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  • 本申請?zhí)峁┮环N賬單與發(fā)票的自動化處理方法及相應裝置。該方法通過API集成平臺接收商旅平臺發(fā)送的加密訂單信息；在獲取到不同客戶的訂單信息后，提取不同客戶的訂單信息中的相應合同信息，并同步合同臺賬數(shù)據(jù)庫；提取預先存儲的任一客戶的提取賬單日和對賬...
  • 本發(fā)明公開了一種多功能協(xié)同工作的電子商務平臺及其方法，包括電子商務平臺、商戶端和用戶端，所述電子商務平臺包括上傳管理模塊、商品展示模塊、交易模塊、第三方金融模塊和商品反饋整理模塊，本發(fā)明涉及電子商務平臺技術(shù)領(lǐng)域。該多功能協(xié)同工作的電子商務平...
  • 本發(fā)明提供了一種金融人工智能平臺及金融業(yè)務的執(zhí)行方法，包括：用戶交互模塊，用于獲取用戶輸入，并對用戶輸入進行預處理；大語言模型處理模塊，用于基于預訓練的大語言模型對預處理后的用戶輸入進行意圖識別，得到用戶意圖；Agent處理模塊，用于基于用...
  • 本發(fā)明公開了一種稅務審核方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：確定依據(jù)稅務數(shù)據(jù)訓練的語言模型；在內(nèi)存中為語言模型配置多個分區(qū)；各個分區(qū)中配置有任務隊列與稅務審核規(guī)范信息；在各個分區(qū)中加載語言模型；接收到客戶端發(fā)送的稅務審核請求；稅務審核請...
  • 本發(fā)明提供一種對賬方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，方法包括：獲取業(yè)務數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)；比較業(yè)務數(shù)據(jù)中的業(yè)務日期字段和交易數(shù)據(jù)中的交易日期字段，并基于比較結(jié)果符合預設(shè)篩選條件，對符合預設(shè)篩選條件的比較結(jié)果對應的交易數(shù)據(jù)進行剔除，得到篩選后的交易...
  • 本發(fā)明公開了一種自適應性學習路徑規(guī)劃的理化生實驗AI教學助手及實現(xiàn)方法，通過對學生進行第一學習路徑的規(guī)劃后，在實驗過程中對學生的手部跟蹤數(shù)據(jù)進行分析，得到評分數(shù)據(jù)后進行學習路徑的重新規(guī)劃，能夠根據(jù)學生自身情況與實驗中的操作表現(xiàn)進行分析，使得...
  • 本發(fā)明涉及河道治理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能交互河道治理咨詢管理系統(tǒng)及方法。方法包括：在河道預設(shè)監(jiān)測點布設(shè)多層次水質(zhì)監(jiān)測探頭陣列，通過多層次水質(zhì)監(jiān)測探頭陣列對河道水質(zhì)進行基于自適應采樣頻率方法的動態(tài)監(jiān)測，得到多層次水質(zhì)原始數(shù)據(jù)，其中多層次水...
  • 本發(fā)明涉及圖像超分辨率領(lǐng)域，更具體的，涉及一種圖像重建方法，具體為一種基于深度學習網(wǎng)絡(luò)的傅里葉疊層圖像重建方法。利用反射式遠場傅里葉疊層成像系統(tǒng)，通過相機陣列拍攝一系列低分辨率圖像，將深度學習與傳統(tǒng)的傅里葉疊層相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對低分辨...
  • 本發(fā)明提出了一種面向電力缺陷場景的小樣本圖像生成方法，涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、獲取電力缺陷圖像并進行預處理，根據(jù)預處理后的圖像建立訓練集和測試集；S2、構(gòu)建擴散模型，同時在擴散模型中引入紋理調(diào)制模塊，并通過訓練集訓練擴散模型；S3...
  • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與核回歸的一致性蒙特卡洛繪制降噪方法和裝置，方法包括：對蒙特卡洛繪制降噪的核回歸數(shù)學模型進行建模，并基于核回歸一致性理論與漸進積分均方誤差推導理論核帶寬表達式，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計核帶寬的值并使用交叉雙邊濾波與T...
  • 本發(fā)明屬于圖像修復領(lǐng)域，即利用一個基于即插即用分裂算法的擴散模型實現(xiàn)對退化模型未知的非線性或盲修復任務，具體為一種面向盲圖像修復的即插即用分裂算法。一種面向盲圖像修復的即插即用分裂算法，通過設(shè)計一種間接引導策略在縮小現(xiàn)行即插即用圖像修復方法...
  • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合無監(jiān)督圖像特征提取技術(shù)的缺陷檢測方法，包括：收集產(chǎn)品的合格圖像，作為無監(jiān)督卷積自編碼器的訓練數(shù)據(jù)，獲得特征提取器；采集缺陷圖像并標注；將訓練集中的缺陷圖像輸入到Y(jié)OLOv8中進行訓練，獲得多尺度特征圖；將同一張缺陷圖像輸入...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學習的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開提出了一種基于YOLOX為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)框架的改進型核燃料棒射線缺陷目標檢測算法，基于單階段目標檢測算法YOLOX進行網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)修改，引入輕量級CA(...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于規(guī)則模型的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開通過引入專家規(guī)則，實現(xiàn)基于規(guī)則模型的缺陷識別算法，可有效工業(yè)環(huán)境中因為圖像數(shù)據(jù)規(guī)模較小，在引入數(shù)據(jù)增強擴充數(shù)據(jù)模型后導致缺陷位置信息丟失等原因...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法。本公開提供的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法，通過對圖像進行預處理，可以高效提取出單根核燃料棒端塞的有效待評定圖像；使用單根核...
  • 本發(fā)明涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于改進UNet模型的水下管道缺陷檢測方法，包括：在第一分支中，基于改進UNet網(wǎng)絡(luò)框架構(gòu)建用于特征提取的先驗分布網(wǎng)絡(luò)，對原始水下管道圖像進行特征提取和重建，生成管道缺陷特征提取圖像；在第二分支中，基于改...
  • 本發(fā)明公開了一種用于幕墻鋁單板老化程度的預警系統(tǒng)及方法，涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待檢測鋁單板圖像，將待檢測鋁單板圖像劃分為多個像素窗口；獲取與待檢測鋁單板相同規(guī)格的無老化鋁單板，以及各老化特性鋁單板，建立各老化特性對鋁單板老化的影響...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的異物檢測方法、裝置及相關(guān)介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的目標圖像；利用圖像分割模型對所述目標圖像進行分割處理，得到所述目標圖像對應的分割掩碼圖；對所述分割掩碼圖進行邏輯處理，并根據(jù)邏輯處理的結(jié)果判斷所述目標圖像是...
  • 本申請涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學習的馬鈴薯葉片病害檢測分級方法，包括：收集包含在真實自然生長環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型進行檢測，從而定位每個圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
  • 本發(fā)明涉及機械零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能的機械零件質(zhì)量檢測方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測的機械零件圖像，基于圖像增強后的待檢測的機械零件圖像計算圖像中所有滿足預設(shè)位置關(guān)系的兩個像素點之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
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