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  • 本發(fā)明涉及抽蓄規(guī)劃選點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于層次聚類與并行計(jì)算的抽水蓄能站址快速普選方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取目標(biāo)選點(diǎn)區(qū)域的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，并對(duì)所述數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到候選點(diǎn)信息；其中，所述候選點(diǎn)信息包括候選點(diǎn)數(shù)據(jù)集和候選點(diǎn)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N多業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合下四向穿梭車系統(tǒng)調(diào)度方法及設(shè)備。從一個(gè)工程實(shí)際中涉及到的四向車系統(tǒng)出發(fā)，結(jié)合其中出現(xiàn)的雙向站臺(tái)，單臺(tái)提升機(jī)，多輛四向車、鏈?zhǔn)綑C(jī)緩存等約束，分別提出雙向站臺(tái)自動(dòng)切換策略，單個(gè)提升機(jī)下車輛路徑?jīng)_突避障策略，多四向車的...
  • 本公開提供了一種公共交通車輛調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標(biāo)路段的第一數(shù)據(jù)和目標(biāo)路段的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)路段的第二數(shù)據(jù)；其中，第一數(shù)據(jù)為目標(biāo)路段在當(dāng)前預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的交通數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)為第一時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的...
  • 本申請(qǐng)涉及工單分配的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種等保業(yè)務(wù)工單自動(dòng)分配方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括：獲取待處理工單以及分配小組信息，根據(jù)待處理工單確定工單類型、工單處理周期以及工單處理內(nèi)容，根據(jù)工單類型對(duì)分配小組信息進(jìn)行篩選，得到匹配小組信息，基于...
  • 本發(fā)明公開船舶通航氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)方法及裝置，涉及海上交通氣象影響預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，以解決船舶通航氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)針對(duì)性較差的技術(shù)問題。方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的水文氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)；水文氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新的對(duì)于未來時(shí)段的氣象要素預(yù)報(bào)；獲取預(yù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的家居板材余料數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：干擾特征獲取模塊：采集車間不同位置和時(shí)間段的電磁干擾信號(hào)數(shù)據(jù)，提取出的干擾信號(hào)特征，基于一個(gè)優(yōu)化后的聚類操作過程構(gòu)建成干擾特征庫；采集陣列優(yōu)化模塊：設(shè)置數(shù)據(jù)采集天線陣列，通過優(yōu)化算...
  • 本發(fā)明公開了一種流程合規(guī)性審查方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于流程合規(guī)審查技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先對(duì)待審查文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到處理后的待審查文本數(shù)據(jù)；基于預(yù)訓(xùn)練AI模型和處理后的待審查文本數(shù)據(jù)構(gòu)建審查邏輯數(shù)據(jù)庫；基于審查邏輯數(shù)據(jù)庫對(duì)處理后...
  • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的機(jī)房設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維管理方法及系統(tǒng)，具體表現(xiàn)為利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集機(jī)房設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，獲取設(shè)備運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；通過5G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至云端服務(wù)器；云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗...
  • 本發(fā)明涉及營銷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧營銷預(yù)測(cè)方法，包括：基于獲取的若干用戶的歷史行為數(shù)據(jù)的綜合評(píng)估值確定對(duì)用戶采取的預(yù)測(cè)模式；基于關(guān)鍵詞特征的特征復(fù)雜度表征參數(shù)確定用戶的訴求程度；基于獲取的需求產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)的維度數(shù)量確定...
  • 本發(fā)明公開了基于多平臺(tái)數(shù)據(jù)分析的數(shù)字投放調(diào)整方法及系統(tǒng)，涉及廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取平臺(tái)廣告投放信息，根據(jù)平臺(tái)廣告投放信息，對(duì)投放廣告進(jìn)行分類，獲取投放廣告分類信息，根據(jù)平臺(tái)廣告投放信息，獲取廣告效果數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過將產(chǎn)品種類相同的投放廣...
  • 本發(fā)明涉及車載廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種廣告數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：采集用戶位置數(shù)據(jù)以及車載位置數(shù)據(jù)，并進(jìn)行用戶上下車位置提取，得到用戶上下車位置數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶上下車位置數(shù)據(jù)得到用戶滯留數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶滯留數(shù)據(jù)進(jìn)行滯留區(qū)域...
  • 本發(fā)明公開了利用自動(dòng)獲取的直播電商交易數(shù)據(jù)確定授信的方法和裝置，屬于電子商務(wù)和金融風(fēng)控技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：自動(dòng)登錄各直播電商平臺(tái)，實(shí)時(shí)或定時(shí)抓取商戶在直播過程中的交易數(shù)據(jù)；對(duì)抓取到的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理；利用處理后的交易數(shù)據(jù)計(jì)算商戶的授信額...
  • 本發(fā)明公開了一種基于問答式流程的智能開戶方法、裝置和電子設(shè)備，涉及金融信息技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：分步驟的采用問答式人機(jī)交互收集開戶信息；根據(jù)各個(gè)步驟的完成情況記錄開戶進(jìn)度、各個(gè)步驟的狀態(tài)及更新的時(shí)間戳；采用斷點(diǎn)續(xù)開的方式完成中斷的開戶流程；所...
  • 本發(fā)明涉及環(huán)境數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種牛羊養(yǎng)殖環(huán)境的信息監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過獲得多維時(shí)序環(huán)境數(shù)據(jù)；然后分析任任意第t個(gè)時(shí)刻的多維環(huán)境數(shù)據(jù)的敏感參數(shù)；以及通過分別分析每個(gè)維度的環(huán)境數(shù)據(jù)和剩余環(huán)境數(shù)據(jù)的離散程度，得到任意第t個(gè)時(shí)刻的...
  • 本發(fā)明公開了一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統(tǒng)及方法，涉及安全管理技術(shù)領(lǐng)域。包括有：三維感知模塊：將所述信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行融合，建立動(dòng)態(tài)施工場(chǎng)景點(diǎn)云模型；姿勢(shì)分析模塊：對(duì)所述動(dòng)態(tài)施工場(chǎng)景點(diǎn)云模型中的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)將增強(qiáng)后的所述動(dòng)態(tài)施工場(chǎng)景...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種針對(duì)遙感圖像處理的GPU資源調(diào)度系統(tǒng)，包括：GPU池化管理引擎，用于接收業(yè)務(wù)中臺(tái)發(fā)送的計(jì)算任務(wù)需求數(shù)據(jù)生成任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃，根據(jù)任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃生成資源調(diào)度執(zhí)行指令，在計(jì)算任務(wù)完成后將將結(jié)果信息返回給業(yè)務(wù)中臺(tái)；G...
  • 本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的髖關(guān)節(jié)圖像增強(qiáng)處理方法，涉及圖像增強(qiáng)領(lǐng)域。本發(fā)明提出了髖關(guān)節(jié)圖像增強(qiáng)模型，結(jié)合雙向循環(huán)機(jī)制和令牌移位機(jī)制構(gòu)建特征提取模塊，捕捉髖關(guān)節(jié)圖像的全局和局部依賴關(guān)系，引入增量融合策略構(gòu)建迭代式特征增強(qiáng)模塊，通過多階段迭...
  • 本發(fā)明提供一種基于CT影像的3D打印網(wǎng)格結(jié)構(gòu)多域特征缺陷檢測(cè)方法，通過計(jì)算機(jī)斷層掃描將3D打印網(wǎng)格模型轉(zhuǎn)換成RAW數(shù)據(jù)并提取所述3D打印網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，并通過空間域特征分析提取所述3D打印網(wǎng)格結(jié)構(gòu)在空間域中的幾何特征，通過頻域分析確定所述重復(fù)結(jié)構(gòu)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種晶圓缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)目前算法中常用的池化操作會(huì)丟失缺陷細(xì)節(jié)，使得目前算法對(duì)晶圓缺陷圖中細(xì)長(zhǎng)形狀缺陷的擬合能力有限，從而導(dǎo)致晶圓缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率低的問題，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N晶...
  • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于計(jì)算機(jī)視覺的高壓電源元件缺陷識(shí)別方法。該方法包括：采集高壓電源元件的表面圖像；獲取灰度圖像及其連通域，獲取連通域的主方向，并基于垂直主方向的長(zhǎng)度構(gòu)建寬度序列，根據(jù)寬度序列獲取寬度變化系數(shù)，并基于像素點(diǎn)...
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