域。該方法包括:根據(jù)文本信息篩選出預設動作模板,得到目標動作模板;獲取每幀動作模板圖像,并基于各骨骼特征點對應的特征點位置,得到各骨骼特征點對應的位移向量序列;識...
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