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  • 本發(fā)明提供一種應(yīng)用于海運(yùn)拼裝箱的智能調(diào)度方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)海運(yùn)線路下歷史拼裝箱調(diào)度數(shù)據(jù)集合，其含多個(gè)調(diào)度序列，各序列由拼裝箱的起始位置、目標(biāo)港口、裝載貨物屬性及歷史路徑軌跡等特征組成。接著對(duì)該歷史拼裝箱調(diào)度數(shù)據(jù)集合進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑特征提取...
  • 本申請(qǐng)涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種虛擬電廠構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序，其中，方法包括：獲取真實(shí)用戶和虛擬用戶各自的基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)成本；模擬真實(shí)用戶將目標(biāo)單位電量交易給其他真實(shí)用戶和虛擬用戶，根據(jù)基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)成本確定交易過(guò)程中真實(shí)用戶與虛擬...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于碳排數(shù)據(jù)分析的電力設(shè)備綠色認(rèn)證方法，涉及設(shè)備綠色認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，方法包括基于歷史時(shí)序下的碳排數(shù)據(jù)、局部環(huán)境數(shù)據(jù)以及全局環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建碳排環(huán)境影響關(guān)系；根據(jù)歷史時(shí)序下各設(shè)備的生命周期數(shù)據(jù)相似性以獲取設(shè)備組合概率，基于設(shè)備組合概率及...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的采購(gòu)效率優(yōu)化管理方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)分項(xiàng)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、供應(yīng)鏈關(guān)系建模、采購(gòu)策略優(yōu)化和采購(gòu)效率優(yōu)化。本發(fā)明涉及電力燃料采購(gòu)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體是指基于人工智能的采購(gòu)效率優(yōu)化管理方法及系統(tǒng)，本發(fā)明采用跨域數(shù)據(jù)融合...
  • 本發(fā)明涉及合金材料的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種銅合金導(dǎo)線的制備方法，包括：確定銅合金導(dǎo)線的目標(biāo)最低性能；設(shè)定目標(biāo)最低性能的容忍區(qū)間并取其上限值作為目標(biāo)性能，輸入預(yù)先生成的復(fù)配應(yīng)用模型中，輸出多組原料配比和工藝參數(shù)；計(jì)算每組原料配比的原料成本及...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N應(yīng)用預(yù)測(cè)模型的智能廣告內(nèi)容推薦方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)用戶在廣告交互場(chǎng)景下的歷史交互數(shù)據(jù)集合，其含多個(gè)由用戶標(biāo)識(shí)符等組成的廣告交互序列，接著對(duì)該歷史交互數(shù)據(jù)集合執(zhí)行跨維度特征融合處理，生成組合行為特征集合和廣告內(nèi)容關(guān)聯(lián)特征集合...
  • 本發(fā)明提供了一種碳資產(chǎn)投資組合權(quán)重推薦方法及系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：接收客戶端發(fā)送的多個(gè)目標(biāo)碳資產(chǎn)信息；在碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取與碳資產(chǎn)名稱(chēng)相對(duì)應(yīng)的碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)，計(jì)算各個(gè)目標(biāo)碳資產(chǎn)彼此在歷史投資周期內(nèi)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，得到協(xié)方差矩陣...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多源大數(shù)據(jù)的南極磷蝦產(chǎn)量分析系統(tǒng)及方法，涉及海洋漁業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括以下組成部分：數(shù)據(jù)采集與管理模塊：通過(guò)衛(wèi)星遙感、海洋監(jiān)測(cè)站和科研調(diào)查船采集南極海域洋流、海洋環(huán)境、海洋食物鏈及生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后存儲(chǔ)在分布...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于參考作物蒸散量估算的智能灌溉動(dòng)態(tài)決策方法，該方法首先獲取農(nóng)田區(qū)域歷史逐日天氣數(shù)據(jù)計(jì)算參考作物蒸散量并預(yù)處理。其次篩選天氣因素作為輸入特征，參考作物蒸散量作為目標(biāo)變量，構(gòu)建并訓(xùn)練參考作物蒸散量估算模型。然后通過(guò)參考作物蒸散量估...
  • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)種植技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于智能化柑橘種植采摘管理系統(tǒng)及方法，在柑橘生長(zhǎng)季節(jié)，數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析處理模塊，經(jīng)過(guò)分析后，智能決策模塊生成施肥指令和灌溉指令，執(zhí)行控制模塊控制施肥設(shè)備和灌溉設(shè)備進(jìn)行周期性施...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RAFT光流的視頻風(fēng)格遷移方法，屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：通過(guò)RAFT光流網(wǎng)絡(luò)逐幀計(jì)算視頻中相鄰幀的像素位移，生成包含每個(gè)像素運(yùn)動(dòng)方向和大小的光流場(chǎng)；根據(jù)光流場(chǎng)中像素的位移量生成動(dòng)態(tài)權(quán)重圖；將視頻幀分解為低頻結(jié)構(gòu)層...
  • 一種基于殘差引導(dǎo)的高質(zhì)量多光譜去馬賽克方法，屬于圖像復(fù)原技術(shù)領(lǐng)域，為了解決大量高頻信息沒(méi)有有效處理及RGB圖像色度通道恢復(fù)不夠的問(wèn)題，該方法包括以下步驟：步驟一，設(shè)計(jì)九通道多光譜濾光片陣列排布；步驟二，插值密集采樣通道圖像；步驟三，初步重建...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多相機(jī)采集圖像拼接方法，方法包括：布置相機(jī)，確定單個(gè)相機(jī)的幅面信息；通過(guò)標(biāo)定板對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，計(jì)算相機(jī)參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)相機(jī)間距計(jì)算每個(gè)相機(jī)對(duì)應(yīng)加工對(duì)齊圖案的物理坐標(biāo)；基于相機(jī)對(duì)齊圖案中心的物理坐標(biāo)在機(jī)器加工平面上進(jìn)行圖像加工，...
  • 本發(fā)明涉及圖像濾波增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于婦產(chǎn)科的超聲影像智能處理方法。本發(fā)明獲取腹壁超聲圖像并進(jìn)行區(qū)域劃分獲得目標(biāo)區(qū)域；進(jìn)一步根據(jù)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度波動(dòng)程度對(duì)預(yù)設(shè)濾波窗口參數(shù)進(jìn)行調(diào)整；進(jìn)一步根據(jù)每個(gè)連通域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度均勻性和邊...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)圖像降噪處理方法，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)，基于歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)確定歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集；基于歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集確定訓(xùn)練圖像集以及測(cè)試圖像集，基于訓(xùn)練圖像集構(gòu)建降噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于測(cè)試圖...
  • 本申請(qǐng)涉及一種校正方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序產(chǎn)品、電子設(shè)備及車(chē)輛，涉及圖像處理領(lǐng)域。其中，校正方法應(yīng)用于車(chē)輛，該校正方法主要包括：使用目標(biāo)方法對(duì)目標(biāo)投影圖像進(jìn)行畸變校正，所述目標(biāo)投影圖像為投影在與車(chē)輛相關(guān)的不規(guī)則曲面上的圖像。通過(guò)上述技術(shù)方...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種顱內(nèi)動(dòng)脈瘤圖像檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)即多尺度軸向殘差投影網(wǎng)絡(luò)，用于提升顱內(nèi)動(dòng)脈瘤檢測(cè)與分割的準(zhǔn)確性。在模型輸入方面，本發(fā)明采用包括匹配濾波、高斯濾波和拉普拉斯濾...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外熱成像的外墻滲漏點(diǎn)定位檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，首先采集目標(biāo)建筑外墻的多時(shí)段紅外熱成像數(shù)據(jù)集合，涵蓋不同環(huán)境溫度下的表面溫度分布矩陣，接著對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)溫度修正處理，形成消除環(huán)境溫度波動(dòng)影響的標(biāo)準(zhǔn)化溫度分布...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合圖像掩碼和混合專(zhuān)家的工業(yè)大模型異常檢測(cè)方法。該方法融合圖像掩碼技術(shù)與混合專(zhuān)家方法指導(dǎo)工業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練階段使用掩碼技術(shù)掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過(guò)訓(xùn)練使得模型能夠依據(jù)可見(jiàn)的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對(duì)齊的視覺(jué)...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蛋液中蛋殼檢測(cè)方法，其方法包括：根據(jù)實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻中不同視頻幀中相同位置像素點(diǎn)的灰度值和灰度變化，獲取實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻的光區(qū)；根據(jù)相鄰視頻幀的光流場(chǎng)變化，以及像素點(diǎn)的灰度分布，獲取各視頻幀中各像素點(diǎn)...
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