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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明是屬于運維技術(shù)領域，公開了一種智能設備運維方案庫管理系統(tǒng)及方法，包括：設備管理、指令集管理、巡檢管理、工單管理、知識庫管理五個模塊，旨在解決運維方案缺乏集中管理、方案更新不及時，難以適應不同類型的工單設備變化、難以直接應用于運維實踐、...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的光伏電站運維管理系統(tǒng)及方法，涉及光伏發(fā)電領域，包括，采集光伏組件運行數(shù)據(jù)，利用邊緣計算設備對數(shù)據(jù)進行預處理，儲存至云端大數(shù)據(jù)平臺；基于儲存的光伏組件運行數(shù)據(jù)，利用自監(jiān)督學習方法，建立光伏電站發(fā)電行為基礎模型；結(jié)合...
  • 本發(fā)明公開了一種在線技術(shù)咨詢服務方法，具體包括以下步驟：S1、邀請若干技術(shù)供應方入駐咨詢平臺；S2、客戶接入咨詢平臺，咨詢平臺根據(jù)客戶需求進行技術(shù)供應方展示；S3、建立咨詢平臺為中轉(zhuǎn)點的客戶與技術(shù)供應方的通信通道，客戶通過通信通道向技術(shù)供應...
  • 本發(fā)明公開了一種企業(yè)營銷策劃方案制定系統(tǒng)及其方法，本發(fā)明涉及營銷策劃技術(shù)領域。該企業(yè)營銷策劃方案制定系統(tǒng)及其方法，通過制定標準方案模板，對歷史已經(jīng)完成的不同類型的策劃營銷方案進行標準轉(zhuǎn)換，建立云端方案庫，在標準方案模板的基礎上，通過AI技術(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種節(jié)點電價預測方法及裝置、存儲介質(zhì)與終端，該方法包括：獲取目標節(jié)點的第一特征數(shù)據(jù)集和第二特征數(shù)據(jù)集；將特征數(shù)據(jù)集合中的第一特征數(shù)據(jù)集輸入阻塞識別模型，以獲取阻塞識別結(jié)果；若阻塞識別結(jié)果為未阻塞，則將特征數(shù)據(jù)集合中的第二特征數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明涉及碳排放技術(shù)領域，具體涉及基于區(qū)塊鏈的智能城市碳排放實時監(jiān)測與交易平臺，包括環(huán)境監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)驗證模塊、區(qū)塊鏈網(wǎng)絡模塊以及交易模塊，其中；所述環(huán)境監(jiān)測模塊負責實時分析市場需求和環(huán)境條件，動態(tài)調(diào)整監(jiān)測策略和資源分配；所述...
  • 本發(fā)明涉及計算機應用技術(shù)領域，提供一種基于商品兌換的saas系統(tǒng)，包括：待選兌換商品確定模塊，根據(jù)用戶本次購物的最高單品金額、商品平均金額和累計積分選出待選兌換商品；商品評論庫模塊，將外部大型購物網(wǎng)站的商品評論更新商品評論庫；判斷矩陣生成模...
  • 本發(fā)明適用于APP推廣領域，公開了一種基于APP預約數(shù)據(jù)的推廣方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，該方法首先通過收集并分析推廣渠道中的用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建渠道效果評估模型，以評估投入產(chǎn)出比，并根據(jù)評估結(jié)果動態(tài)調(diào)整預算；接著利用渠道效果評估模型提取預約用戶...
  • 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)果符合預設篩選條件，對符合預設篩選條件的比較結(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：在河道預設監(jiān)測點布設多層次水質(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，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...
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