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          • 本發(fā)明公開了應(yīng)用于物流對(duì)接的云服務(wù)系統(tǒng)及方法,涉及云服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:實(shí)時(shí)接收電商平臺(tái)和經(jīng)銷商發(fā)送的訂單數(shù)據(jù),獲取各倉(cāng)庫(kù)的庫(kù)存數(shù)據(jù);分析訂單數(shù)據(jù)提取通信特征,分析下單時(shí)間與促銷活動(dòng)的關(guān)聯(lián),獲取目標(biāo)地區(qū)特定時(shí)段內(nèi)緊急訂單占比;關(guān)聯(lián)訂單...
          • 本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)裝備智能化管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了自演化數(shù)字孿生的倉(cāng)儲(chǔ)裝備故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)。裝備孿生建模模塊基于振動(dòng)頻譜、能耗數(shù)據(jù)構(gòu)建行為演化模型,整合多源數(shù)據(jù)生成維護(hù)方案;協(xié)同感知模塊結(jié)合模型生成含健康指數(shù)與校準(zhǔn)參數(shù)的健康狀態(tài)演化表;模式...
          • 本發(fā)明適用于金融安全技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種金融交易實(shí)時(shí)反欺詐監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:實(shí)時(shí)采集用戶設(shè)備交互數(shù)據(jù),提取操作曲率變化頻譜特征向量,識(shí)別常規(guī)驗(yàn)證步驟缺失時(shí)段及設(shè)備靜默狀態(tài)區(qū)間;計(jì)算局部熵增速率、資金網(wǎng)絡(luò)溫度梯度空間分布,生成熵變指標(biāo)...
          • 本申請(qǐng)屬于招投標(biāo)信息管理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了基于電子招投標(biāo)交易平臺(tái)的招投標(biāo)信息管理方法及系統(tǒng),方法主要包括:獲取招標(biāo)文件原始數(shù)據(jù);對(duì)招標(biāo)文件原始數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取和版本標(biāo)定,得到版本化的關(guān)鍵條款集合;對(duì)版本化的關(guān)鍵條款集合進(jìn)行變更關(guān)系鏈構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及票據(jù)智能核驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)票據(jù)智能識(shí)別與核驗(yàn)方法。該方法實(shí)時(shí)獲取財(cái)務(wù)票據(jù)原始圖像數(shù)據(jù)流,監(jiān)控輸入票據(jù)數(shù)量總量并判斷是否超過系統(tǒng)處理安全閾值;超限時(shí),用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理票據(jù)圖像特征元素生成特征交互圖以評(píng)估潛在錯(cuò)誤...
          • 本發(fā)明公開了基于多目標(biāo)優(yōu)化的微能源網(wǎng)群分析方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及新能源領(lǐng)域,解決當(dāng)前無(wú)法綜合考慮微能源網(wǎng)群中多個(gè)不同能量系統(tǒng)的運(yùn)行情況的問題,方法為:對(duì)微能源網(wǎng)群對(duì)應(yīng)熱能側(cè)能量系統(tǒng)和光電側(cè)能量系統(tǒng)中不同設(shè)備的工作原理進(jìn)行分析,構(gòu)建熱能側(cè)能量...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能算法的智慧食堂就餐管理方法及系統(tǒng),首先獲取食堂就餐區(qū)域的實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)集合,該實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)集合包含多視角連續(xù)采集且?guī)r(shí)間戳標(biāo)記的圖像幀單元,接著對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行就餐行為特征提取,得到取餐路徑特征和餐品接觸特征,同時(shí)獲取...
          • 本發(fā)明涉及教育管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于時(shí)間參數(shù)的學(xué)習(xí)智能排課方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取學(xué)生任務(wù)記錄,分析任務(wù)集中度與行為波動(dòng),得到認(rèn)知負(fù)荷分布,統(tǒng)計(jì)教師授課頻次與時(shí)間匹配度,篩選偏好時(shí)段,構(gòu)建適配表,提取課程屬性與前置節(jié)點(diǎn),計(jì)算優(yōu)先級(jí),...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于AI的課堂異常預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括劃分課堂異常監(jiān)測(cè)對(duì)象,針對(duì)每類監(jiān)測(cè)對(duì)象,按照預(yù)設(shè)采樣時(shí)間窗,分別對(duì)應(yīng)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);劃分課堂場(chǎng)景類型,針對(duì)每一類課堂場(chǎng)景,單獨(dú)構(gòu)建相應(yīng)場(chǎng)景化時(shí)空?qǐng)D卷積模型;確定當(dāng)前...
          • 本發(fā)明提出了一種城市數(shù)字沙盤動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,對(duì)城市進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)采集,獲得動(dòng)態(tài)采集數(shù)據(jù)和靜態(tài)采集數(shù)據(jù),設(shè)置動(dòng)態(tài)標(biāo)簽和靜態(tài)標(biāo)簽,進(jìn)行標(biāo)簽分割,進(jìn)而根據(jù)標(biāo)簽位置獲取動(dòng)靜態(tài)組合標(biāo)簽;確定動(dòng)靜態(tài)事件區(qū)域,進(jìn)行動(dòng)靜態(tài)異...
          • 本發(fā)明公開了一種基于3DGS的三維場(chǎng)景目標(biāo)消隱方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺處理領(lǐng)域。該方法首先通過多視角圖像進(jìn)行三維重建,生成原始高斯點(diǎn)云場(chǎng)景。基于目標(biāo)文本信息將場(chǎng)景分為前景和背景點(diǎn)云后,對(duì)前景進(jìn)行空間擴(kuò)展生成三維軟掩碼。將該掩碼投影至二維圖...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像非線性畸變的矯正方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),用于消除非線性畸變,提高檢測(cè)效率和質(zhì)量。本申請(qǐng)包括:將棋盤格圖像輸入至目標(biāo)圖像,并根據(jù)棋盤格圖像將目標(biāo)圖像分割成若干個(gè)子區(qū)域,目標(biāo)圖像為產(chǎn)生非線性畸變的圖像;提取子區(qū)域的子區(qū)域角點(diǎn)坐...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法,涉及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過應(yīng)力場(chǎng)驅(qū)動(dòng)缺陷生成機(jī)制,虛擬缺陷嚴(yán)格遵循材料力學(xué)響應(yīng)規(guī)律,如裂紋沿最大主應(yīng)力方向擴(kuò)展、氣泡分布受表面張力約束,規(guī)避傳統(tǒng)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN因脫離物理機(jī)理導(dǎo)...
          • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電芯極耳檢測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:根據(jù)距離組中邊緣像素點(diǎn)與極耳中心點(diǎn)之間的距離以及相鄰邊緣像素點(diǎn)對(duì)之間的極角差異,計(jì)算極耳中心點(diǎn)中該距離組作為角點(diǎn)的優(yōu)選度,以得到電芯極耳圖像中的極耳區(qū)域;為極...
          • 本發(fā)明公開了一種基于石體鉆孔的鉆頭的磨損檢測(cè)方法以及系統(tǒng),本發(fā)明涉及的磨損檢測(cè)方法的技術(shù)領(lǐng)域,基于鉆頭的轉(zhuǎn)動(dòng)扭矩確定鉆頭的扭矩曲線圖,并在該扭矩曲線圖中的扭矩節(jié)點(diǎn)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的磨損圖像;根據(jù)鉆孔曲線圖和對(duì)應(yīng)的磨損圖像確定鉆頭的多重曲線圖,根據(jù)該...
          • 本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的基樁智能檢測(cè)云平臺(tái),涉及基樁智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,平臺(tái)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、時(shí)序圖像識(shí)別模塊、特征融合建圖模塊、云端知識(shí)圖譜模塊和可視化展示模塊;系統(tǒng)通過采集施工現(xiàn)場(chǎng)圖像序列與施工參數(shù),構(gòu)建圖像時(shí)序張量,基...
          • 本發(fā)明公開了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括:對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行灰度化預(yù)處理得到灰度圖像,利用5×5矩形星狀結(jié)構(gòu)和韋伯定律得到局部差分投影,進(jìn)行差分計(jì)算和凹凸性統(tǒng)計(jì)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于光學(xué)相干層析成像的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及相關(guān)設(shè)備。所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的步驟包括:將待存儲(chǔ)的原始數(shù)據(jù)流通過三維編碼模塊轉(zhuǎn)換為具有深度維度的光學(xué)調(diào)制信號(hào),所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進(jìn)制數(shù)據(jù)映射為多層相...
          • 本發(fā)明涉及電磁計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1:利用發(fā)射與接收天線獲取散射場(chǎng)數(shù)據(jù)并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像;步驟2:構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
          • 本發(fā)明涉及動(dòng)畫控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動(dòng)畫控制系統(tǒng)與方法,包括動(dòng)畫控制模塊、動(dòng)畫軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動(dòng)畫軌道事件模塊;動(dòng)畫控制模塊用于控制動(dòng)畫軌道的時(shí)間推進(jìn)、時(shí)間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動(dòng)畫播放暫停;動(dòng)...
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